Die ungeliebten Ausgleichszahlungen treten auf, wenn die tatsächliche Stromproduktion von den ursprünglichen Prognosen abweicht. Ertragsprognosen ermöglichen eine bessere Vorabkalkulation von Kosten und Einnahmen, was die Risikoeinschätzung und Gewinnplanung deutlich erleichtert.

Das Potsdamer Unternehmen 4cast setzt auf innovative Software, eigens entwickelte Machine-Learning Algorithmen und neuronale Netze, um diesen Erfolg für Wind- und Solaranbieter zu gewährleisten. Das Entwicklerteam von 4cast erklärt ihre Vorgehensweise folgendermaßen: "Wir analysieren Wetterbedingungen, historische und aktuelle Produktionsdaten und viele weitere Faktoren, um die Energieproduktion innerhalb des Tages, für den kommenden Tag und für längere Zeiträume vorherzusagen. Dabei ist es uns wichtig, dass die Kunden individuell genau die Prognosedaten erhalten, die sie benötigen und zwar auf dem für sie einfachsten Weg."

4cast erstellt Leistungs- und Ertragsprognosen für Windkraft- und Photovoltaikanlagen auf Grundlage eines lernenden Algorithmus. Mithilfe von Machine-Learning-Modellen werden Vorhersagen zur Leistung und zum Ertrag anhand von Wetterdaten sowie historischen und aktuellen Produktionsdaten erstellt. Hierbei fließen meteorologische Parameter wie Luftdruck, Temperatur, Sonneneinstrahlung, Bewölkung, Windgeschwindigkeit und -richtung aus verschiedenen Höhen in die Berechnungen ein.

Zusätzlich berücksichtigt 4cast Mikrofaktoren wie Topografie, Parkwirkungseffekte und Vereisung, um die Präzision der Prognosen weiter zu erhöhen. Die Anlagen sind oft von Abschaltungen, sogenannten Curtailments, betroffen. Diese wertet das Unternehmen in einer eigens dafür entwickelten Eventdatenbank aus und kann sie mittels separater Machine-Learning-Modelle in die Prognosen einbeziehen. Die Vorhersagen sind in verschiedenen Varianten verfügbar, einschließlich Intraday-, DayAhead-, Langzeit-, Konstruktions-, Wartungs- oder handelsoptimierter Prognosen.

Einsparungen im Fokus: Fallbeispiele aus Solar- und Windenergie

Im Bereich der Solarenergie zeigt sich ein beeindruckendes Beispiel: In einem Park mit 1,7 MW installierter Leistung können monatlich ca. 450 € eingespart werden, indem ein Machine-Learning-Modell statt des physikalischen Modells verwendet wird. Das physikalische Modell liefert bereits sehr gute Ergebnisse und findet Anwendung, falls keine historischen Produktionsdaten vorliegen, z. B. bei neu errichteten Anlagen. Bei Verwendung eines ausgefeilten Deep-Learning-Modells auf Basis neuronaler Netze steigt bei der genannten Kapazität die Ersparnis sogar auf 910 € pro Monat.

Im Bereich der Windenergie fallen die Einsparungen sogar noch größer aus. Bei einem Park mit 10 MW installierter Leistung spart maschinelles Lernen etwa 9.000 € pro Monat, während ein Deep-Learning-Modell beeindruckende 14.000 € monatlich einsparen kann, dies bei einem Bruchteil an monatlichen Kosten für die Prognosen.

Beeindruckende Ergebnisse durch Deep-Learning

Zusammengefasst bietet das Deep-Learning-Modell, bei dem neuronale Netze aufgesetzt werden, herausragende Vorhersagen für Wind- und Solarenergieerträge und liefert beispiellose Genauigkeit und Kosteneffizienz. Obwohl es umfangreiche Daten erfordert, belohnt es uns mit wertvollen Erkenntnissen und noch präziseren Prognosen.

Potenzielle Interessenten haben die Möglichkeit, eine kostenlose dreimonatige Testphase zu buchen, um sich von der Leistung und dem Service zu überzeugen.

Daten als Schlüssel zum Erfolg

4cast greift auf eine Vielzahl von Live-Daten zurück, darunter Systemdaten sowie Echtzeit-Wetterdaten von Satelliten und Wetterstationen. Durch eine sorgfältige Vorverarbeitung und Data-Cleaning werden diese Daten in ein leistungsstarkes Werkzeug zur Vorhersage der Zukunft umgewandelt, das Zeiträume von nur 5 Minuten bis zu ca. einer Woche abdeckt.

"Die Qualität und Quantität der Daten ist entscheidend für die Leistung unserer Vorhersagen. Daten spielen eine zentrale Rolle in Machine-Learning-Modellen und sind die Grundlage für genaue Prognosen", betont das Team. 4cast analysiert historische Produktionsdaten, um zahlreiche Varianten zu erforschen und die Modelle zu optimieren. Die Datenmenge ermöglicht es, das am besten geeignete Modell für jeden Zweck individuell auszuwählen. Nur wenn die Daten knapp sind, wird auf physikalische Modelle zurückgegriffen, die in dieser Phase die zuverlässigsten Ergebnisse liefern.

Die Kunst der Modellwahl – Präzision durch Datenqualität

Die Modelle werden anhand verschiedener Metriken wie absoluter und relativer Fehler bewertet, um Genauigkeit und Interpretierbarkeit zu gewährleisten. Dabei sind fein abgestimmte Deep-Learning-Modelle, gefolgt von verschiedenen Machine-Learning-Modellen zu bevorzugen, um die genauesten Prognosen zu erzielen. Nur wenn Datenmangel vorliegt, verwenden wir physische Modelle, die dennoch verlässliche Ergebnisse liefern. Allerdings müssen nicht zwingend die Daten der Anlagen selbst als Grundlage dienen, es können auch benachbarte Anlagen ausgewertet werden.

Skill-Score – Messbarer Erfolg unserer Prognosemodelle

Die Unterschiede zwischen den Modellen kann man anhand eines Beispiels verdeutlichen, wobei der Skill-Score als Maß für die Leistung dient. Ein positiver Skill-Score zeigt an, dass das Modell über einen aggregierten Zeitraum hinweg besser abschneidet als andere, während ein negativer Skill-Score für das Referenzmodell spricht.

Die Zukunft des Energiehandels: Testen Sie 4cast jetzt!

Aus der Überzeugung heraus die Erneuerbaren Energien zu fördern, setzt sich 4cast dafür ein, die fossilfreien Energiequellen berechenbar zu machen. Schließlich hängt der ökonomische Erfolg der regenerativen Energiequellen mit deren ökologischen Zielen und damit der Durchsetzung auf dem Energiemarkt zusammen. Das lässt sich nicht Hand weisen. Mit den fortschrittlichsten und genauesten Ertragsprognosen für Erneuerbare Energien hebt das Potsdamer Unternehmen die Erfolgsaussichten auf ein neues Level.

Betreiber, Energiehändler und nicht zuletzt industrielle Selbstversorger optimieren ihre Energieerträge und minimieren Ausgleichszahlungen mit den präzisen Ertragsprognosen des 4cast Teams. Übertragungsnetzbetreiber und Versorger sorgen mittels der genauen Prognosen für Netzstabilität.

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Hinweis: Dieser Beitrag wurde nicht von der Redaktion erstellt. Es handelt sich um ein Advertorial der 4Cast GmbH & Co. KG.