Optimierte Einspeiseprognose von Windkraftanlagen mit künstlicher Intelligenz

 

 

 

 

Megatrend - Dieser Begriff beschreibt durchschlägige Entwicklungen, die sich global in allen Lebensbereichen wiederfinden und somit über Jahre hinweg allgegenwärtig sind. Dadurch verändern Megatrends nachhaltig unsere Lebensweise und treiben die Technologien der Industrie voran. Als beispielhafte Begriffe lassen sich Klimaschutz, Globalisierung, das Internet der Dinge oder auch New Work nennen. Der Megatrend schlechthin scheint jedoch die künstliche Intelligenz zu sein: In vielen eindrucksvollen Projekten konnte sich die Verwendung von KI bereits bewähren und erstaunliche Ergebnisse bereitstellen. Ob simple Anwendungsfelder im privaten Gebrauch, wie die Gesichtserkennung im Smartphone und der Netflix-Algorithmus, über den passende Serien vorgeschlagen werden, oder aber komplexere Prozesse im professionellen Kontext in Bereichen wie der Medizin oder der Energieversorgung, wo verlässliche Diagnosen und Vorhersagen getroffen werden müssen.

Besonders die Energiewirtschaft baut dabei stark auf Prognosen auf, da den Energieversorgungsunternehmen und den Netzbetreibern zu jedem Zeitpunkt die Information vorliegen muss, wieviel Strom in das Netz eingespeist wird und wieviel Strom entnommen wird. Daraus folgt, dass diese Werte prognostiziert werden müssen, denn nur mit dem Wissen über zukünftig benötigte Energiemengen kann eine sichere und stabile Energieversorgung gewährleistet werden. Besteht ein Stromüberschuss oder ein Strommangel, dann muss konsequenterweise Regelenergie bereitgestellt werden. Die sogenannten Ausgleichsenergiekosten für die Regelenergie sind dabei unabhängig vom aktuellen Strompreis und können, aufgrund der Bereitstellungsart und in Abhängigkeit der Netzsituation, sehr hohe Preisspitzen erreichen. Durch gute Prognosen können also Abweichungen im Netz minimiert und dadurch Kosten gespart werden: In diesem Zuge kann der Einsatz konventioneller Kraftwerke vergleichsweise gut geplant und geregelt werden, wohingegen regenerative Energieerzeuger von einer starken Volatilität gekennzeichnet sind. In Anbetracht des stetigen Ausbaus regenerativer Energieerzeuger steigt folglich auch die Volatilität der Einspeisung. Deshalb ist es wichtig, diese Anlagen möglichst genau zu prognostizieren.

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