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KI liest Wolken und steigert Effizienz von Photovoltaikanlagen
Eine Kombination aus Wolkenkameras und KI weiß schon im Voraus, wieviel Strom die Photovoltaik-Anlage erzeugen wird und speichert ihn rechtzeitig, bevor der Betreiber wegen Stromnetzüberlastung draufzahlt.
vor 21 Stunden
Sind das Stromnetz überlastet und die Spotmarktpreise an der Strombörse negativ, zahlen Erzeuger von Photovoltaik-Anlagen drauf, wenn sie ihren Strom dann einspeisen. Die Lösung: Eine Kombination aus Wolkenkameras und KI: Diese Entwicklung weiß schon im Voraus, wie viel Strom die Anlage erzeugen wird und speichert ihn rechtzeitig.
Die Informatik-Professorin Grit Behrens von der Hochschule Bielefeld und Energiemeteorologen von der TH Rosenheim erforschen gemeinsam, wie sich mit Hilfe von Fischaugenobjektiven und KI die Effizienz von PV-Anlagen erhöhen lässt. Dazu haben sie im Abstand von einem Kilometer zwei Kameras mit 180°-Objektiven, sogenannte All Sky Imagers, installiert. Diese nehmen alle zehn Sekunden Fotos vom Himmel auf. Auf Basis dieser Bilder erstellt eine KI dann zeitlich und räumlich hochauflösende Kurzfristprognosen für die solare Einstrahlung. Das System weiß somit, welche Wolken in den nächsten 15 Minuten heranschweben.
Jede getroffene Prognose wird mit dem zugehörigen realen PV-Ertrag abgeglichen. Dadurch wird das System kontinuierlich „schlauer“, und die Prognosen fallen noch genauer aus. Die zusätzlich von der KI genutzten Open-Source-Wetterdaten sollen die Vorhersagen abermals präziser machen.
Die Technologie steht kurz vor der Marktreife. Entwickelt wird das Prognosesystem im Rahmen des Energiemeteorologie-Projekts „Helios“, das noch bis Ende 2025 von der Deutschen Bundesstiftung Umwelt gefördert wird.
