Lastmanagement mit Wolkenkameras für effektive EnergieversorgungFlexibilität und genaue Lastprognosen im Fokus
17.12.2023 - von Alexandra Kiourtsi
Lesedauer: 5 Minuten
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In Zeiten der voranschreitenden Energiewende und einer volatilen Energieversorgung müssen Unternehmen ihre Energieverbräuche an die Schwankungen erneuerbarer Energien anpassen. Eine genaue Lastprognose, unterstützt durch innovative Analysetechnologien, ermöglicht es, Einflussfaktoren wie Maschinenauslastung und Außentemperatur zu verstehen. Durch genaue Abstimmung von Nachfrage und erneuerbarer Energie optimieren Unternehmen nicht nur ihren Energieeinkauf, sondern vermeiden auch kostspielige Lastspitzen. Gleichzeitig tragen Unternehmen zur Stabilisierung des Energiemarktes bei, indem sie ihre Nachfrage aktiv steuern und so Überkapazitäten reduzieren.
Erneuerbare Energien wie Solar- und Windkraft nehmen zunehmend eine wichtige Rolle in der Energieversorgung ein, sind jedoch nicht in konstantem Maße verfügbar. Sie unterliegen starken Schwankungen, die sich auf die Versorgung von Unternehmen auswirken. Diese volatile Energieverfügbarkeit stellt neue Anforderungen an das Lastmanagement. Dementsprechend müssen Unternehmen ihre Energieverbräuche künftig flexibler gestalten, wenn sie ihren Energieverbrauch senken wollen – insbesondere da, wo die Energiekosten in die Höhe schießen. Dazu müssen sie eine genaue Lastprognose erstellen und herausfinden, wann wie viel erneuerbare Energie zur Verfügung steht.
Wechselwirkungen zwischen Energieverbrauch und Einflussfaktoren erkennen
Der erste Schritt zur Anpassung des Lastmanagements an erneuerbare Energien erfordert eine gründliche Analyse des Energiebedarfs und der vorhandenen Energieerzeugungsanlagen. Besonders in Unternehmen mit hohen Energiekosten ist die präzise Prognose des zukünftigen Energiebedarfs entscheidend. Gleichzeitig müssen sie die Leistung und Verfügbarkeit der Energieerzeugungsanlagen, insbesondere von Solaranlagen und Windrädern, verstehen. Hier können Regressionsanalysen helfen: Basierend auf historischen Daten werden unabhängig vom Datenformat die Wechselwirkungen zwischen Energieverbrauch und verschiedenen Einflussfaktoren wie Maschinenauslastung, Außentemperatur, Schichtplänen und Mitarbeiterzahl berechnet und eine präzise Prognose des zukünftigen Energieverbrauchs wird ermöglicht.
In bestimmten Fällen, in denen die Parameter nicht genau bekannt oder die Zusammenhänge mathematisch nicht greifbar sind, wird zudem Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt. Da KI-Modelle selbstlernend arbeiten, erkennen sie auch komplexe Zusammenhänge zwischen Energieverbrauch und Einflussfaktoren.
Effektive Nutzung erneuerbarer Energiequellen
Durch Gesetzesänderungen ist es ökonomisch sinnvoller, den erzeugten Strom aus zum Beispiel Windkraft- oder Photovoltaikanlagen selbst zu nutzen, statt ihn ins Netz einzuspeisen. Dies erfordert jedoch, dass das Unternehmen energieintensive Prozesse an die erwartete Verfügbarkeit von kostengünstigem und umweltfreundlichem, selbstproduziertem Strom anpasst. Hierzu ist ein präzises Verständnis darüber erforderlich, wann die erneuerbaren Quellen voraussichtlich welche Energiemengen generieren werden.
Fallbeispiel Windkraftanlagen
Angenommen, ein Unternehmen verfügt über eine eigene Windkraftanlage. Um die zu erwartende Energieerzeugung abzuschätzen, kann auf Windprognosen zurückgegriffen werden, die von verschiedenen Anbietern zur Verfügung gestellt werden und eine treffsichere Prognose über Tage hinweg ermöglichen. Diese Prognose können Betreiber von produzierenden Unternehmen verwenden, um ihre Produktionspläne anzupassen. Das Ziel besteht darin, die zur Verfügung stehende erneuerbare Energie bestmöglich zu nutzen und gleichzeitig die Einspeisung ins Netz zu minimieren.
