Predictive Spatial Analytics for Solar Energy Grid Integration: Enhancing Reliability and Efficiency
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Technische Hochschule Rosenheim (THRo)
Fakult盲t f眉r Angewandte Natur- und
Geisteswissenschaften
Hochschulstr. 1
83024 Rosenheim
Zielsetzung
Solarstromprognosen spielen eine entscheidende Rolle bei der Beschleunigung und 贵枚谤诲别谤耻苍驳 des 脺bergangs zu einer nachhaltigen Energieerzeugung, -verteilung und -nutzung. Zuverl盲ssige Prognosen f眉r Photovoltaikanlagen tragen dazu bei, die Nutzung von Solarenergie effektiver zu planen und zu optimieren. Dadurch wird der Anteil erneuerbarer Energien im Gesamtenergiemix erh枚ht und der 枚kologische Fu脽abdruck der Energieerzeugung verringert.
Anders als bei satellitengest眉tzte Prognosen erm枚glicht ein Netzwerk aus bodengest眉tzten Wolkenkameras und meteorologischen Sensoren eine verbesserte zeitliche und r盲umliche Aufl枚sung von Kurzfristprognosen f眉r solare Einstrahlung, was die Genauigkeit der Prognosen erh枚ht. Das Projekt beinhaltet au脽erdem die Weiterentwicklung meteorologischer Kenngr枚脽en, um detailliertere Einblicke in Einstrahlungs眉berh枚hungen und -volatilit盲ten zu gewinnen sowie ein vertieftes Verst盲ndnis f眉r die fl盲chige Verteilung der Solarstrahlung zu erlangen. Die Analyse verbessert zudem das Verst盲ndnis des Zusammenspiels von solarer Einstrahlung und Wolkenbewegungen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Verbindung von Solarstrahlungsprognosen mit realen Energieertr盲gen aus einem PV-Forschungsfeld (digitaler Zwilling). Diese Integration er枚ffnet die M枚glichkeit, die Solarstromprognosen pr盲zise mit den Echtzeit-Monitoring-Daten zu verkn眉pfen und kontinuierlich zu optimieren.
Zuverl盲ssige Solarstromprognosen spielen eine entscheidende Rolle bei der Beschleunigung und 贵枚谤诲别谤耻苍驳 des 脺bergangs zu einer nachhaltigeren Energieerzeugung und -nutzung. Die Entwicklungen tragen dazu bei, die Umweltauswirkungen, die konventionelle Methoden der Energieerzeugung verursachen, signifikant zu reduzieren. Die Verringerung der Abh盲ngigkeiten von konventionellen Energiequellen, die meist mit Umweltbelastungen und Ressourcenverknappung einhergehen, ist von zentraler Bedeutung f眉r die 贵枚谤诲别谤耻苍驳 einer nachhaltigeren Zukunft. Neben der zuverl盲ssigeren Integration von Solarstrom wird durch das Projekt auch die Versorgungssicherheit erh枚ht und nat眉rliche Ressourcen gesch眉tzt.
Arbeitsschritte
Das Projekt kombiniert hochaufl枚sende Messinfrastruktur, KI-basierte Bildverarbeitung und physikalische Modellierung, um die Kurzfristvorhersage solarer Einstrahlung im Minutenbereich zu verbessern. Die Umsetzung erfolgt in f眉nf Arbeitspaketen. Zu Projektbeginn wird am Standort Buttenwiesen (Illemad) eine Messinfrastruktur aufgebaut, bestehend aus drei ASI. Diese Kameras werden durch Pyranometer und einem Rotating Shadow Band erg盲nzt, um Referenzdaten f眉r die Validierung zu liefern. Die Kalibrierung der ASI-Systeme erfolgt mittels einer Open Source Toolbox, um Fischaugenverzerrungen zu korrigieren und eine exakte Wolkenpositionsbestimmung zu erm枚glichen. Erh枚hte Montagepositionen sch眉tzen die Hardware vor Wildtiersch盲den, w盲hrend eine automatisierte Daten眉bertragung (FTP, MariaDB, InfluxDB) die kontinuierliche Datenerfassung sicherstellt. Parallel dazu wird ein Forschungsdatenmanagement entwickelt, das die Echtzeit-Datenerfassung, Qualit盲tskontrolle und Langzeitarchivierung definiert. Das SmartMonitoringSystem integriert zus盲tzlich PV-Anlagendaten via VCOM-API und pr眉ft die Plausibilit盲t durch automatisierte Checks. Standardisierte Datenformate gew盲hrleisten die Kompatibilit盲t mit externen Analyse-Tools.
Im Anschluss liegt der langfristige Fokus auf der Entwicklung KI-basierter Modelle f眉r die Wolkenanalyse. Das RAFT-Modell erfasst Wolkenbewegungen mit Sub-Pixel-Genauigkeit. Ein hybrides MAE-DINO-Modell kombiniert selbst-眉berwachtes Lernen mit physikalischen Korrekturen, um die Wolkenerkennung zu verbessert. Die Trainingsdaten werden aus dem ASI-Netzwerk gewonnen und mit meteorologischen Referenzdaten validiert.
HELIOS setzt neue Ma脽st盲be in der solaren Kurzfristprognose, indem es h枚here Aufl枚sungen, Echtzeitf盲higkeit und KI-Physik-Hybridmodelle kombiniert. Durch pr盲zise PV-Einspeiseprognosen k枚nnen Netzengp盲sse reduziert, Reservekraftwerke eingespart und der Speicherbedarf verringert werden.
