Multimodale KI-Architektur zur Vorhersage der Solarstrahlung
Die Grafik zeigt die Verarbeitungskette der am DLR entwickelten Vorhersagemodelle. Satellitendaten (MTG) und SkyCam-Aufnahmen werden in einem multimodalen Deep-Learning-Modell zusammengeführt. Das Modell erzeugt hochaufgelöste Vorhersagen der solaren Einstrahlung und rekonstruiert zukünftige Satelliten- und SkyCam-Bilder als Grundlage für präzise PV-Leistungsvorhersagen.
Hochpräzise Solarstrahlungsvorhersagen für das Energiesystem
Laufzeit: 01.09.2025- 31.08.2028
Das Forschungsprojekt PV-Reserve entwickelt neue Verfahren, um die Solarstromerzeugung deutlich präziser vorherzusagen. Das DLR-Institut für Solarforschung erforscht dafür KI-gestützte Kurzfristvorhersagen der solaren Einstrahlung. Ziel ist es, schnelle Änderungen der Sonneneinstrahlung zuverlässig vorherzusagen und damit neue Anwendungen für Photovoltaikanlagen zu ermöglichen – von einer wirtschaftlicheren Direktvermarktung bis zur Bereitstellung von Regelenergie. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) geförderte Verbundprojekt verbindet Forschung und Industrie, um die entwickelten Verfahren unter realen Bedingungen zu erproben.
KI für präzisere Solarstrahlungsvorhersagen
Kurzfristige Änderungen der Bewölkung gehören zu den größten Herausforderungen für die Vorhersage der Solarstromerzeugung. Besonders schnelle Leistungsänderungen, sogenannte Rampenereignisse, beeinflussen den Netzbetrieb und den Energiehandel.
Das DLR-Institut für Solarforschung entwickelt deshalb neuartige Deep-Learning-Modelle, die Bilder von SkyCam-Wolkenkameras, Satellitendaten der neuen Meteosat-Generation (MTG) und bodengestützte Strahlungsmessungen kombinieren. Die Modelle liefern hochaufgelöste Vorhersagen der Solarstrahlung und erkennen kritische Rampenereignisse deutlich zuverlässiger als bisherige Verfahren.
Forschung in Zusammenarbeit mit der Industrie
PV-Reserve ist ein Verbundprojekt des DLR-Instituts für Solarforschung, des DLR-Instituts für Vernetzte Energiesysteme sowie der Industriepartner energy & meteo systems GmbH (EMSYS), CSP Services GmbH (CSPS) und BayWa r.e. AG. Während das DLR-Institut für Solarforschung die KI-gestützten Vorhersagemodelle entwickelt, bringt das DLR-Institut für Vernetzte Energiesysteme seine Expertise in satellitengestützter Energiemeteorologie und dem Eye2Sky-Netzwerk ein. Die Industriepartner integrieren die Modelle in PV-Produktionsvorhersagesysteme, betreiben die erforderliche Messtechnik und bewerten den Einsatz im Energiemarkt.
Demonstration unter realen Bedingungen
Die entwickelten Verfahren werden an kommerziellen Photovoltaikanlagen unter realen Betriebsbedingungen getestet. Ziel ist die erstmalige Präqualifikation einer Photovoltaikanlage zur Bereitstellung von Regelenergie. Gleichzeitig werden die Vorhersagemodelle in die PV-Leistungsvorhersage integriert und für die Direktvermarktung sowie den Einsatz am Regelenergiemarkt erprobt.
Nutzen und Ausblick
Credit:
BMWE
Die im Projekt entwickelten Verfahren schaffen die Grundlage für eine neue Generation hochpräziser Solarstrahlungsvorhersagen. Sie verbessern die Integration von Photovoltaikanlagen in das Energiesystem, erhöhen die Netzstabilität und eröffnen neue Vermarktungsmöglichkeiten für Betreiber und Direktvermarkter. Damit leistet das Projekt PV-Reserve einen wichtigen Beitrag zu einem klimaneutralen Energiesystem und zur stärkeren Nutzung erneuerbarer Energien für Systemdienstleistungen.
