Bessere Wetteranalyse hilft den Erneuerbaren

IBM arbeitet an sogenannten Predictive-Analytics-Systemen, die die Kosten für Wind- und Sonnenkraft reduzieren sollen.

Es ist ein bekanntes Problem: Die Strommengen, die erneuerbare Energieträger wie Wind und Sonne liefern, fluktuieren stark. Das macht Backup-Systeme notwendig – entweder große Pufferbatterien für das Stromnetz oder konventionelle Kraftwerke, die im Stand-by-Betrieb mitlaufen.

Forscher bei IBM arbeiten aus diesem Grund an einer Software, die eine bessere Vorhersage erlauben soll, was Windräder und Solarmodule leisten. Dabei werden neuartige Algorithmen aus der Datenanalyse verwendet, deren Grundlage genaue Sensorinformationen sind. Dabei soll ein breiter Vorhersagezeitraum möglich sein – von 15 Minuten bis zu 30 Tagen. Erste Tests an einem kombinierten Solar- und Windkraftwerk im chinesischen Zhangbei laufen.

Bessere Daten und Vorhersagemodelle sollen erneuerbare Energieträger kostengünstiger für Kraftwerksbetreiber machen, weil sie dann weniger Stand-by-Leistung aus Kohle, Gas oder Atom vorhalten müssen. "Wenn man den Wind-Output nur 15 Minuten im Voraus vorhersagen könnte, ließen sich die Kapazitätsanforderungen bereits reduzieren", sagt Erik Ela, leitender Ingenieur am amerikanischen National Renewable Energy Laboratory (NREL).

Gleiches gilt für Zwischenspeicher, die notwendig sind, damit der Strom von Wind und Sonne problemlos in das Leitungsnetz eingespeist werden kann. "In der Industrie gelten neue Energiespeichersysteme als die nächste disruptive Technologie, die alles verändern wird", meint Michael Valocchi, Vizepräsident im Beratungsfachbereich Energie und Kraftwerke bei IBM. "Mit unseren Vorhersagen fällt der Bedarf für diese zwar nicht weg, doch man müsste sie weniger nutzen."

Die Kraftwerksbetreiber setzen derzeit auf die Hilfe von Spezialfirmen, um Wind- und Sonnenvorhersagen erstellen zu lassen, die auf Wettermodellen und anderen meteorologischen Daten basieren – darunter Luftgeschwindigkeitsmessern an den Windrädern selbst. Doch die sind oft nicht sehr zuverlässig, weil dem Wind bereits Teile seiner Energie entzogen wurde und Vibrationen die Sensoren durcheinanderbringen. IBM-Wissenschaftler Lloyd Treinish, Forschungsleiter bei dem neuen Vorhersagesystem, meint, man setze bei dem Projekt in China deshalb auf die Analyse der Daten aller Windräder, um so eine genauere Bewertung von Windgeschwindigkeit und Windrichtung zu erhalten. Einzelne fehlerhafte Messwerte lassen sich so ausgleichen.

IBM hat für den Ort in Nordchina außerdem ein spezielles meteorologisches Modell erstellt und Videokameras installiert, die die Wolkenbewegungen überwachen, um Sonnenstärkevorhersagen durchzuführen. Das gesamte Datenaufkommen wird dann in einen Supercomputer gefüttert, der das gewünschte 15-Minuten-Wetter ausspuckt.

Es gibt eine Reihe weiterer Ansätze, Wettervorhersagen für Windkraftanlagen durch bessere Datengrundlagen und Analysen zu optimieren. Die jüngste Generation der Windräder von General Electric enthält beispielsweise ein Kontrollsystem, das die Stromerzeugung besser vorhersagen soll, indem pro Sekunde Zehntausende Sensordatenpunkte analysiert werden.

Das US-Energieministerium hat zudem einige Forschungsprojekte finanziert, die aus dem Bereich stammen – darunter eines an der University of California, San Diego, bei dem es um das Aufzeichnen von Wolkenbildern mit einer Weitwinkelkamera ("Fischauge") geht. Die Forscher analysieren diese Bilder mit eigens entwickelten Algorithmen, um eine Vorhersage zu erzielen, wie viel Solarenergie eine Anlage in den nächsten 15 Minuten erzeugen wird. NREL-Mann Ela zufolge wird es Zeit, diese Modelle zu verbessern. Die Kraftwerksbetreiber wüssten zwar mittlerweile oft genau, wie sich die Stromnachfrage entwickelt. "Die Vorhersagemodelle für die Energieerzeugung stehen aber noch ganz am Anfang." (bsc)