Können Netzbetreibern auf Prognosen für PV-Flotten Netzbetreibern ?

Prognosen für PV-Flotten

Solarprognosen befassen sich traditionell mit der Vorhersage der Leistung von Solar-PV-Anlagen an bestimmten Standorten. Folglich konzentriert sich ein Großteil des Wissens über die Genauigkeit von Solarprognosen auf Punktvalidierungen. Flottenprognosen berücksichtigen die aggregierte Leistung aller PV-Anlagen, die in einer bestimmten Region miteinander verbunden sind und das regionale Stromnetz beeinflussen. Viele dieser PV-Anlagen sind benutzerseitige Anlagen hinter dem Zähler. Flottenprognosen sind besonders relevant für unabhängigeNetzbetreibern, die sie für Lastprognosen benötigen.

Abbildung 1 zeigt, dass die Last der Versorgungsunternehmen zunehmend durch die aggregierte Erzeugung der miteinander verbundenen PV-Anlagen geprägt ist. Diese Form – auch bekannt als „Duck Curve“ – ist für Netzbetreiber von entscheidender Bedeutung.

Wie gut sind die Prognosen für PV-Flotten nach dem neuesten Stand der Technik?

Eine Aktuelle Forschungsarbeit von Perez et al. untersucht den Einfluss der regionalen Präsenz einer PV-Flotte auf die Genauigkeit von SolarAnywhere® FleetView® von einer Stunde bis zu 48 Stunden im Voraus. Die betrachteten regionalen Fußabdrücke reichen von einem einzelnen Punkt (d. h. einem einzelnen Kraftwerk) bis zu einer verstreuten PV-Flotte in der Größe Kaliforniens.¹

Der Artikel befasst sich mit zwei Klimaregimen: dem semiariden und dem feuchten kontinentalen Klima. Die für jedes Regime untersuchten Regionen konzentrieren sich jeweils auf die Standorte Desert Rock (Nevada) und Bondville (Illinois) der National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) in Desert Rock, Nevada, und Bondville, Illinois, konzentriert.

Abbildung 2 veranschaulicht den Einfluss der Fläche einer PV-Anlagenflotte auf die Prognosegenauigkeit im Osten und Westen der USA für einen Zeithorizont von einer Stunde und 24 Stunden. Die prognostizierte stündliche Sonneneinstrahlung (y-Achse) wird gegenüber der gemessenen stündlichen satellitengestützten Sonneneinstrahlung (x-Achse) dargestellt. Es werden vier verstreute PV-Fußabdrücke dargestellt, die jeweils eine einzelne Anlage und Regionen von der Größe Massachusetts', New Yorks und Kaliforniens repräsentieren. Die Abbildung basiert auf stündlichen Daten eines ganzen Jahres.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Unsicherheit von Prognosen für einzelne Anlagen im Allgemeinen gering ist, dass jedoch die Wahrscheinlichkeit einer zu hohen oder zu niedrigen Prognose nicht zu vernachlässigen ist, insbesondere bei Day-Ahead-Prognosen für bewölkte Standorte im Osten der USA. Mit zunehmender Größe der Flotte nimmt die Unsicherheit deutlich ab.

SolarAnywhere® v4 Flottenprognosen auf ISO-Gebietsebene sind bemerkenswert genau. Daher können diese Prognosen von Netzbetreibern zuverlässig Netzbetreibern Lastprognosen verwendet werden und liefern wichtige Informationen für Energiemärkte, Kraftwerksverpflichtungen und Lastfolgeoperationen.

Eine quantitative Zusammenfassung der Streudiagramme ist in Abbildung 3 dargestellt. Der relative mittlere absolute prozentuale Fehler (MAE) von SolarAnywhere -Prognosen ist gegenüber der verstreuten PV-Erzeugungsfläche aufgetragen. Der relative MAE ist auf 1.000 W/m2 (d. h. die Nennleistung der PV-Anlage) normiert.

Sowohl für östliche als auch für westliche Standorte werden bei verteilten Standorten von mehr als 100 × 100 km schnell Fehler von etwa 1 % der Nennkapazität erreicht. Die Fehler bei Prognosen für den nächsten Tag sinken für westliche Standorte schnell auf ~2 %, während der Rückgang im Osten allmählicher erfolgt. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein ISO wie NYISO mit einer Genauigkeit der dezentralen PV-Prognosen von ~1 % für Prognosen für die nächste Stunde und 3,5 % für Prognosen für die nächsten 24 Stunden rechnen könnte.

Wichtige Erkenntnisse

• Die Genauigkeit von Sonnenstrahlungsprognosen – und damit auch die Genauigkeit von PV-Prognosen – hängt stark von der Fläche der betrachteten PV-Anlagenflotte ab.
• Für Fußabdrücke, die für unabhängige Netzbetreiber von Bedeutung sind, ist die Genauigkeit von SolarAnywhere beträgt. Systembetreiber, die PV-Prognosen validieren möchten, sollten sich auf Flottenprognosen konzentrieren, die für ihren Betrieb relevante Gebiete abdecken, und nicht auf einzelne Anlagen.
• In einem folgenden Blogbeitrag werden wir Daten präsentieren, die die Leistung von SolarAnywhere mit den zugrunde liegenden Modellen, einschließlich Wolkenbewegungsvektoren und NWP-Modellen, vergleichen. Außerdem werden wir die wirtschaftlichen Auswirkungen fehlgeschlagener Vorhersagen anhand grundlegender Prinzipien diskutieren.

¹Erinnern Sie sich daran, dass in einem vorherigen Blogbeitrag haben wir erörtert, wie regional erweiterte regionale Prognosen mithilfe historischer Satellitendaten präzise validiert werden können, wenn keine gemessenen PV-Produktionsdaten verfügbar sind.

Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in der Veröffentlichung„Solar Energy Forecast Validation for Extended Areas & Economic Impact of Forecast Accuracy” (Validierung von Solarenergieprognosen für größere Gebiete und wirtschaftliche Auswirkungen der Prognosegenauigkeit).