Energiemeteorologie und Geoinformationssysteme

Das Wetter hatte schon immer einen großen Einfluss auf die Planung und den Betrieb des deutschen Energiesystems. In der Vergangenheit umfassten diese Einflüsse primär den Energieverbrauch in den Sektoren Strom und Wärme, der stark durch die Temperatur, aber auch durch die Helligkeit bedingt ist. Gleichzeitig können extreme Wetterbedingungen wie Trockenperioden und Sturmereignisse seit jeher sicherheitskritische Effekte im konventionellen Kraftwerkspark verursachen. Durch die Transformation des Energiesystems hin zu hohen Anteilen wetterabhängiger Energieträger hat sich die Wetterabhängigkeit deutlich gesteigert. Im Jahr 2020 wurden im Mittel bereits mehr als 37 % der Nettostromerzeugung in Deutschland durch Wind- und PV-Anlagen gedeckt, was die weiterhin wachsende Rolle des Wetters noch einmal deutlich unterstreicht. Hinzu kommt, dass verschiedenste sektorenübergreifende Flexibilitätsoptionen in der Erzeugung, im Verbrauch, aber auch in der Auslastung von Energieversorgungsstrukturen stark vom lokalen Wettergeschehen abhängen.

Echtzeitsysteme zur Prognose der Energieerzeugung und des -verbrauchs für die nächsten Minuten bis Tage in die Zukunft sind bereits seit mehreren Jahren im Tagesgeschäft der Energieversorgung etabliert, wobei die Anforderungen an die Güte dieser Systeme mit weiteren Zubauten kontinuierlich steigen. In diesem Themenbereich haben sich vermehrt Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) als nützlich erwiesen, da diese oftmals die Anforderungen hinsichtlich Automatisierung und Skalierung bedienen.

Um energiesystemanalytische Fragestellungen auf größeren Raum-Zeit-Skalen beantworten zu können, werden neben den Wetterbedingungen zusätzliche Informationen über die standortgenaue Erzeugungs- und Verbrauchslandschaft benötigt. Dies umfasst einerseits die Verortung der bereits installierten Anlagen, aber auch die Abschätzung der in der Zukunft zu erwartenden Zubauten. Folglich betrifft es nicht nur die große Anzahl zusätzlich geplanter EE-Anlagen, sondern im Besonderen auch die standortspezifischen Entwicklung steuerbarer Lasten wie Elektrolyseure, Wärmepumpen, Ladesäulen und Speichersysteme. Neben den meteorologisch bedingten Standortpotentialen spielen somit auch detaillierte Informationen über die Energienetze, die Gebäudelandschaft sowie sozioökonomische Effekte eine wichtige Rolle, um zukünftige Entwicklungen genauer abschätzen zu können. Zur Verknüpfung verschiedener georeferenzierter Datensätze werden Methoden der Geoinformatik sowie Geoinformationssysteme (GIS) eingesetzt und weiterentwickelt. In verschiedenen Themenbereichen werden bestehende Datensätze zudem mit aktuellen Messdaten aus Fernerkundungsverfahren (z.B. LiDAR, Drohnen, satellitengestütze Erdbeobachtungen) angereichert, um Standortspezifika besser erfassen zu können.  

Die Meteorologie und Geoinformatik und darauf aufbauende Methoden, Modelle und Messkampagnen erhalten somit direkten Eingang in die Energiewirtschaft. Die Genauigkeit der in diesen Themenfeldern entwickelten Verfahren hat folglich einen direkten Einfluss auf die Sicherheit der Energieversorgung und die Wirtschaftlichkeit der Energiewende.

Themen:

• Meteorologische Einflüsse auf Energiesysteme
• Fernerkundungsverfahren
• Prognosen für Energiesysteme
• Raum-Zeit Abhängigkeiten
• Standortspezifische Abbildung der Erzeugungs- und Verbrauchslandschaft
• KI im Energiesektor