Ergebnisse
Im Projekt konnten wesentliche Fortschritte bei der hochaufgel枚sten Kurzfristvorhersage solarer Einstrahlung erzielt werden. Die aufgebaute Messinfrastruktur am Standort Maierhof lieferte unter realen Bedingungen kontinuierlich hochwertige Daten und erwies sich 鈥� trotz anf盲nglicher technischer Herausforderungen 鈥� als robust und zuverl盲ssig. Die Kombination aus All-Sky-Imagern, Ceilometer, Pyranometer und weiteren meteorologischen Sensoren erm枚glichte eine konsistente, multimodale Datengrundlage f眉r die Modellentwicklung und -bewertung.
Das entwickelte Datenmanagement stellte eine zentrale Voraussetzung f眉r reproduzierbare Ergebnisse dar, da es eine automatisierte Qualit盲tssicherung, strukturierte Datenaufbereitung und langfristige Archivierung gew盲hrleistete. Dadurch konnten Fehlerquellen fr眉hzeitig erkannt und die Integrit盲t der Datens盲tze sichergestellt werden.
Auf algorithmischer Ebene zeigten RAFT-basierte Verfahren deutliche Vorteile gegen眉ber klassischen Methoden bei der Sch盲tzung von Wolkenbewegungen, insbesondere unter komplexen atmosph盲rischen Bedingungen. Auch die Kombination physikbasierter und datengetriebener Ans盲tze im SkyFusion-Framework erwies sich als besonders leistungsf盲hig, da sie realistische Himmelsbild- und Einstrahlungsprognosen erm枚glicht. F眉r deterministische Vorhersagen lieferten LSTM-Modelle die besten Ergebnisse und 眉bertrafen etablierte Referenzmodelle.
Die Ergebnisse zeigen zudem, dass rein physikalische Modelle allein nicht mehr dem aktuellen Stand der Technik entsprechen, da sie die Dynamik von Wolkenprozessen nur eingeschr盲nkt abbilden k枚nnen. KI-basierte Ans盲tze erzielen hier deutlich bessere Resultate, speziell bei hoher Variabilit盲t der Einstrahlung. Vor diesem Hintergrund ist in einer zweiten Projektphase vorgesehen, den Einsatz von KI-Methoden weiter auszubauen und st盲rker in die Vorhersagesysteme zu integrieren.
Die Analyse der Messdaten verdeutlichte zudem, dass starke Einstrahlungsschwankungen vorwiegend bei aufgelockerter Bew枚lkung und hohen Wolkengeschwindigkeiten auftreten. Dies unterstreicht die Notwendigkeit hoher zeitlicher und r盲umlicher Aufl枚sung in Messung, Modellierung und Prognose.
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W盲hrend des Projekts wurden die Ergebnisse fortlaufend ver枚ffentlicht: Den Auftakt bildete ein Vortrag zum Forschungsvorhaben auf dem Workshop 鈥濵inute Scale Forecasting for the Weather Driven Energy System鈥� vom 9. bis 12. April 2024 an der Technischen Universit盲t D盲nemark (DTU, Ris酶 Campus). Erste Ergebnisse wurden anschlie脽end auf der 41. EU PVSEC in Wien (23.-27. September 2024) vorgestellt. Auf der 38. EnviroInfo in Kairo (12.-14. November 2024) folgte ein weiterer Vortrag, begleitet von einer Ver枚ffentlichung in den Conference Proceedings (LNI). Im M盲rz 2025 wurden auf dem 40. PV-Symposium (11.-13. M盲rz) die Ergebnisse des 1. Internationalen ASI-Workshops vorgestellt, der im Rahmen des Projekts initiiert worden war. Zwei weitere Publikationen erschienen auf der EnviroInfo 2025 (17.-19. September) und wurden ebenfalls in den LNI ver枚ffentlicht. Zus盲tzlich fanden mehrere Pr盲sentationen in Hochschulseminaren und -veranstaltungen statt. Ein H枚hepunkt war der 1. ASI-Workshop am 25. und 26. Februar 2026 in Rosenheim mit 25 Teilnehmenden vor Ort und 79 Online-G盲sten aus aller Welt. Aufgrund der sehr positiven Resonanz wird im Oktober 2026 ein zweiter Workshop folgen, der Auftakt zu einer regelm盲脽igen Workshop-Reihe.
Fazit
HELIOS zeigt insgesamt, dass die Kombination aus hochaufl枚sender Messinfrastruktur, systematischem Datenmanagement und modernen KI-Methoden die Kurzfristvorhersage solarer Einstrahlung deutlich verbessert und damit einen wesentlichen Beitrag zur Integration von Photovoltaik in dezentrale Energiesysteme leistet. Die entwickelte Infrastruktur am Standort Maierhof lieferte zuverl盲ssig hochwertige Daten, w盲hrend das Forschungsdatenmanagement eine robuste Grundlage f眉r deren Qualit盲tssicherung und Nutzung schuf.
Auf methodischer Ebene erwiesen sich insbesondere RAFT-basierte Ans盲tze zur Wolkenbewegungssch盲tzung sowie das SkyFusion-Framework als leistungsf盲hig, da sie physikalische Modelle und datengetriebene Verfahren erfolgreich kombinieren. Erg盲nzend lieferten LSTM-Modelle die besten Ergebnisse f眉r deterministische Einstrahlungsprognosen.
Die Analysen verdeutlichen zudem, dass vorwiegend bei aufgelockerter Bew枚lkung hohe zeitliche und r盲umliche Aufl枚sungen entscheidend sind, um starke Schwankungen der Einstrahlung abzubilden. Insgesamt best盲tigt HELIOS damit das Potenzial KI-gest眉tzter, integrierter Vorhersagesysteme, die Prognoseg眉te signifikant zu steigern und so die Effizienz sowie die Dekarbonisierung des Energiesystems nachhaltig zu unterst眉tzen.