Im Projekt »Helios“ erforschen die Hochschule Bielefeld und die TH Rosenheim die Möglichkeiten der KI-gestützten Analyse von Wolkenbildern zur Erstellung von Kurzfristwetterprognosen. Die Wolken, die dabei beobachtet werden, ziehen über ein Photovoltaikfeld im bayerischen Buttenwiesen. Dort sind im Abstand von einem Kilometer zwei All Sky Imager (ASI) installiert, die mit ihren Fischaugenlinsen alle zehn Sekunden Bilder vom Himmel machen. »Mit diesen Bildern füttern wir Tag für Tag unsere KI, die damit implizit alles über die Meteorologie lernt, was für unseren Zweck von Bedeutung ist«, sagt Informatik-Professorin Grit Behrens von der Hochschule Bielefeld.
Ziel sind zeitlich und räumlich hoch aufgelöste Kurzfristprognosen der Sonneneinstrahlung. Jede Prognose wird mit dem tatsächlichen PV-Ertrag verglichen. » Bis zum Ende des Jahres wollen wir uns, was die Genauigkeit angeht, der 100-Prozent-Marke möglichst weit annähern«, sagt Behrens.
Mit der Kombination von Wolkenkamera und Strahlungsmessgeräten gibt es laut Behrens in der Industrie schon länger Erfahrungen, auf die man bei »Helios« zurückgreifen könne. » Doch bislang wurde dieses Prinzip nur genutzt, um geeignete Standorte für Photovoltaik-Felder zu identifizieren«, sagt die HSBI-Professorin. »Bei der Direktvermarktung von PV-Strom nutzen die Akteure momentan meist einfach den Wetterbericht und gucken sich die Satellitenbilder an, um die Menge des erzeugten Stroms vorher abzuschätzen.«
Das Projekt wird von der Deutschen Bundesstiftung Umwelt gefördert und läuft noch bis Ende des Jahres.
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