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Dezentral erzeugte Energie abbilden

Gebäudeintegrierte Photovoltaik und die Erzeugung von Energie ist seit Jahren immer wieder eines der Top-Themen der Architekturdiskussion. Doch nur wenige der Objekte sind völlig autark und beziehen keinen Strom mehr aus dem Netz, noch decken sie genau 100 Prozent ihres Eigenbedarfs und speisen keinen Strom in das Netz ein. Die Mehrheit der privaten Stromerzeuger nutzt beide Möglichkeiten. Im Winter ist beispielsweise der Eigenverbrauchsanteil durch wenige Sonnenstunden hoch, im Sommer steigt die produzierte Energiemenge und somit auch die Autarkie. Diese sogenannte Prosumenten, die Strom nicht nur erzeugen, sondern auch selbst verbrauchen spielen in der Betrachtung der übergeordneten Energieflüssen eine große Rolle. Häufig ist sogar von einer Belastung der Stromnetze die Rede. Allein in Süddeutschland gibt es inzwischen rund 800.000 Prosumenten, deren Verhalten nun in einem umfangreichen Forschungsprojekt erfasst wird.

Um einen genauen Überblick zu gewinnen ist dafür ein lokal aufgelöstes Bild der Energieflüsse notwendig. Mit selbstlernenden Algorithmen wollen Wissenschaftler des Zentrums für Sonnenenergie- und Wasserstoff- Forschung Baden-Württemberg (ZSW) künftig ein umfassenderes Abbild der Energieflüsse im Stromnetz erstellen. Dadurch sollen der Bedarf und die Erzeugung von Strom aus erneuerbaren Energien genauer vorhergesagt und aufeinander abgestimmt werden können. Die Forschungsarbeiten zur Beschreibung der Energieflüsse erfolgen im Rahmen des Gesamtprojekts C/sells, in dem der technische und wirtschaftliche Betrieb von Energienetzen mit sehr hohem Anteil an Solarenergie in 46 Beispielregionen in Süddeutschland optimiert wird. Bessere Vorhersagen von Einspeisung und Verbrauch führen dazu, dass weniger fossile Kraftwerke für Regelenergiedienstleistungen bereitgehalten werden müssen. Dies senkt die volkswirtschaftlichen Kosten und trägt zu einem stabileren Betrieb bei.

Neue intelligente Verfahren sollen nun die Energieflüsse im Stromnetz genauer beschreiben: Das ZSW entwickelt mithilfe leistungsfähiger Rechnerplattformen auf der Basis von Grafikkarten-Clustern moderne Methoden zur Verbesserung der Hochrechnung des Ist-Zustands mit hoher regionaler Auflösung und zur Prognose zukünftiger Netzzustände und Energieflüsse. »Die neuen Verfahren analysieren große, komplexe Informationsmengen und sollen mit einer Vielzahl von Anlagendaten, historischen Umgebungsdaten und Messdaten sowie Satellitendaten umgehen können«, erklärt Dr. Jann Binder, Leiter des Fachgebiets Photovoltaik: Module Systeme Anwendungen am ZSW. Aus dem Datenberg filtern sie selbstständig wesentliche Merkmale heraus, die für die Prognose wichtig sind: jene Faktoren, die die zu erwartende Stromernte der Ökostromanlagen und die Stromlast der Verbraucher beeinflussen. Die Verfahren werden daher auch selbstlernende Algorithmen genannt.

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