KI-gestützte Planbarkeit von Solarstrom mit Kurzfristprognosen
Mit dem wachsenden Anteil von Photovoltaik im Energiesystem steigt der Anspruch an präzise Erzeugungsprognosen deutlich. Besonders kurzfristige Schwankungen durch Wolkenbewegungen stellen Netzbetreiber und Stromhändler vor Herausforderungen.
Ein neu entwickeltes KI-Modell des Fraunhofer-Instituts für Solare Energiesysteme ISE bietet KI-gestützte Planbarkeit von Solarstrom mit Kurzfristprognosen. Damit setzt die Entwicklung genau an diesem Punkt an und verbessert die Vorhersage der Solarstromerzeugung im Minuten- bis Stundenbereich erheblich.
Die Lösung nutzt Methoden des maschinellen Lernens, um atmosphärische Prozesse detaillierter auszuwerten als klassische Wettermodelle. Ziel ist es, Unsicherheiten bei der Einspeisung zu reduzieren und damit sowohl den Netzbetrieb als auch die Stromvermarktung effizienter zu gestalten.
Warum Wetterprognosen für Photovoltaik an ihre Grenzen stoßen
Photovoltaik reagiert besonders sensibel auf kurzfristige Änderungen der Sonneneinstrahlung. Während großräumige Wetterlagen gut vorhersagbar sind, bleiben kleinräumige Wolkenfelder eine der größten Unsicherheiten für Erzeugungsprognosen. Bereits leichte Verschiebungen können innerhalb weniger Minuten deutliche Leistungsschwankungen verursachen.
Mit zunehmender Solarleistung wirken sich solche Abweichungen direkt auf Börsenpreise, Regelenergiebedarf und Netzstabilität aus. Ungenaue Prognosen führen zu höheren Kosten, weil kurzfristig zusätzliche Flexibilitätsoptionen aktiviert werden müssen. Klassische numerische Wettermodelle stoßen hier an physikalische und zeitliche Grenzen, insbesondere bei sehr kurzen Prognosehorizonten.
KI-gestützte Planbarkeit von Solarstrom dank Analyse von Wolkenbewegungen
Das neue Modell des Fraunhofer ISE kombiniert Satellitenbilder, meteorologische Daten und reale Einspeisewerte von Photovoltaikanlagen. Auf dieser Datenbasis lernt die KI, typische Muster der Wolkenbildung und -verlagerung zu erkennen und deren Einfluss auf die solare Einstrahlung abzuleiten.
Besonders im Zeitraum von wenigen Minuten bis etwa einer Stunde liefert das Modell deutlich genauere Ergebnisse als bisherige Ansätze. Durch die hohe zeitliche und räumliche Auflösung lassen sich kurzfristige Leistungseinbrüche oder -anstiege frühzeitig identifizieren. Das verschafft Netzbetreibern, Direktvermarktern und Anlagenbetreibern wertvolle Reaktionszeit.
Einsatzmöglichkeiten für Netzbetrieb und Stromvermarktung
Die verbesserte Prognosequalität wirkt sich auf mehreren Ebenen aus. Netzbetreiber können Einspeiseschwankungen besser antizipieren und den Einsatz von Regelenergie reduzieren. Gleichzeitig lassen sich Redispatch-Maßnahmen gezielter planen, was Kosten und Eingriffe im Netz senkt.
Auch in der Stromvermarktung bringt die höhere Genauigkeit Vorteile. Direktvermarkter können Fahrpläne präziser gestalten und Ausgleichsenergiekosten verringern. Betreiber von Photovoltaikanlagen profitieren von besser planbaren Erlösen, da Abweichungen zwischen Prognose und tatsächlicher Einspeisung reduziert werden
Forschung sieht Kurzfristprognosen als Schlüssel für Netzstabilität
Aus Sicht der Energieforschung gewinnen solche Kurzfristprognosen mit steigendem Solaranteil weiter an Bedeutung. Dr. Stefan Wilbert, Wissenschaftler am Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE, sieht in KI-basierten Ansätzen einen wichtigen Baustein für das künftige Stromsystem:
„Je höher der Anteil von Photovoltaik im Netz ist, desto entscheidender werden präzise Kurzfristprognosen. KI hilft uns, dynamische Effekte wie Wolkenbewegungen besser abzubilden und das System insgesamt robuster zu machen.“
Die Aussage verdeutlicht, dass Prognosegenauigkeit zunehmend zu einer systemrelevanten Größe wird. Je zuverlässiger kurzfristige Einspeiseschwankungen vorhergesagt werden können, desto effizienter lassen sich Netze steuern, Speicher einsetzen und Marktprozesse koordinieren. Damit verschiebt sich der Fokus von reiner Erzeugungsprognose hin zu einem integralen Werkzeug für Betrieb, Vermarktung und Systemstabilität.
Beitrag zur Integration erneuerbarer Energien
Präzisere Solarstromprognosen erleichtern auch den Einsatz von Speichern und flexiblen Verbrauchern. Wenn Einspeiseschwankungen frühzeitig erkannt werden, lassen sich Batteriespeicher gezielter laden oder entladen und Lasten besser steuern.
Mit wachsendem Ausbau erneuerbarer Energien wird diese Form der intelligenten Steuerung immer wichtiger. Prognosemodelle entwickeln sich damit von unterstützenden Werkzeugen zu zentralen Elementen der Systemführung.
KI als fester Bestandteil künftiger Energiesysteme
Das neue Modell des Fraunhofer ISE zeigt exemplarisch, wie datengetriebene Methoden klassische Ansätze ergänzen können. Künstliche Intelligenz ersetzt dabei nicht meteorologische Modelle, sondern erweitert sie um lernfähige Komponenten, die komplexe Zusammenhänge schneller erfassen.
Langfristig könnten solche KI-gestützten Prognosen fester Bestandteil digitaler Energiemanagementsysteme werden. Sie tragen dazu bei, hohe Anteile fluktuierender Erzeugung sicher zu integrieren, Kosten zu senken und die Energiewende insgesamt effizienter zu gestalten.