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Wetterdaten für die Sonnenprognose: NWP, Satellitendaten
Wetterdaten bilden die Grundlage jeder zuverlässigen Prognose der Solarstromerzeugung
Die Genauigkeit einer PV-Prognosekette hängt unmittelbar von der Art der erfassten Daten, deren räumlicher und zeitlicher Auflösung, dem von den historischen Wetterdaten abgedeckten Zeitraum sowie der Fähigkeit ab, extreme Wetterereignisse zu erfassen, die zu starken Schwankungen der Photovoltaik-Erzeugung führen.
Es werden drei Arten von Wetterdaten benötigt: Modelle zur numerischen Wettervorhersage (NWP), Satellitenbilder und bodengestützte Wetterstationen. Jede Quelle liefert spezifische Informationen zu atmosphärischen Variablen, die die PV-Stromerzeugung beeinflussen, darunter Sonneneinstrahlung (GHI, GTI), Bewölkung, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Aerosole, Albedo und Wind. Keine dieser Quellen reicht für sich allein aus, um das gesamte Spektrum der Vorhersagehorizonte und Wetterregime abzudecken.
CalibSun kombiniert Vor-Ort-Messungen mit nachbearbeiteten NWP-Ergebnissen und Satellitenbildern. Dieser wissenschaftliche Ansatz, der in Zusammenarbeit mit Mines Paris – PSL entwickelt wurde und auf über 15 Jahren Erfahrung im Bereich der Photovoltaik durch Solaïs basiert, wandelt heterogene Wetterdaten in leistungsstarke Prognosen für Betreiber von PV-Anlagen, Händler und Aggregatoren weltweit um.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Wetterdaten Für die Sonnenprognose werden vier Datenquellen kombiniert: NWP, Satellitenbilder, Bodenbeobachtungen und Reanalyse-Daten.
- NWP-Modelle (ECMWF, GFS, AROME, ICON) decken Zeithorizonte von D+1 bis D+15 ab und stützen sich dabei auf Datenassimilation und Ensemble-Prognosen.
- Satellitenbilder (Meteosat, GOES, Himawari), die anhand von Wolkenbewegungsvektoren ausgewertet werden, spielen trotz nachgewiesener Einschränkungen eine zentrale Rolle beim Nowcasting (0–4 Stunden).
- Eine intelligente Kombination aus Blending, k-NN und maschinellem Lernen führt zu deterministische und probabilistische Prognosen (P5–P95).
- CalibSun nutzt fundiertes meteorologisches Fachwissen – Variablenselektion, Downscaling, saisonale Bias-Korrektur, Qualitätsprüfung und Latenzmanagement –, um weltweit leistungsstarke Prognosen für PV-Anlagen im Multi-GW-Bereich zu liefern.
Was sind die wichtigsten Kategorien von Wetterdaten, die in Solarprognosen?
Im Zusammenhang mit der Solarstromprognose, Wetterdaten bezieht sich auf die Gesamtheit der meteorologischen Variablen – gemessen, simuliert oder reanalysiert –, die zur Abschätzung der Sonneneinstrahlung und zur Vorhersage der PV-Erzeugung herangezogen werden. Die relevanten gemessene Parameter darunter Sonneneinstrahlung (GHI, GTI), Bewölkung, Lufttemperatur, Atmosphärendruck (oder Luftdruck), Windgeschwindigkeit, Windrichtung, relative Luftfeuchtigkeit, Aerosolkonzentration, Wassersäulengehalt und Niederschlag (Regen, Schnee, Schneefall).
Es werden drei Hauptgruppen von Wetterdaten genutzt:
- Numerische Wettervorhersage (NWP) Ergebnisse – physikalische Simulationen der Atmosphäre.
- Satellitenbilder — Beobachtungen der Wolkendecke nahezu in Echtzeit.
- Bodenbasierte Wetterbeobachtungen — Messungen aus Wetterstationen, Pyranometer und Himmelskameras.
Modelle zur numerischen Wettervorhersage (NWP)
NWP-Modelle simulieren die Atmosphäre durch die numerische Lösung der physikalischen Gleichungen, die die Strömungsdynamik, den Strahlungstransport und die Thermodynamik beschreiben. Sie liefern Vorhersagen zu meteorologischen Variablen für Zeiträume von einigen Stunden bis zu zehn Tagen. Zwei Prinzipien sind für ihre Funktionsweise von zentraler Bedeutung: Datenassimilation und Ensemble-Prognose.
Globale Modelle eignen sich gut für mittel- und langfristige Vorhersagehorizonte (D+1 bis D+10). Regionale Modelle, die auf globalen Randbedingungen basieren, bieten eine feinere räumliche Auflösung und eine verbesserte Darstellung lokaler Wetterverläufe, insbesondere in unwegsamem Gelände.
