Wolken im Blick: Forschungsprojekt für effiziente Photovoltaik
Abb. 1 Prognostizierter Energiebedarf basierend auf der Produktionsplanung (Quelle: WiriTec)
Abb. 2 Erzeugungsleistung sowie Zustandsparameter einer exemplarischen PV-Anlage (Quelle: WiriTec)
Daher entwickelt die WiriTec GmbH im Rahmen eines neuen Forschungsprojekts eine Methode, um die Wolkenaktivität über der jeweiligen Photovoltaikanlage zu beobachten und zu analysieren. Mithilfe von Fischaugenkameras, die im Umfeld der Photovoltaikanlage angebracht sind, werden Informationen zu Wolkenformationen in Echtzeit an die WiriTec-Software übermittelt. Solche Himmelskameras liefern eine hohe Auflösung und ermöglichen dementsprechend genaue Intraday-Prognosen von bis zu vier Stunden im Voraus.
Um die Vorhersage zu erstellen, greift das System des südhessischen Softwarehauses auf verschiedene Parameter zurück, wie die Sonnenposition, Wolkenbewegung, Temperatur, Anlagenausrichtung sowie Sonneneinstrahlung. Anhand dieser Informationen passt die Software die Prognose zur voraussichtlichen Energieerzeugung in Echtzeit an – je nachdem, wie sich die Parameter verändern. Sollte beispielsweise eine Wolkendecke die Leistung der Photovoltaikanlage verringern, passt die Software die Prognose des Energieüberschusses automatisch an. Wenn z.B. auf den Kamerabildern sich eine Entwicklung von Wolkenfeldern abzeichnet, analysiert die Software die Windrichtung, um vorhersagen zu können, wann die Wolkendecke einen Einfluss auf die Energieerzeugung haben wird, und passt die Prognose entsprechend an. Somit wird der Betreiber frühzeitig gewarnt, dass in ein paar Stunden weniger erneuerbare Energie zur Verfügung stehen wird.
Besonders relevant ist der Einsatz von KI-Modellen zur Interpretation der Wolkenbilder. Traditionelle Prognosemodelle könnten Schwierigkeiten haben, den Zusammenhang zwischen verschiedenen aktuellen und historischen Wolkenbildern und der Leistung der Photovoltaikanlage zu erfassen. Parameter wie die Bewegung der Wolken, ihre Geschwindigkeit oder ihre Position sowie die aktuelle Anlagenleistung werden von der KI über die Himmelskamera durchgehend beobachtet. Anhand dieser Informationen sowie historischer Daten erkennt die KI Muster und lernt, wie sich Wolkengebilde in der Regel verhalten. Die KI kann anhand dieser Informationen und dem permanenten Vergleich zwischen den aktuellen und historischen Wolkenformationen mit ziemlicher Genauigkeit prognostizieren, ob sich die Anlagenleistung verringert.
Als Nebenprodukt liefern die Erzeugungsdaten der Photovoltaikanlage nicht nur Informationen für die Prognose, sondern auch über den Zustand der Photovoltaikanlage. Eine verringerte Leistung bei perfekter Sonnenbestrahlung könnte z.B. auf eine Beschädigung, Verschmutzung oder den Verschleiß der Anlage hindeuten. Auch in diesen Fällen benachrichtigt das System automatisch den Nutzer (Abb. 2).
Diese Herangehensweise lässt sich auch für andere Energieformen adaptieren, wie beispielsweise Abwärme aus Heiz- oder Schmelzverfahren. Indem solche Prozesse erkannt werden, erlangt der Betreiber Kenntnis darüber, wann er für energieintensive Prozesse auf selbst erzeugte Energie zurückgreifen kann.
Strategische Bedeutung von erneuerbaren Energien für Unternehmen
Der konkrete Nutzen dieses Ansatzes wird besonders deutlich, wenn man sich vor Augen führt, dass Unternehmen durch die Anpassung ihrer Nachfrage an die zur Verfügung stehende Energie ihren Energieeinkauf am Markt optimieren können. Durch den präzisen Abgleich von erzeugter und benötigter Energie lassen sich nicht nur kostspielige Lastspitzen vermeiden, sondern lässt sich auch mehr selbst produzierter Strom verwenden, was zu einer erheblichen Energiekostensenkung führt. Gleichzeitig leisten Unternehmen einen Beitrag zur Stabilisierung des Energiemarkts, da sie ihre Nachfrage aktiv steuern und so Überkapazitäten reduzieren können.
Dank der technologischen Entwicklungen ist eine Verknüpfung dieser Vielzahl von Wetterdaten, historischen Verbrauchsdaten, betrieblichen Parametern und Bilderkennungsverfahren, insbesondere für Photovoltaikanlagen, erstmals wirtschaftlich darstellbar und nutzbar. Das Wissen, wann wie viel Energie zur Verfügung steht, dient sowohl der Kostenoptimierung im Unternehmen aber auch bei größeren Umfeldern der Stabilisierung von Energienetzen. Dieser neue Ansatz der WiriTec GmbH ermöglicht es nicht nur Kosten einzusparen, sondern auch den Weg für eine nachhaltige Energienutzung zu ebnen, bei gleichzeitiger Beibehaltung der Versorgung und der Netzstabilität.
A. Kiourtsi, Technische Redaktion, A. Merkel, Geschäftsführer, WiriTec GmbH, Bensheim