11.06.2025 – Eine beinahe hundertprozentig genaue Kurzzeitprognose für PV-Erzeugung streben Informatik-Professorin Grit Behrens von der Hochschule Bielefeld und Energiemeteorologen von der TH Rosenheim an.
Zu diesem Zweck haben die Forscher:innen Energiemeteorologie-Projekt „Helios“ im Abstand von einem Kilometer zwei All Sky Imagers (ASI) an einem Photovoltaik-Feld im bayerischen Buttenwiesen installiert. Die beiden Kamerasysteme beobachten die Wolkenbewegungen und schießen dabei durch ihre Fischaugenlinsen alle zehn Sekunden Fotos vom Himmel. „Mit diesen Bildern füttern wir Tag für Tag unsere KI, die damit implizit alles über Meteorologie lernt, was für unseren Zweck von Bedeutung ist“, erläutert Grit Behrens.
Aus den Bildern einer Wolkenkamera lernt eine KI im Forschungsprojekt Helios, exakte Prognosen zur PV-Erzeugung abzuleiten. (Foto: Andreas Boschert / TH Rosenheim)
Die KI soll zeitlich und räumlich hochauflösende Kurzfristprognosen für solare Einstrahlung erstellen. Hierzu wird jede getroffene Prognose mit dem zugehörigen realen PV-Ertrag abgeglichen, um das System kontinuierlich „schlauer“ zu machen – und so die Prognosegenauigkeit zu schärfen. Die zusätzliche Einfütterung von Open-Source-Wetterdaten macht die Vorhersagen abermals präziser. „Bis zum Ende des Jahres wollen wir uns, was die Genauigkeit angeht, der 100-Prozent-Marke möglichst weit annähern“, so Grit Behrens.
Bessere Direktvermarktung
Mit der Kombination aus Wolkenkamera und Sonneneinstrahlungsmessgerät gibt es in der Branche schon länger Erfahrungen, auf die man bei „Helios“ zurückgreifen kann. „Doch bislang wurde dieses Prinzip nur genutzt, um geeignete Standorte für Photovoltaik-Felder zu identifizieren“, sagt die HSBI-Professorin. „Bei der Direktvermarktung von PV-Strom nutzen die Akteure momentan meist einfach den Wetterbericht und gucken sich die Satellitenbilder an, um die Menge des erzeugten Stroms vorher abzuschätzen.“ Eine ziemlich ungenaue Methode, die zum Beispiel dazu führt, dass Stadtwerke oder andere Direktvermarkter den Strom zu billig verkaufen – im Extremfall zu einem negativen Preis, was etwa im Frühsommer um die Mittagszeit keine Seltenheit ist. „Mit unserem System lässt sich das vermeiden“, ist sich Behrens sicher. „Deswegen haben wir auch die Stadtwerke Rosenheim als Projektpartner mit im Boot.“
Bis zur Marktreife des Systems fehlt nicht mehr viel: Grit Behrens geht davon aus, dass sich die KI-gestützte Technologie auf PV-Feldern in absehbarer Zeit durchsetzen wird. „In Fachkreisen kursiert derzeit die Zahl von dreißig Prozent als mögliche Effizienzsteigerung“, sagt die HSBI-Professorin. „Sogar für private Nutzer in der Stadt, die gemeinsam eine Solaranlage auf ihrem Dach betreiben, könnte sich das lohnen.“ (cp)