Netzprognosen 3.0: WINDNODE
Im Rahmen des Forschungsprojekt WindNODE arbeiten der Übertragungsnetzbetreiber 50Hertz (www.50hertz.de) und Solandeo (www.solandeo.com) gemeinsam an der Verbesserung der Methoden zur Hochrechnung von PV Erzeugung. Die Arbeit von WindNODE wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie im Rahmen des Förderprogramms „Schaufenster intelligente Energie (SINTEG)“ gefördert. Die Durchführung wird durch den Projektträger Jülich unterstützt.
Netzbetreiber benötigen möglichst präzise Informationen über die - wetterbedingt schwankende - Stromerzeugung aus erneuerbaren Energieanlagen, um die Netze zu möglichst niedrigen Kosten stabil halten zu können. Allerdings liegen nicht zu jedem Zeitpunkt präzise Informationen über die Stromerzeugung insbesondere kleiner Erzeugungsanlagen vor. Dies betrifft vor allem PV Anlagen, deren Erzeugung je Anlage eher gering ist, die in Summe jedoch einen signifikanten Einfluss auf die Gesamterzeugung haben können. Hier soll die progressive Einführung von intelligenten Messsystemen für mehr Transparenz sorgen. Bis intelligente Messsysteme flächendeckend eingesetzt werden, sind jedoch alternative Lösungen gefordert.
Im Projekt werden daher Methoden entwickelt um die derzeitige Stromerzeugung von PV Anlagen im Netzgebiet von 50Hertz bestmöglich zu errechnen – selbst wenn zunächst nur wenige intelligente Messsysteme Daten liefern. Dabei liegt der Fokus auf Verfahren des maschinellen Lernens.
Ausgangspunkt ist die Fragestellung, wie ein optimales Messnetz für den oben beschriebenen Anwendungsfall zu konzipieren ist. Will man von der derzeitigen Produktion weniger Anlagen auf die Produktion aller Anlagen schließen, spielen natürlich sowohl die Anzahl der betrachteten Messstellen als auch Ihre örtliche Verteilung eine entscheidende Rolle: die Erzeugungsleistung innerhalb der 50Hertz Regelzone ist örtlich unterschiedlich stark ausgeprägt; somit muss eine Auswahl an intelligenten Messsystemen getroffen werden, die sowohl die örtliche Verteilung der installierten Leistung aller Anlagen, als auch das derzeitige vom Wetter beeinflusste individuelle Produktionsverhalten widerspiegelt.
Dabei wird untersucht, wie die fortschreitende Optimierung der Verfahren automatisiert werden kann, um:
- die Skalierbarkeit der entwickelten Systeme zu gewährleisten;
- die zunehmende Verfügbarkeit von Daten (insb. aus intelligenten Messsysteme) optimal zu nutzen;
- Chancen für eine weitgehend automatisierte Anpassung der Verfahren an unterschiedliche Gegebenheiten in diversen Netzgebieten – auch international – zu maximieren.
Die Bereitstellung der erforschten Lösungen erfolgt als skalierbarer, digitaler Service. In diesem Zusammenhang soll ebenso erforscht werden, wie:
- bei zukünftigem Einsatz massenhafter Echtzeitdaten in Verbindung mit maschinellem Lernen datenschutzrechtliche Anforderungen gewährleistet werden können (z.B. durch automatische Anonymisierung oder Pseudonymisierung);
- den besonders hohen IT-Sicherheitsanforderungen der Netzbetreiber Rechnung getragen werden kann, inkl. den sich in der Umsetzung befindlichen zukünftigen Rahmenbedingungen auf EU-Ebene.
Weitere Informationen zum Projekt und zu den Projektergebnissen folgen an dieser Stelle bis zum 31. Juli 2020.
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