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EWC Weather Consult GmbH |

Mehr Wetterwissen für Energieprognose-Manager

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Optimierte Wetterprognosen sind in der Energiewirtschaft bares Geld wert


Karlsruhe, 16. Juni 2016 - Wie kaum ein anderer Wirtschaftszweig wird der Energiesektor durch das Wetter beeinflusst. Die Energiewende und der Ausbau der Erneuerbaren verstärken diesen Einfluss zusätzlich. Entsprechend fließen da, wo in der Energiewirtschaft Prognosen erstellt oder verwendet werden, auch Wetterdaten mit ein.



Unter dem Titel „Wetter und Erneuerbare als Treiber im Energiemarkt“ erklärt Alexander Lehmann, Geschäftsführer der EWC Weather Consult GmbH, angehenden Energieprognose-Managern, wie Wetterdaten optimal eingesetzt werden können.

Das Wetter-Special ist Teil des Intensivlehrgangs „Der geprüfte Energieprognose-Manager“ von Euroforum Deutschland, der vom 04. bis 06. Juli 2016 in Frankfurt/Main stattfindet.

„In fast jedem Unternehmen der Energiewirtschaft gibt es in Sachen Wetter Optimierungspotential. Um dieses Potential heraus zu finden, muss man mehr über die Hintergründe des Wetters wissen. Wir zeigen, wo die Stellschrauben sind, mit denen die Prognosen optimiert werden können“ sagt Lehmann.

Dabei geht es vor allem darum, durch die intelligente Kombination von verschiedenen Prognosen eine Vorhersage zu erhalten, die besser ist als die jeweiligen einzelnen Prognosen. Denn es gilt die Regel: schlechte Prognosen kosten Geld, gute Prognosen sparen Geld.



Web: http://www.weather-consult.com


Für den Inhalt der Pressemitteilung ist der Einsteller, Julia Kloes (Tel.: 0721-663230), verantwortlich.


Keywords: Energie, Prognose, Umwelt, erneuerbar

Pressemitteilungstext: 131 Wörter, 1078 Zeichen. Als Spam melden

Unternehmensprofil: EWC Weather Consult GmbH

Maschinelle Lernverfahren machen Windkraftprojekte sicherer

Karlsruhe/Stuttgart 28.11.2013. Um festzustellen, ob sich ein Standort für ein Windkraftprojekt eignet, brauchen Investoren, Projektierer und Anlagenbetreiber ein Gutachten. Dabei müssen sie allerdings Unsicherheiten aus Meteorologie und Technologie in Kauf nehmen – was sich wiederum direkt auf die Finanzierung der Projekte durch die beteiligten Banken auswirkt. Neue Wege, um solche Risiken zu minimieren, geht der Karlsruher Wetterdienstleister EWC. In Kooperation mit dem Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW) wurde eine neuartige Methode des Langzeitbezugs von Windmessungen (MCP) für Windkraftstandorte entwickelt, die wetter- und technologiebedingte Unsicherheiten gegenüber den herkömmlichen Verfahren deutlich reduziert.

Auf tiefen neuronalen Netzen aufbauend, ermöglicht dieses Verfahren der süddeutschen Projektpartner nicht-lineare Korrekturen der langen Zeitreihen, die die Korrelation, also die zeitliche Übereinstimmung, zur Messung verbessert. Das Ergebnis basiert auf aktuellen Messwerten vor Ort und liefert eine 34 Jahre umfassende, stündliche Windzeitreihe für die projektierte Windkraftanlage bzw. den Messstandort.
Bei der detaillierten Evaluation des maschinellen Lernverfahrens zeigt sich eine deutliche Überlegenheit gegenüber herkömmlichen Methoden.
So ist die Häufigkeitsverteilung der Windgeschwindigkeit sowie die Korrelation zwischen Messung und Langzeitdaten optimiert und weist in allen betrachteten Fällen wesentlich geringere Fehler in der Ertragsabschätzung auf als zum Beispiel bei klassischen Verfahren mit linearen Regressionen oder der Matrix-Methode. Bei der Untersuchung stellte sich heraus, dass schon bei einer Messdauer von neun Monaten das vorgestellte Verfahren der süddeutschen Forscher und Dienstleister das Qualitätsniveau der klassischen Methoden erreicht. Bei längeren Beobachtungszeitreihen kommt die ganze Stärke des Verfahrens zum Tragen: Selbst an komplexen Standorten lassen sich bisherige Fehler um bis zu 50 Prozent reduzieren, sobald die Messdauer 12 Monate erreicht.
Neben der Messdauer spielt auch die Verfügbarkeit der Langzeitdaten eine große Rolle. Die Zeitreihen basieren auf MERRA-Reanalyse-Daten, für die EWC aus 3D-Daten individuelle Windprofile mittels verifizierter Downscaling-Verfahren berechnet. Ein weiterer Vorteil: Die letztmonatlich fehlenden Reanalysen werden durch Daten anderer Wettermodelle ersetzt. Ein Bezug zu aktuellen Messdaten von "gestern" ist somit immer gegeben.

„Mit Hilfe der selbstoptimierenden neuronalen Netze können wir den systematischen Fehler (BIAS) und den Verteilungsfehler so stark minimieren, dass die Korrelation der Langzeitreihe der Winddaten auf stündlicher Basis extrem hoch ist.


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