{"id":7067,"date":"2017-03-17T14:29:45","date_gmt":"2017-03-17T13:29:45","guid":{"rendered":"https:\/\/deinenergieportal.de\/?p=7067"},"modified":"2017-03-17T14:29:45","modified_gmt":"2017-03-17T13:29:45","slug":"big-data-treibt-die-energiewende-voran","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/deinenergieportal.de\/?p=7067","title":{"rendered":"Big Data treibt die Energiewende voran"},"content":{"rendered":"
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Selbstlernende Algorithmen sollen die Energiefl\u00fcsse im Stromnetz genauer vorhersagen (Foto: Gina Sanders\/Fotolia)<\/figcaption><\/figure>\n

Mit verbesserten selbstlernenden Algorithmen wollen Wissenschaftler des Zentrums f\u00fcr Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-W\u00fcrttemberg (ZSW) k\u00fcnftig ein umfassenderes Abbild der Energiefl\u00fcsse im Stromnetz erstellen. Im Februar 2017 ist dazu ein gro\u00dfes Forschungsprojekt angelaufen. Die Algorithmen sollen den Bedarf der Verbraucher und die Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien genauer vorhersagen. F\u00fcr die Verbesserung der Einspeiseprognosen kommen auch Satellitendaten zum Einsatz. Die Ergebnisse der Forschungen werden im Netz von Energieversorgern getestet und weiterentwickelt.<\/p>\n

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Im deutschen Stromnetz mit seinem hohen Anteil erneuerbarer Energien ist ein m\u00f6glichst vollst\u00e4ndiger \u00dcberblick \u00fcber die Energiefl\u00fcsse n\u00f6tig, damit die Stromversorgung kosteng\u00fcnstig und weiterhin zuverl\u00e4ssig erfolgen kann. Genaue Vorhersagen von Energiestr\u00f6men bis in die Verteilnetze sind auch Bedingung f\u00fcr neue Gesch\u00e4ftsmodelle von Energiedienstleistern und einen intelligenten Netzbetrieb.<\/p>\n

Die ZSW-Forschungsarbeiten zur exakten Beschreibung der aktuellen und zuk\u00fcnftigen Energiefl\u00fcsse erfolgen im Rahmen des auf vier Jahre angelegten Projekts C\/sells. Im Gesamtprojekt C\/sells wird der technische und wirtschaftliche Betrieb von Energienetzen mit sehr hohem Anteil an Solarenergie in 46 Beispielregionen und Quartieren (Zellen) in S\u00fcddeutschland optimiert. Beteiligt sind die \u00dcbertragungsnetzbetreiber TransnetBW und TenneT, Verteilnetzbetreiber, Stadtwerke, Energie- und Softwaredienstleister sowie Forschungsinstitute. C\/sells wird im Rahmen der „Initiative Schaufenster intelligente Energien \u2013 Digitale Agenda f\u00fcr die Energiewende“ (SINTEG) vom Bundeswirtschaftsministerium mit rund 50 Millionen Euro gef\u00f6rdert. Das gesamte Projektvolumen der 42 Partner betr\u00e4gt rund 100 Millionen Euro.<\/p>\n

Im Stromnetz m\u00fcssen Einspeisung und Verbrauch stets im Gleichgewicht gehalten werden. Bei zentraler Einspeisung durch einen jederzeit regelbaren Kraftwerkspark ist diese Aufgabe leicht zu l\u00f6sen; die Einspeisung wird am Verbrauch ausgerichtet. Bei zunehmend dezentraler Einspeisung aus den fluktuierenden Quellen Sonnen- und Windenergie ist dagegen ein lokal aufgel\u00f6stes Bild der Energiefl\u00fcsse notwendig.<\/p>\n

Die Prognosen der Einspeiseleistung in das Netz sind derzeit r\u00e4umlich noch nicht ausreichend aufgel\u00f6st und in einigen Wettersituationen zu ungenau. Auch wird der Verbrauch von Haushalten und kleineren Gewerbebetrieben nur in Form von Standardlastprofilen gesch\u00e4tzt. Die Sch\u00e4tzungen geben aufgrund der Ver\u00e4nderungen im Nutzerverhalten der vergangenen Jahre aber nicht mehr ausreichend die Realit\u00e4t wieder.<\/p>\n

Hinzu kommen seit Kurzem Prosumenten, die Strom nicht nur erzeugen, sondern auch selbst verbrauchen. Allein in S\u00fcddeutschland gibt es inzwischen rund 800.000 von ihnen. Eine genaue Vorhersage ihres Verhaltens ist ebenfalls w\u00fcnschenswert. Bessere Vorhersagen von Einspeisung und Verbrauch f\u00fchren dazu, dass weniger fossile Kraftwerke f\u00fcr Regelenergiedienstleistungen bereitgehalten werden m\u00fcssen. Das senkt die volkswirtschaftlichen Kosten und tr\u00e4gt zu einem stabileren Betrieb bei.<\/p>\n

Neue intelligente Verfahren sollen nun die Energiefl\u00fcsse im Stromnetz genauer beschreiben: Big Data h\u00e4lt Einzug in die Energiewende. Das ZSW entwickelt derzeit mithilfe leistungsf\u00e4higer Rechnerplattformen auf der Basis von Grafikkarten-Clustern moderne Methoden zur Verbesserung der Hochrechnung des Ist-Zustands mit hoher regionaler Aufl\u00f6sung und zur Prognose zuk\u00fcnftiger Netzzust\u00e4nde und Energiefl\u00fcsse.<\/p>\n

„Die neuen Verfahren analysieren gro\u00dfe, komplexe Informationsmengen und sollen mit einer Vielzahl von Anlagendaten, historischen Umgebungsdaten und Messdaten sowie Satellitendaten umgehen k\u00f6nnen“, erkl\u00e4rt Dr. Jann Binder, Leiter des Fachgebiets Photovoltaik: Module Systeme Anwendungen am ZSW. Aus dem Datenberg filtern sie selbstst\u00e4ndig wesentliche Merkmale heraus, die f\u00fcr die Prognose wichtig sind: jene Faktoren, die die zu erwartende Stromernte der \u00d6kostromanlagen und die Stromlast der Verbraucher beeinflussen. Die Verfahren werden daher auch selbstlernende Algorithmen genannt. „Ziel ist, Daten in einer Form und G\u00fcte zu liefern, die \u00fcber derzeit kommerziell verf\u00fcgbare Produkte hinausgehen“, so Binder weiter.<\/p>\n

Weitere Informationen: www.zsw-bw.de<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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