TY  - RPRT
U1  - Arbeitspapier
A1  - Meilinger, Stefanie
A1  - Herman-Czezuch, Anna
A1  - Kimiaie, Nicola
A1  - Schirrmeister, Christopher
A1  - Yousif, Rone
A1  - Geiss, Stefan
A1  - Scheck, Leonhard
A1  - Weissmann, Martin
A1  - Gödde, Felix
A1  - Mayer, Bernhard
A1  - Zinner, Tobias
A1  - Barry, James
A1  - Pfeilsticker, Klaus
A1  - Kraiczy, Markus
A1  - Winter, Kevin
A1  - Altayara, Abdullah
A1  - Reise, Christian
A1  - Rivera, Mariella
A1  - Deneke, Hartwig
A1  - Witthuhn, Jonas
A1  - Betcke, Jethro
A1  - Schroedter-Homscheidt, Marion
A1  - Hofbauer, Philipp
A1  - Rindt, Bernhard
T1  - Development of innovative satellite-based methods for improved PV yield prediction on different time scales for distribution grid level applications (MetPVNet)
N2  - In the research project "MetPVNet", both, the forecast-based operation management in distribution grids and as well as the forecasts of the feed-in of PV-power from decentralized plants could be improved on the basis of satellite data and numerical weather forecasts. Based on a detailed network analyses for a real medium-voltage grid area, it was shown that both – the integration of forecast data based on satellite and weather data and the improvement of subsequent day forecasts based on numerical weather models – have a significant added value for forecast-based congestion management or redispatch and reactive power management in the distribution grid. Furthermore, forecast improvements for the forecast model of the German Weather Service were achieved by assimilating visible satellite imagery, and cloud and radiation products from satellites were improved, thus improving the database for short-term forecasting as well as for assimilation. In addition, several methods have been developed that will enable forecast improvement in the future, especially for weather situations with high cloud induced variability and high forecast errors. This article summarizes the most important project results.
N2  - Im Rahmen des Forschungsprojektes „MetPVNet“ konnten sowohl die prognosebasierte Betriebsführung in Verteilnetzen als auch die Erzeugungsprognose von dezentralen PV - Anlagen auf der Basis von Satellitendaten und Numerischer Wettervorhersage verbessert werden. Anhand detaillierter Netzanalysen für 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 für ein prognosebasiertes Engpassmanagement bzw. Redispatch und Blindleistungs-management im Verteilnetz aufweisen. Darüber hinaus wurden Prognoseverbesserungen für das Vorhersagemodell des Deutschen Wetterdienstes durch die Assimilation von sichtbaren Satellitenbildern erreicht, sowie Wolken- und Strahlungsprodukte aus Satelliten verbessert und somit die Datenbasis für die Kurzfristprognose als auch für die Assimilation. Darüber hinaus wurden verschiedene Methoden entwickelt, die zukünftig eine Prognoseverbesserung, insbesondere für Wettersituationen mit hoher wolkenbedingter Strahlungsvariabilität und hohe n Prognosefehlern, ermöglichen. In diesem Artikel werden dies wichtigsten Projektergebnisse zusammengefasst.
T3  - IZNE Working Paper Series - Nr. 21/4 
KW  - Distribution grid management
KW  - photovoltaics
KW  - generation forecast
KW  - satellite products
KW  - numerical weather prediction
KW  - radiation
KW  - cloud parameters
KW  - reflectance
KW  - COD
KW  - AOD
KW  - radiation variability
KW  - spectral influence
KW  - Si reference cells
KW  - inversion
KW  - energy meteorology
KW  - Verteilnetzbetriebsführung,
KW  - Photovoltaik
KW  - Erzeugungsprognose
KW  - Satellitenprodukte
KW  - numerische Wettervorhersage
KW  - Strahlung
KW  - Wolkenparameter
KW  - Reflektanz
KW  - COD
KW  - AOD
KW  - Strahlungsvariabilität
KW  - Spektraler Einfluss
KW  - Si-Referenzzellen
KW  - Inversion
KW  - Energiemeteorologie
UN  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:1044-opus-60399
SN  - 2511-0861
SS  - 2511-0861
SN  - 978-3-96043-094-0
SB  - 978-3-96043-094-0
U6  - https://doi.org/10.18418/978-3-96043-094-0
DO  - https://doi.org/10.18418/978-3-96043-094-0
SP  - 18
S1  - 18
ER  -