Mit KI zu treffsicheren Solarprognosen

Gewähltes Thema: Verbesserung der Solarenergieprognosen mit Künstlicher Intelligenz. Tauchen Sie ein in Strategien, Modelle und echte Erfahrungen, wie lernende Systeme aus Wetterdaten, Satellitenbildern und Anlagenmessungen zuverlässige Vorhersagen formen, Netze stabilisieren und Erträge steigern. Abonnieren Sie unseren Newsletter und diskutieren Sie mit!

Netzstabilität und Flexibilität

Wenn ein Wolkenband über eine Region zieht, kann die PV-Leistung innerhalb von Minuten stark fallen. Mit präzisen, kurzfristigen KI-Prognosen lassen sich Speicher, flexible Lasten und Reservekraftwerke rechtzeitig disponieren. Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit Rampenereignissen und wie Sie ihnen heute begegnen.

Wirtschaftliche Auswirkungen

Fehlprognosen verursachen hohe Kosten auf dem Intraday-Markt und in der Bilanzkreisbewirtschaftung. Bessere Vorhersagen reduzieren Ausgleichsenergie, verbessern PPA-Erfüllung und stärken Hedging-Strategien. Möchten Sie Einblicke in Berechnungen und Business-Cases? Kommentieren Sie Ihre Fragen und abonnieren Sie für kommende Praxisguides.

Klimanutzen in Zahlen

Treffendere Prognosen führen zu weniger Abregelungen, effizienterer Speichersteuerung und geringeren CO₂-Emissionen durch konventionelle Reservesprünge. In Summe bedeutet das: Mehr erneuerbarer Strom im Netz. Welche Klimakennzahlen nutzen Sie intern? Schreiben Sie uns und lassen Sie uns Metriken gemeinsam schärfen.

Merkmalsvielfalt clever nutzen

Gute Prognosen speisen Modelle mit vielfältigen Signalen: Global- und Direktstrahlung, Wolkenoptische Tiefe, Azimut und Höhe der Sonne, Schneebedeckung, Modultemperatur, Bewölkungsarten. Feature-Engineering mit Domänenwissen wirkt oft stärker als ein noch komplexeres Modell. Welche Features fehlen Ihrer Meinung nach?

Deep Learning für Wolkendynamik

Konvolutionale Sequenznetze und Transformer verarbeiten Satellitenbilder als Film, erkennen Wolkenkanten und Bewegungsvektoren und liefern Nowcasts im Minutenraster. Regularisierung, Datenaugmentation und saubere Validierung sind entscheidend gegen Overfitting. Nutzen Sie bereits Bilddaten? Teilen Sie Ihren Use-Case in den Kommentaren.

Probabilistische Prognosen statt Punktwerte

Quantilmodelle und Ensembles geben Unsicherheit explizit an. Betreiber erhalten Vorhersagebänder, planen Speicher robuster und optimieren Gebote risikobewusst. Pinball-Loss, CRPS und Kalibrierung helfen, verlässliche Verteilungen zu lernen. Interessiert an einem Leitfaden? Abonnieren Sie, und wir senden Ihnen ein kompaktes E-Book.

Datenquellen und Pipeline: von Wolke zu Watt

Satelliten- und Radarprodukte

Geostationäre Satelliten liefern Strahlungs- und Wolkeninformationen mit hoher zeitlicher Auflösung. Radar ergänzt Niederschlag und Konvektion, hilfreich bei Gewitterfronten. Wichtig sind Georeferenzierung, Wolkenmasken, Strahlungskorrekturen und ein Latenzmonitoring. Wie verarbeiten Sie heute Ihre Bilddaten? Verraten Sie uns Ihren Workflow.

Bewerten, kalibrieren, vertrauen

MAE, RMSE und WAPE messen Genauigkeit, doch bei Nachtnähe führt MAPE in die Irre. Für probabilistische Modelle eignen sich CRPS und Quantil-Verluste. Zeitliche Auflösung, Standortcluster und Szenarioanalysen verhindern Schönfärberei. Welche Metriken berichten Sie an Stakeholder? Diskutieren Sie Ihre Auswahl.

Vom Prototyp zum zuverlässigen Betrieb

Daten-, Modell- und Codeversionierung machen Ergebnisse nachvollziehbar. Modellkarten dokumentieren Annahmen, Gültigkeit und Risiken. Mit sauberer Pipeline-Orchestrierung wird aus dem Experiment ein auditierbarer Prozess. Wollen Sie eine Checkliste? Abonnieren Sie und erhalten Sie unsere Betriebsvorlage per E-Mail.

Vom Prototyp zum zuverlässigen Betrieb

Leistungsabfall kommt schleichend: neue Wetterregime, gealterte Module, geänderte Betriebsweisen. Monitoring von Fehlern, Verteilungen und Datenlücken, kombiniert mit Alarmen und Retraining-Fenstern, hält Modelle frisch. Wie überwachen Sie heute? Kommentieren Sie Ihre wichtigsten Drift-Indikatoren.

Fallstudie (fiktiv): Ein Stadtwerk gewinnt Klarheit

Das Stadtwerk Sonnenheim kämpfte mit volatileren Profilen durch schnell wachsende Dach-PV. Ausgleichsenergiekosten stiegen, Disponenten arbeiteten im Dauerstress. Die bestehende Physik-only-Prognose unterschätzte Wolkenfronten. Kennen Sie diese Situation? Erzählen Sie, wo bei Ihnen der Schuh drückt.

Fallstudie (fiktiv): Ein Stadtwerk gewinnt Klarheit

Ein hybrides Modell kombinierte Ensemble-Wetter, Satelliten-Nowcasts und Telemetrie. Quantilprognosen lieferten Unsicherheitsbänder, eine Kalibrierung passte Bias je Wetterlage an. MLOps automatisierte Retraining und Monitoring. Möchten Sie den Modellablauf im Detail? Abonnieren Sie und erhalten Sie die Prozessgrafik.

Stellen Sie Ihre schwierigste Prognosefrage

Welches Problem raubt Ihnen den Schlaf—Winterhimmel, Nebel, Verschattung, Sensorfehler? Posten Sie Ihre Frage. Wir kuratieren Antworten, teilen Code-Beispiele und laden Expertinnen ein. Abonnieren Sie Updates, damit Sie keine Lösung verpassen.

Teilen Sie Datenspuren für bessere Modelle

Offene, anonymisierte Datenschnipsel helfen der Community beim Testen neuer Ideen. Denken Sie an Telemetrieausschnitte, Qualitätsflags oder Wolkenlabels. Interessiert? Schreiben Sie uns, wir stellen Vorlagen und Hinweise zur DSGVO-konformen Anonymisierung bereit.