Siemens-Software sagt Stromausbeute von Windparks voraus

Wie die Siemens-Zeitschrift ‘Pictures of the Future’ berichtet, berechnet die Software anhand von Wettervorhersagen der nächsten 72 Stunden den erwarteten Strom aus Windkraft für diesen Zeitraum. Im Schnitt träfen die Prognosen für die Tagesleistung eines Windparks die tatsächlich eintretenden Werte auf mehr als 90 Prozent genau, hieß es. Die Software wurde demnach erfolgreich an zwei Offshore- und einem Onshore-Windpark getestet und ist derzeit in Dänemark im Einsatz.

Die Prognose-Methode basiert auf einem neuronalen Netz. Forscher von Siemens Corporate Technology haben dafür ein neuronales Netz aufgebaut, das aus der Wettervorhersage für Temperatur, Windgeschwindigkeit und Luftfeuchtigkeit am Ort des Windparks die entsprechende Stromerzeugung berechnet. Die Software lernt anhand historischer Daten, möglichst genaue Vorhersagen zu treffen. Zu Beginn weiß sie nicht, welche Größe sich wie stark auf die Leistung des Windparks auswirkt, und ihre Prognosen sind rein zufällig. Mit dem Ziel, die Abweichung zwischen Vorhersage und Wirklichkeit zu minimieren, ändert sie die Gewichtung der Parameter und wird in tausenden Iterationen immer genauer. Heute beträgt der durchschnittliche Vorhersagefehler nur mehr gut sieben Prozent. Siemens entwickelt nun auch ähnliche Systeme für Photovoltaikanlagen.

Je stärker Wind- oder Sonnenenergie zur Stromversorgung beitragen, desto größer sind die Herausforderungen für die Netzbetreiber. Bei Flaute oder bei bedecktem Himmel müssen kurzfristig Gaskraftwerke zugeschaltet werden. Frischt es auf oder kommt die Sonne durch, gibt es plötzlich zu viel Strom im Netz. Um das Stromangebot zu regeln und das Netz stabil zu halten, brauchen die Betreiber Vorhersagen für die Einspeisemengen der Wind- oder Solarparks. Anhand der Prognosen lassen sich überschüssige Mengen am Strommarkt verkaufen. Außerdem können mit ihrer Hilfe Wartungsarbeiten in Zeiten gelegt werden, in denen weniger Ertrag erwartet wird.