Satellitenbilder
Satellitenbilder sind die wichtigste Quelle für Wetterdaten bei der kurzfristigen Sonnenvorhersage (15 Minuten bis 6 Stunden). Als geostationäre Satelliten kommen hauptsächlich folgende zum Einsatz:
- Meteosat (EUMETSAT) — Europa, Afrika, Atlantik.
- GOES (NOAA) — Amerika.
- Himawari (JMA, Japan) — Asien-Pazifik.
Diese Satelliten liefern multispektrale Bilder mit einer räumlichen Auflösung von 1 bis 5 km und einer zeitlichen Auflösung von 10 bis 15 Minuten (im Schnellabtastmodus sogar bis zu 1–2 Minuten). Aus aufeinanderfolgenden Bildern, Bewegungsvektoren der Wolken werden abgeleitet: Durch die Verfolgung der Verschiebung von Wolkenstrukturen zwischen zwei Aufnahmen extrapoliert das Modell die kurzfristige Entwicklung der Wolkendecke und damit die Strahlungsintensität an der Oberfläche.
Bodenbasierte Wetterbeobachtungen
Zu den Vor-Ort-Messungen zählen Pyranometerdaten (GHI, GTI), SCADA-Echtzeit-Produktionsdaten sowie Beobachtungen mit Sky-Imager-Geräten. Sie liefern die einzige direkte Referenz dafür, was tatsächlich in der Anlage geschieht, und sind unverzichtbar für die Bias-Korrektur, die dynamische Neukalibrierung von NWP- und Satellitenausgaben sowie für die sehr kurzfristige Vorhersage.
Die Integration von CalibSun und meteorologisches Fachwissen
Kombination von Quellen mit der k-NN-Methode
Dynamische Gewichtung nach Zeithorizont
Der Algorithmus von CalibSun ähnelt einem k-Nearest Neighbors (k-NN) Verfahren des maschinellen Lernens. Die Gewichte der einzelnen Quellen betragen für jede Prognose und für jeden Zeithorizont neu berechnet, bei einer Frequenz im Bereich von 1 bis 15 Minuten. Das Verfahren berechnet den Abstand zwischen der aktuellen meteorologischen Situation und der Gesamtheit aller historischen Situationen, ermittelt die ähnlichsten Fälle und leitet aus deren beobachteten Ergebnissen eine probabilistische Vorhersage ab.
Probabilistische Vorhersage
Über einen deterministischen Wert hinaus erzeugt CalibSun probabilistische Vorhersagen in Form von Quantilen (typischerweise P5 bis P95), wobei die mit jeder Prognose verbundene Unsicherheit quantifiziert wird. Diese Quantile, die aus NWP-Ensembles und aus der Streuung analoger Situationen abgeleitet werden, die mittels k-NN identifiziert wurden, sind für Betreiber von PV-Anlagen, die Risiken in großen Portfolios steuern, von entscheidender Bedeutung.
Prognosehorizonte und Quellenauswahl
- Wetterdaten
Die meteorologische Expertise von CalibSun
Variablenselektion und Einbeziehung der neuesten Modelle
CalibSun überwacht aktiv neu verfügbare NWP-Modelle. Jedes neue Modell wird an verschiedenen Standorten und unter verschiedenen klimatischen Bedingungen getestet, und wird nur dann in die operative Kette integriert, wenn ein positiver Beitrag zur Prognosequalität nachgewiesen wird. Die Methodik zur Variablenselektion, die auf der ICEM 2025 Auf einer wissenschaftlichen Konferenz werden die NWP-Variablen ermittelt, die den stärksten Einfluss auf die Strahlungsintensität an der Erdoberfläche haben, indem sie mit Vor-Ort-Messungen in verschiedenen klimatischen Kontexten abgeglichen werden.
Fortgeschrittene meteorologische Nachbearbeitung
Unverarbeitete NWP-Daten erfordern eine spezielle Nachbearbeitung, um das für PV-Anlagen erwartete Genauigkeitsniveau zu erreichen. CalibSun wendet dabei mehrere Verarbeitungsstufen an:
- Downscaling: Statistische und dynamische Verfeinerung von NWP-Ergebnissen von einem groben Gitter (9–25 km) auf Anlagenebene.
- Qualitätsprüfung der Messdaten: Validierung der Vor-Ort-Beobachtungen, um Sensorfehler, Abweichungen oder Anomalien vor der Einbindung in die Vorhersagekette zu erkennen.
Wissenschaftliche Fachkenntnisse in der Meteorologie
Die meteorologische Expertise von CalibSun wird geleitet von Alexandre Boilley, leitender Meteorologe, der an der Météo-France im Jahr 2011 zur numerischen Simulation lokaler Phänomene unter Einbeziehung von Bodenmessdaten und der 15 Jahre Erfahrung in der Vorhersage der Sonneneinstrahlung. Diese Fachkompetenz wird durch fundiertes Know-how in den Bereichen Photovoltaik und Solarressourcen ergänzt, das aus Solaïs, die Muttergesellschaft von CalibSun, die mit Mines Paris – PSL seit 2009 zur Bewertung und Prognose von Solarressourcen. Ein Team aus wissenschaftlichen Experten sorgt für kontinuierliche Unterstützung, gestützt durch begutachtete Veröffentlichungen und Konferenzbeiträge.
