Mit dem steigenden Anteil von Photovoltaik wird die präzise Prognose der Stromerzeugung immer wichtiger. Kurzfristige Wolkenbewegungen verursachen häufig Abweichungen bei der Einspeisung. Ein neues KI-Modell verbessert Solarstrom-Prognosen. Die Entwicklung des Fraunhofer ISE analysiert Wolkenentwicklungen hochaufgelöst und verbessert so kurzfristige Solarstromprognosen für Netzbetrieb und Vermarktung.
Die Prognose der Stromerzeugung aus Photovoltaikanlagen gewinnt mit dem wachsenden Anteil erneuerbarer Energien zunehmend an Bedeutung. Kurzfristige Wetteränderungen, insbesondere die Bildung und Bewegung von Wolken, führen häufig zu Abweichungen zwischen erwarteter und tatsächlicher Einspeisung.
Ein neues KI-basiertes Modell des Fraunhofer-Instituts für Solare Energiesysteme ISE setzt genau hier an und verspricht deutlich präzisere Solarstromprognosen. Das Modell nutzt Methoden des maschinellen Lernens, um Wolkenentwicklungen hochaufgelöst auszuwerten. Ziel ist es, kurzfristige Schwankungen besser vorherzusagen und so Netzbetrieb, Stromvermarktung und Systemsteuerung effizienter zu gestalten.
Mit dem starken Ausbau der Photovoltaik steigt der Einfluss wetterabhängiger Erzeugung auf Strommärkte und Netze. Bereits heute prägen Solareinspeisungen die Preisbildung an den Börsen. Ungenaue Prognosen erhöhen den Bedarf an Regelenergie und führen zu zusätzlichen Kosten. Klassische Wettermodelle stoßen bei kleinräumigen Wolkenstrukturen an Grenzen. Gerade kurzfristige Änderungen innerhalb weniger Minuten lassen sich nur schwer abbilden. Hier bietet der Einsatz Künstlicher Intelligenz neue Möglichkeiten.
Das neue Modell kombiniert Satellitendaten, Wetterinformationen und reale Einspeisedaten von Photovoltaikanlagen. Durch das Training auf umfangreichen Datensätzen erkennt die KI typische Muster der Wolkenentstehung und deren Einfluss auf die solare Einstrahlung. Besonders im kurzfristigen Zeitfenster von wenigen Minuten bis zu einer Stunde zeigt das Modell deutliche Verbesserungen gegenüber herkömmlichen Prognosemethoden.
Die höhere Genauigkeit entsteht vor allem durch die Fähigkeit des Modells, kleinräumige Wolkenbewegungen nahezu in Echtzeit zu erfassen und deren kurzfristige Auswirkungen auf die Stromerzeugung zu berechnen. Netzbetreiber und Direktvermarkter erhalten dadurch verlässlichere Informationen für Dispatch-Entscheidungen, während Betreiber von Photovoltaikanlagen Einspeisung und Vermarktung besser planen können. Langfristig trägt die verbesserte Prognosequalität dazu bei, Regelenergiebedarf zu senken und die Integration hoher Solarstromanteile in das Stromsystem effizienter zu gestalten.
Aus Sicht der Solar- und Energieforschung spielt die präzise Kurzfristprognose eine Schlüsselrolle für Netzstabilität und Stromvermarktung. Insbesondere bei hohen Photovoltaik-Anteilen entscheiden Minuten über Regelbedarf und Wirtschaftlichkeit. Vor diesem Hintergrund bewertet Dr. Stefan Wilbert, Wissenschaftler am Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE, den Einsatz KI-gestützter Modelle als wichtigen Entwicklungsschritt:
„Mit KI-gestützten Modellen können wir kurzfristige Effekte wie die Wolkenbildung deutlich besser erfassen. Das ist ein entscheidender Baustein, um hohe Anteile von Photovoltaik sicher und effizient in das Stromsystem zu integrieren.“
Genauere Prognosen erleichtern den Netzbetrieb und reduzieren Eingriffe wie Redispatch oder Abregelungen. Gleichzeitig profitieren Direktvermarkter und Anlagenbetreiber durch geringere Ausgleichsenergiekosten. Auch Speicher und flexible Verbraucher lassen sich gezielter einsetzen, wenn Einspeiseschwankungen frühzeitig erkannt werden. Damit unterstützt das KI-Modell die Integration erneuerbarer Energien in ein zunehmend flexibles Stromsystem.
Die Entwicklung des Fraunhofer ISE zeigt das Potenzial datenbasierter Methoden für ein erneuerbares Energiesystem. Künstliche Intelligenz ergänzt klassische Prognosemodelle und kann helfen, volatile Erzeugung besser zu steuern. Langfristig könnten solche Modelle fester Bestandteil intelligenter Energiemanagementsysteme werden. Präzisere Solarstromprognosen gelten damit als wichtiger Erfolgsfaktor für die weitere Transformation des Energiesystems.
Mit zunehmendem Ausbau von Photovoltaik und anderen fluktuierenden erneuerbaren Energien wächst die Bedeutung präziser Kurzfristprognosen weiter. KI-gestützte Modelle können dazu beitragen, Netzengpässe frühzeitig zu erkennen, den Einsatz von Regelenergie zu verringern und Speicher sowie flexible Verbraucher gezielter einzubinden. Damit entwickelt sich künstliche Intelligenz zu einem wichtigen Bindeglied zwischen Erzeugung, Markt und Netzbetrieb und unterstützt eine effizientere, stabilere Ausgestaltung des künftigen Energiesystems.
