Natürliche Energiequellen sind wankelmütig. Das liegt in der Natur der Sache. Ist bei Wasserkraft das Problem noch überschaubar, so können bei Solar- und Windenergie Änderungen der Wetterbedingungen die Stromproduktion stark beeinflussen. Wirklich problematisch wird dieser Umstand mit dem stetig wachsenden Anteil des "Öko-Stroms" am Gesamtstromverbrauch. Denn Energielieferanten müssen ihre uneingeschränkte Lieferung trotz dieser Unsicherheit garantieren können. Sie brauchen daher präzise Vorhersagemethoden. Ein Team der Universität Innsbruck hat nun begonnen, genau solche Methoden für die Stromproduktion von Windparks in Österreich zu finden.
Datenstrom & Stromdaten
Zur Vorgehensweise meint Prof. Georg Mayr, Leiter des Teams am Institut für Meteorologie und Geophysik: "Vereinfacht gesagt testen wir alle Methoden darauf, wie gut sie zwei Datenkomplexe miteinander in Verbindung setzen. Zum einen Daten, die zu Wettervorhersagen dienen. Diese nutzen wir als Daten-Input. Zum anderen Daten mehrerer Windparks in Österreich, die Auskunft über den realen Umfang der Stromproduktion bei verschiedenen Windverhältnissen liefern. Diese nutzen wir zum Testen. Jene Vorhersagemethode, die auf Grundlage des Daten-Inputs die reale Stromproduktion am genauesten berechnen kann, scheint dann am besten für zukünftige Vorhersagen geeignet."
Das Team um Prof. Mayr vergleicht nun neue mit bereits publizierten Methoden. So wurde im Jahr 2006 gezeigt, dass drei Methoden besonders geeignet sind: die "logistische gaußsche Regression", die "nicht-homologe gaußsche Regression" und auch das "ensemble dressing". Der Nachteil aller drei Methoden ist aber der große Daten-Input, den sie benötigen: Atmosphärische Zustands-Daten von mindestens zwei Jahren sind notwendig.
Einen anderen Weg geht eine als "analog" bezeichnete Methode: Sie basiert darauf, dass eine in der Vergangenheit liegende Situation gefunden wird, die mit der akuten (und als Daten-Input dienenden) vergleichbar ist. Dank des Wissens, wie sich die vergangene Situation bereits einmal auf die Stromproduktion ausgewirkt hat, lässt sich – ausgehend von der akuten Situation – die Stromproduktion in sechs Stunden bis zehn Tagen mathematisch ableiten.
Neben der Zuverlässigkeit und räumlichen sowie zeitlichen Auflösung der jeweiligen Vorhersagen interessiert Prof. Mayr auch die "Wahrscheinlichkeit", wie er erklärt: "Gerade die als ensemble dressing bezeichnete Methode berücksichtigt Wahrscheinlichkeiten des Zutreffens der eigenen Vorhersage. Dazu werden Variationen des Ausgangsszenariums und der resultierende Impact auf die Vorhersage berechnet. Gibt es wenige Abweichungen, ist die Wahrscheinlichkeit des Zutreffens hoch; gibt es große Abweichungen, ist sie geringer."
Terabytes & Megawatt
Dass gerade bei solchen Berechnungen eine beachtliche Menge an Daten anfällt, ist klar. So hat Prof. Mayr den Zentralen Informatikdienst der Universität Innsbruck bereits "vorgewarnt": Ein paar Terabyte an Daten werden zu bearbeiten sein. Der Aufwand für dieses "number crunching" lohnt sich: Allein zwischen den Jahren 2000 und 2007 ist der globale Anteil an Windenergie (an der Gesamtenergieproduktion) um 500 Prozent angestiegen. Gleichzeitig wird der Energiemarkt zunehmend liberalisiert und Preise richten sich nach Angebot & Nachfrage bzw. nach "erwartetem Angebot & erwarteter Nachfrage". Dass da eine gute Vorhersagemethode aus einem FWF-Projekt viel wert sein wird, lässt sich bereits mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen.
Bild und Text ab Montag, 25. Oktober 2010, ab 09.00 Uhr MEZ verfügbar unter:
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Wien, 25. Oktober 2010
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Prof. Georg Mayr
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