WINDSAGE
Optimierung der Windleistungsprognose für Windparks, Netzknoten, Regelzonen und Deutschland mit Methoden des Maschinellen Lernens durch optimale Kombination von deterministischen und probabilistischen Wettervorhersagen
1. September 2014 bis 31. Dezember 2016
Zusammenfassung
Ziel dieses Forschungsprojekts war es, das von den Projektpartnern gemeinsam betriebene operationelle Windleistungsprognosesystem in mehreren Bereichen signifikant zu verbessern und damit den Vorhersagefehler auf ein zuvor nicht erreichtes Niveau zu senken.
Im Rahmen des Projektes konnte durch ein neues Setup von Wettermodellen und Maschinellen Lernverfahren die Prognosegüte von Windleistungsprognosen verschiedener Aggregationsniveaus (Windparks, geografische Zonen, Deutschland) verbessert werden. Es wurden sowohl deterministische als auch probabilistische Vorhersagesysteme entwickelt und erprobt.
Für die day-ahead Deutschlandprognose konnte so zum Beispiel der RMSE normiert auf installierte Leistung für das Jahr 2014 von 4,1 % auf unter 3,1 % reduziert werden. In entsprechender Größenordnung verbesserten sich auch Zonen- und Parkprognosen.
Projektpartner
- Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW)
Projektfinanzierung
- BMWi (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie)