Weltweite Hochleistungsprognosen
Durch die Kombination von Wetterdaten aus verschiedenen Quellen, dynamischer Datenfusion, probabilistischer Vorhersage, fortschrittlicher Nachbearbeitung und Neukalibrierung vor Ort ist CalibSun in der Lage, leistungsstarke Vorhersagen in äußerst unterschiedlichen klimatischen Kontexten zu liefern – von ariden Gebieten (hohe Aerosolbelastung) bis hin zu feuchten tropischen Regionen (tiefe Konvektion) und hohen Breitengraden (niedriger Sonnenwinkel, Schnee vor Ort). Diese Robustheit ist besonders wichtig für Betreiber, die die Prognosegenauigkeit an heterogenen Standorten und unter unterschiedlichen Wetterereignisse.
Die Diskrepanz zwischen der Auflösung der numerischen Wettervorhersage (NWP) (9–25 km) und der tatsächlichen Ausdehnung einer Photovoltaikanlage, die von einigen hundert Metern bis zu mehreren Kilometern reicht, für Anlagen im Multi-GW-Bereich wie Khavda, bedeutet, dass lokale meteorologische Phänomene von den Modellen nicht erfasst werden. Downscaling und eine Neukalibrierung vor Ort sind daher unerlässlich, um die inneranlagenbezogene Variabilität zu erfassen, die die tatsächliche Stromerzeugung beeinflusst
- Fragen
Häufig gestellte Fragen zu Wetterdaten
Was ist der Unterschied zwischen NWP- und Satellitenbildern bei der PV-Prognose?
NWP-Modelle simulieren die Atmosphäre anhand physikalischer Gleichungen und decken einen Zeitraum von einigen Stunden bis zu etwa 15 Tagen ab. Satellitenbilder erfassen die Wolkendecke nahezu in Echtzeit und eignen sich dank der Wolkenbewegungsvektoren hervorragend für Nowcasting und kurze Vorhersagehorizonte (0–6 h).
Warum sollten mehrere Wetterdatenquellen kombiniert werden?
Keine einzelne Quelle deckt alle Zeithorizonte oder geografischen Kontexte ab. Der KNN-basierte Hybridansatz von CalibSun gewichtet NWP-, Satelliten- und Vor-Ort-Messungen dynamisch entsprechend dem Vorhersagehorizont und dem lokalen Klima, wobei die Gewichte alle 1 bis 15 Minuten aktualisiert werden. Dies gewährleistet eine hohe Vorhersagegenauigkeit unter unterschiedlichsten Wetterbedingungen – von schweren Gewittern und zerstörerischen Winden bis hin zu Niederschlags- und Dürreszenarien – und sorgt so für zuverlässige Tagesprognosen für Betreiber von Photovoltaikanlagen, die Portfolios im Multi-MW-Bereich verwalten.
Warum lässt sich die Sonneneinstrahlung schwerer vorhersagen als andere meteorologische Größen?
In NWP-Modellen ist die Sonneneinstrahlung eine diagnostische Variable, die am Ende der Modellierungskette berechnet wird – im Anschluss an die Schätzung der Wolkendecke mittels Strahlungstransferverfahren. Sie akkumuliert Fehler aus vorgelagerten Schritten und erfordert eine spezielle Nachbearbeitung sowie eine Neukalibrierung vor Ort, um bei PV-Anlagen eine betriebsreife Genauigkeit zu erreichen.
Was sind die Stärken und Grenzen von Satellitenbildern?
Satellitenbilder sind unverzichtbar für Nowcasting (0–4 h), wo es die NWP-Modelle übertrifft. Allerdings müssen einige Einschränkungen berücksichtigt werden:
- Mehrschichtige Wolken: Schwierigkeiten bei der Unterscheidung zwischen optischen Beiträgen und überlagerten Wolkenschichten.
- Nebel und niedrige Stratuswolken: geringer Kontrast zur Umgebung, insbesondere über Land.
- Schnee auf dem Boden: Verwechslung von Schneebedeckung und Wolkendecke (ähnliche spektrale Signatur im sichtbaren Bereich).
- Geringer Sonnenwinkel: starke Verzerrungen in der Morgen- und Abenddämmerung sowie in hohen Breitengraden.
- Bildränder: geometrische Verzerrungen am Rand des Sichtfelds des Satelliten.
Für PV-Anlagen, die sich am Rand des Erfassungsbereichs eines Satelliten befinden, wendet CalibSun Folgendes an: Neukalibrierung vor Ort: Die Vorhersagen werden anhand lokaler Bodenmessungen korrigiert, wodurch die ungenauen Satellitenschätzungen in diesen Gebieten ausgeglichen werden – ein einzigartiger Ansatz, der speziell bei CalibSun zum Einsatz kommt.
