@techreport{MeilingerHermanCzezuchKimiaieetal.2021,
  author    = {Stefanie Meilinger and Anna Herman-Czezuch and Nicola Kimiaie and Christopher Schirrmeister and Rone Yousif and Stefan Geiss and Leonhard Scheck and Martin Weissmann and Felix G{\"o}dde and Bernhard Mayer and Tobias Zinner and James Barry and Klaus Pfeilsticker and Markus Kraiczy and Kevin Winter and Abdullah Altayara and Christian Reise and Mariella Rivera and Hartwig Deneke and Jonas Witthuhn and Jethro Betcke and Marion Schroedter-Homscheidt and Philipp Hofbauer and Bernhard Rindt},
  title     = {Entwicklung innovativer satellitengest{\"u}tzter Methoden zur verbesserten PV-Ertragsvorhersage auf verschiedenen Zeitskalen f{\"u}r Anwendungen auf Verteilnetzebene},
  doi       = {10.18418/opus-5955},
  url       = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:1044-opus-59554},
  pages     = {XVII, 180},
  year      = {2021},
  abstract  = {Anhand detaillierter Netzanalysen f{\"u}r ein reales Mittelspannungsnetzgebiet konnte gezeigt werden, dass sowohl die Einbindung von Prognosedaten auf Basis von Satelliten und Wetterdaten, als auch die Verbesserung von Folgetagsprognosen auf der Basis numerischer Wettermodelle einen deutlichen Mehrwert f{\"u}r ein prognosebasiertes Engpassmanagement bzw. Redispatch und Blindleistungsmanagement im Verteilnetz aufweisen. Auch Kurzfristprognosen auf der Basis von Satellitendaten haben einen positiven Effekt. Ein weiterer wichtiger Mehrwert des Projektes ist auch die R{\"u}ckmeldung der kritischen Prognosesituationen aus Sicht der Anwendungsf{\"a}lle, so dass wie bereits im Projekt gezeigt und dar{\"u}ber hinaus, Prognosen zielgerichteter auf die Anwendung im Verteilnetzbetrieb ausgelegt und optimiert werden k{\"o}nnen. Weiterhin konnten Prognoseverbesserungen f{\"u}r das Vorhersagemodell des Deutschen Wetterdienstes durch die Assimilation von sichtbaren Satellitenbildern erreicht werden. Dar{\"u}ber hinaus wurden Wolken- und Strahlungsprodukte aus Satelliten verbessert und somit die Datenbasis f{\"u}r die Kurzfristprognose als auch f{\"u}r die Assimilation. Dar{\"u}ber hinaus wurden verschiedene Methoden entwickelt, die zuk{\"u}nftig zu einer weiteren Prognoseverbesserung, insbesondere f{\"u}r Wettersituationen mit hohen Prognosefehlern, f{\"u}hren k{\"o}nnten. Solche Situationen wurden aus Sicht des Netzbetriebs und mithilfe von satellitenbasierten Analysen der Gesamtwetterlage f{\"u}r die Perioden der MetPVNet Messkampagnen identifiziert. Hierbei handelte es sich insbesondere um Situationen mit starker oder stark wechselhafter Bew{\"o}lkung. F{\"u}r die MetPVNet Messkampagnen wurde auf der Basis eines Trainingsdatensatzes und in Abh{\"a}ngigkeit der Variabilit{\"a}tsklasse die Abweichung der bodennahen Einstrahlung von Satellitendaten oder von Strahlungsprognosen quantifiziert. Diese Art der Informationen bietet zuk{\"u}nftig die M{\"o}glichkeit zur Bewertung der Prognoseg{\"u}te.},
  language  = {de}
}