@techreport{MeilingerHerman-CzezuchKimiaieetal.2021,
  author    = {Meilinger, Stefanie and Herman-Czezuch, Anna and Kimiaie, Nicola and Schirrmeister, Christopher and Yousif, Rone and Geiss, Stefan and Scheck, Leonhard and Weissmann, Martin and G{\"o}dde, Felix and Mayer, Bernhard and Zinner, Tobias and Barry, James and Pfeilsticker, Klaus and Kraiczy, Markus and Winter, Kevin and Altayara, Abdullah and Reise, Christian and Rivera, Mariella and Deneke, Hartwig and Witthuhn, Jonas and Betcke, Jethro and Schroedter-Homscheidt, Marion and Hofbauer, Philipp and Rindt, Bernhard},
  title     = {Entwicklung innovativer satellitengest{\"u}tzter Methoden zur verbesserten PV-Ertragsvorhersage auf verschiedenen Zeitskalen f{\"u}r Anwendungen auf Verteilnetzebene},
  organization    = {Hochschule Bonn-Rhein-Sieg. Internationales Zentrum f{\"u}r Nachhaltige Entwicklung},
  doi       = {10.18418/opus-5955},
  institution = {Institut f{\"u}r Technik, Ressourcenschonung und Energieeffizienz (TREE)},
  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}
}