Das Projekt "EWeLiNE - Erstellung innovativer Wetter- und Leistungsprognosemodelle für die Netzintegration wetterabhängiger Energieträger" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fraunhofer-Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik (IWES) - Institutsteil Kassel durchgeführt. Das deutsche Stromversorgungssystem befindet sich in einem grundlegenden Wandel. Nach dem Energiekonzept der Bundesregierung soll der Anteil der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien in den nächsten 8 Jahren von heute 22Prozent auf 35Prozent erhöht werden. Eine mittlere Einspeisung von 35Prozent bedeutet auch, dass es bereits in wenigen Jahren Zeiten geben wird, zu denen der gesamte Strombedarf in Deutschland aus EE-Strom gedeckt werden kann. In 2050 sollen sogar 80Prozent der gesamten innerdeutschen Stromversorgung durch EE bereitgestellt werden. Die hohen aktuellen (ca60GW) aber auch geplanten Installationszahlen von Wind- und PV-Energieanlagen bedingen, dass diese Form von Erzeugung eine besondere Aufmerksamkeit erfordert. Um ein Stromversorgungssystem mit sehr großen Anteilen wetterabhängiger Erzeuger sicher betreiben zu können, muss man den primären Antrieb - das Wetter - nicht nur global sondern auch regional sehr detailliert kennen und vorhersagen können. Das Wetter hat somit einen direkten und im Vergleich zu heute noch wesentlicheren Einfluss auf den Netzbetrieb aber auch auf den Netzausbau. Um die heutige Wind- und PV-Stromprognose signifikant verbessern zu können, werden die bislang verfolgten Strategien allein im Leistungsprognosesektor nicht ausreichen. Eines der größten Optimierungspotentiale besteht in der Verzahnung zwischen Meteorologie und Energiewirtschaft. Hierbei spielt neben der Entwicklung und Etablierung neuartiger Prognosewerkzeuge die Integration energiewirtschaftlicher Informationen in die Berechnungen der Wettermodelle eine besondere Rolle. Diesen Aufgaben widmen sich gemeinsam das Fraunhofer IWES und der Deutsche Wetterdienst innerhalb des Forschungsprojekt EWeLiNE. Das Projekt wird die Potenziale einer Leistungssteigerung der EE-Leistungsprognosen erschließen, welche durch individuelle und gekoppelte Optimierungen von Wetter- und Leistungsprognosemodellen erreicht werden können. Neben einer generellen Anpassung der Wettermodelle an die Belange der Wind- und PV-Stromprognose wird beispielsweise die Assimilation von Windleistungs- und PV-Messungen in die Wettermodelle des DWD getestet werden. Im Hinblick auf die Optimierung von probabilistischen Prognosen werden insbesondere die Ensemblegenerierung und -kalibrierung bezüglich der Unsicherheiten in der Wind- und PV-Stromprognose im Vordergrund stehen. Zusätzlich wird die Mehrinformation, welche probabilistische Prognosen im Vergleich zu deterministischen Prognosen besitzen, direkt an die Anforderungen der Anwenderschaft angepasst werden, so dass eine Weiterverarbeitung der Information innerhalb verschiedenster Entscheidungsfindungsprozesse stattfinden kann. Die Übertragungsnetzbetreiber Amprion GmbH, TenneT TSO GmbH und 50 Hertz Transmission GmbH sind am Projekt beteiligt um Anforderungen an die aktuellen und zukünftigen Prognosemodelle zu definieren. Hierbei wird unterschieden zwischen einer zielgerichteten Verbesserung der Prognosegüte und der Entwicklung von neuen
Das Projekt "Objektivierung von Nowcasting- und Kuerzestfrist-Vorhersageverfahren" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Freie Universität Berlin, Institut für Meteorologie WE03 durchgeführt. Fuer den 2-Stunden-Bereich der Wettervorhersage ('Nowcasting') sowie den 12-Stunden-Bereich ('Very Short-Range Forecasting') liegen nur wenige objektive Methoden vor. Mit Hilfe von automatisch auszuwertenden Wetterdaten (Beobachtungen, Radiosonden, Radar, Satelliten) wird Monitoring (Zustandserfassung) betrieben; diese Ergebnisse werden mit numerischen Wetterprognosen verglichen, angepasst und Stunde fuer Stunde verlagert. Die einzelnen Wetterelemente (Regen, Schnee, Gewitter, Boeen usw.) werden mittels z.T. empirisch gewonnenen Fluss-Schemata (Flow Charts) daraus entnommen und dienen einer nahezu automatischen (jedoch von Menschen kontrollierten) und objektiven Prognose.
Das Projekt "Rossby wave precursors to heavy precipitation events in Switzerland: dynamics and forecast errors" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Zürich, Geographisches Institut durchgeführt. Starkniederschläge in den Alpen können zu Murgängen und Steinschlag führen und dadurch grosse Schäden anrichten. Gute Vorhersagen von Starkniederschlagsereignissen auf einer Zeitskala von mehreren Tagen sind deshalb ausserordentlich wichtig. Dieses Projekt untersucht in einem ersten Schritt die Prozesse, welche zu Starkniederschlägen auf der Alpennordseite führen und in einem zweiten Schritt wie gut die Starkniederschläge mit heutigen Wettervorhersagemodellen vorhergesagt wurden. Es soll untersucht werden was für Wettersituationen zu Starkniederschlägen führen und ob 'Warnsignale' für Starkniederschlagsereignisse bereits einige Tage vor dem Ereignis in der Atmosphäre zu finden sind. Dazu werden aus 40 jährigen Niederschlagszeitreihen die extremsten Niederschlagsereignisse herausgesucht. Für diese Ereignisse werden dann die Wetterverhältnisse über Europa am Tag des Ereignisses und die Wetterverhältnisse über dem Atlantik in der Woche vor dem Ereignis analysiert. Die Wetterverhältnisse werden mittels sogenannter Reanalyse Daten analysiert. Reanalyse Daten sind eine Kombination von Beobachtungsdaten und Wettermodelldaten. Detailinformationen zu den Daten sind auf folgender Webseite erhältlich: www.ecmwf.int. In einem zweiten Schritt wird analysiert wie gut diese Ereignisse vorhergesagt waren und falls die Vorhersagen fehlerhaft waren soll nach den Ursachen für die Vorhersagefehler gesucht werden. Es werden dazu die fünf- und zehntages Prognosen des Europäischen Zentrums untersucht (www.ecmwf.int).