Wenn beispielsweise für die kommenden Tage windige Bedingungen prognostiziert werden, was zu einer erhöhten Stromerzeugung aus der Windkraftanlage führen würde, kann der Betreiber energieintensive und kostspielige Prozesse in diese Zeiträume verlagern. Durch diese gezielte Anpassung, bei der vermehrt auf selbst generierte erneuerbare Energie zurückgegriffen und der Bezug von Strom aus dem Netz reduziert wird, lassen sich erhebliche Kostenersparnisse erzielen. Diese flexible Anpassung der Produktionspläne trägt nicht nur zur Kosteneffizienz bei, sondern auch zur nachhaltigen Nutzung erneuerbarer Energiequellen sowie einer insgesamt umweltfreundlicheren Energiebilanz des Unternehmens.
Problemkind Photovoltaikanlagen
Während meteorologische Daten für Windaktivität hinsichtlich der Stromerzeugung durch Windkraftanlagen sehr verlässlich sind, sollte klassischen Wetterdaten bei der Vorhersage der Leistung von Photovoltaikanlagen mit Vorsicht begegnet werden. Obwohl sie eine grobe Vorstellung vom zu erwartenden Wetter bieten, können erhebliche Abweichungen aufgrund individueller Lage und Ausrichtung der Anlagen auftreten. Dies betrifft primär kleinere Photovoltaikanlagen, die selbst bei vermeintlich sonnigem Wetter vom jeweiligen Sonnenstand beschattet werden können. Auch Quellwolken oder ein leicht bewölkter Himmel können die Leistung kleinerer Photovoltaikanlagen, wie sie auf den Dächern vieler mittelständischer Firmen zu finden sind, beeinträchtigen, wohingegen individuelle Module einander beschatten können. Zusätzlich kann eine regionale Beschattung durch Gebäude oder andere Konstruktionen erhebliche Auswirkungen haben.
Wolken im Blick: Forschungsprojekt für effiziente Photovoltaik
Um dieses Problem zu lösen, hat das Bensheimer Softwarehaus WiriTec GmbH ein Forschungsprojekt angestoßen. Das Team entwickelt eine Methode zur Beobachtung und Analyse der Wolkenaktivität über einer Photovoltaikanlage, die sich auf dem firmeneigenen Dach befindet (Bild 1). Durch den Einsatz einer Wetterstation und einer hochauflösenden Fischaugenkamera, die im Umfeld der Anlagen angebracht sind, werden Echtzeitinformationen zu Wolkenformationen an die Software übermittelt (Bild 2). Die von dieser Kamera übermittelten Daten ermöglichen präzise Intraday-Prognosen von bis zu vier Stunden im Voraus sowie kurzfristige Vorhersagen bis 30 Minuten im Voraus (Bild 3).
Das System nutzt verschiedene Parameter wie Sonnenposition, Wolkenbewegung, Temperatur, Anlagenausrichtung und Sonneneinstrahlung, um die Prognose der Energieerzeugung in Echtzeit anzupassen. Beispielsweise kann die Software automatisch auf eine verringerte Leistung durch eine Wolkendecke reagieren. Bei Anzeichen von Wolkenfeldern auf den Kamerabildern analysiert die Software die von der Wetterstation übermittelte Windrichtung, um vorherzusagen, wann diese Wolken die Energieerzeugung beeinflussen werden.
Künstliche Intelligenz ermittelt Zusammenhang zwischen Wolkenbildern und Anlagenleistung
Der Einsatz von KI-Modellen zur Wolkenbildinterpretation ist hier besonders relevant. Traditionelle Prognosemodelle können Schwierigkeiten haben, den Zusammenhang zwischen aktuellen Wolkenbildern und der Anlagenleistung zu erfassen. Die KI überwacht kontinuierlich Parameter wie Wolkenbewegung, -geschwindigkeit und -position sowie die Anlagenleistung. Durch den permanenten Vergleich mit historischen Daten kann das KI-Modell Muster erkennen und präzise vorhersagen, ob die Anlagenleistung abnimmt.
Als Nebenprodukt bieten die Erzeugungsdaten nicht nur Informationen für die Prognose, sondern auch Einblicke in den Zustand der Photovoltaikanlage. Automatische Benachrichtigungen informieren den Nutzer über mögliche Schäden, Verschmutzungen oder Verschleiß, da in diesen Fällen die Leistung der Anlage aus nicht wetterbedingten Gründen abnimmt.
Diese Herangehensweise ist nicht nur auf Photovoltaikanlagen anwendbar, sondern kann auch für andere Energieformen wie Abwärme aus Heiz- oder Schmelzverfahren adaptiert werden. Sie ermöglicht es Betreibern branchenübergreifend, optimal auf selbst erzeugte Energie für energieintensive Prozesse zurückzugreifen.
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