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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.
Impact of atmospheric aerosols on photovoltaic energy production - Scenario for the Sahel zone
(2017)
Photovoltaic (PV) energy is one option to serve the rising global energy need with low environmental impact. PV is of particular interest for local energy solutions in developing countries prone to high solar insolation. In order to assess the PV potential of prospective sites, combining knowledge of the atmospheric state modulating solar radiation and the PV performance is necessary. The present study discusses the PV power as function of atmospheric aerosols in the Sahel zone for clear-sky-days. Daily yields for a polycrystalline silicon PV module are reduced by up to 48 % depending on the climatologically-relevant aerosol abundances.
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 Blindleistungsmanagement im Verteilnetz aufweisen. Auch Kurzfristprognosen auf der Basis von Satellitendaten haben einen positiven Effekt. Ein weiterer wichtiger Mehrwert des Projektes ist auch die Rückmeldung der kritischen Prognosesituationen aus Sicht der Anwendungsfälle, so dass wie bereits im Projekt gezeigt und darüber hinaus, Prognosen zielgerichteter auf die Anwendung im Verteilnetzbetrieb ausgelegt und optimiert werden können.
Weiterhin konnten Prognoseverbesserungen für das Vorhersagemodell des Deutschen Wetterdienstes durch die Assimilation von sichtbaren Satellitenbildern erreicht werden. Darüber hinaus wurden 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 zu einer weiteren Prognoseverbesserung, insbesondere für Wettersituationen mit hohen Prognosefehlern, führen könnten. Solche Situationen wurden aus Sicht des Netzbetriebs und mithilfe von satellitenbasierten Analysen der Gesamtwetterlage für die Perioden der MetPVNet Messkampagnen identifiziert. Hierbei handelte es sich insbesondere um Situationen mit starker oder stark wechselhafter Bewölkung.
Für die MetPVNet Messkampagnen wurde auf der Basis eines Trainingsdatensatzes und in Abhängigkeit der Variabilitätsklasse die Abweichung der bodennahen Einstrahlung von Satellitendaten oder von Strahlungsprognosen quantifiziert. Diese Art der Informationen bietet zukünftig die Möglichkeit zur Bewertung der Prognosegüte.