Exakte Wetterprognosen geben Auskunft darüber, wie viel Solarstrom eine Anlage zu welchem Zeitpunkt voraussichtlich produzieren kann. Direktvermarkter nutzen diese Daten, um ihren Strom bestmöglich am Strommarkt zu verkaufen. Mit einer präziseren Planung können Erzeuger, Netzbetreiber und Vermarkter zudem den Einsatz von Speichern effizienter koordinieren und Engpässe im Stromnetz vermeiden.
Mehr Solarstrom im Netz erfordert präzisere Prognosen
In einer zunehmend dezentralen und erneuerbaren Energieversorgung werden lokale und zeitlich genauere Vorhersagen immer essenzieller. Der Anteil erneuerbarer Energien an der öffentlichen Stromerzeugung ist in den vergangenen Jahren stark angestiegen. Im Jahr 2015 lag dieser noch bei 32,3 Prozent, Ende 2025 bei rund 62,3 Prozent, wie eine Auswertung von Energy-Charts zeigt. Die Solarenergie hat mit einem Anteil von 17,3 Prozent für das Jahr 2025 einen erheblichen Teil dazu beigetragen. Auch die insgesamt installierte Solarleistung hat in den vergangenen Jahren zugelegt: Während im Jahr 2015 nur 39,2 Gigawatt installiert waren, stieg die Leistung laut Fachagentur Wind und Solar bis Ende letzten Jahres auf 117,8 GW-Leistung.
Um die zu erwartende Solarleistung vorherzusagen, nutzen viele Prognosedienste bisher vor allem öffentlich einsehbare, regionale Durchschnittswerte. Diese treffen für einzelne Solarparks aber nicht immer zu. Vor Ort kann die Wetterlage eine andere sein, als die pauschale Prognose vorgibt. Daher könnten Vorhersagen, die mit Daten direkt aus einem großen Solarpark gespeist werden, präzisere Prognosen liefern.
Wie PV-Vorhersagen funktionieren
Bei PV-Prognosen wird zwischen der Art der Vorhersage und der Methode unterschieden. Laut GridX, einem Anbieter von smarten Energiemanagement-Lösungen, gibt es drei unterschiedliche Prognosearten:
- Nowcasting: Vorhersage innerhalb der nächsten Minuten bis Stunden, basiert auf Echtzeitdaten und Überwachungstechnologien.
- Intraday-Prognose: Vorhersagen innerhalb eines Tages, bei denen kurzfristige Wetteränderungen berücksichtigt werden.
- Day-ahead-Prognose: 24 bis 48 Stunden im Voraus; unterstützt strategische Markt- und Netzplanung.
Die Art der Vorhersage unterscheidet sich also hauptsächlich in ihrem zeitlichen Bezugsraum und wie kurzfristig Wetterdaten in die Prognose einfließen.
Für die Prognose von Solarstrom werden physikalische, statistische und integrierte Methoden genutzt. Die physikalische Vorhersage stützt sich auf Wettermodelle, Himmelsbilder und Satellitenbilder. Die statistische Methode nutzt historische und Echtzeit-Erzeugungsdaten, um Vorhersagemodelle anzupassen. Integrierte Modelle kombinieren mehrere Ansätze.
Neben den Wetterdaten fließen laut Direktvermarkter NextKraftwerke auch Daten zur Einsatzplanung einer Anlage, Verbrauchs- und Einspeisemessungen, Marktpreise und gehandelte Volumina sowie geografische Daten in die Prognosen ein. Um diese großen Mengen an Daten auszuwerten, nutzen Prognosedienste KI. Mithilfe von parametrisierten Modellen und maschinellem Lernen verarbeitet und analysiert die KI die Daten und kann wiederkehrende Muster erkennen und so die Prognosequalität kontinuierlich verbessern.
KI und Himmelskamera: Lokale PV-Prognosen in Echtzeit
Um die Solarerzeugung noch effizienter und planbarer zu machen, braucht es vor allem für große Solarparks präzisere Prognosedaten. Das Start-up nuno labs hat sich zum Ziel gesetzt, einen KI-basierten Solarprognosedienst mit Echtzeit-Sensordaten und Bildauswertung zu entwickeln. Das junge Unternehmen möchte dafür sogenannte All Sky Imagers einsetzen – Kameras mit Fischaugenobjektiv, die 180°-Aufnahmen vom Himmel erstellen. Kombiniert mit KI sollen diese Geräte lokale und kurzfristige Prognosen ermöglichen, die auf die jeweilige Anlage zugeschnitten sind. Betreiber großer PV-Parks wissen so im Voraus, wann und wie viel Strom ihre Anlage ins Netz voraussichtlich einspeisen wird.
Mit lokal trainierten KI-Modellen und Himmelskamera-Sensoren könnte die Solarstromprognose künftig noch präziser werden und die Koordination von erneuerbaren Erzeugungsanlage besser aufeinander abstimmen. Das könnte langfristig auch bei der Netzstabilität helfen.
Dieser Artikel entstand im Rahmen der Vorberichterstattung zum BEE-Sommerfest 2026. Mehr zum Startup nuno labs erfahren Sie im Portät bei unserem Kooperationspartner energiezukunft.