Tägliche probabilistische Windkraftvorhersagen von 1 bis 46 Tagen in Frankreich

Genauere Windkraftvorhersagen sind entscheidend für die Stabilität des Stromnetzes, die Ausbalancierung von Angebot und Nachfrage sowie das Risikomanagement an den Energiemärkten. Während kurzfristige Wettervorhersagen bereits intensiv zur Prognose erneuerbarer Energiequellen genutzt werden, sind Vorhersagen mit längeren Zeithorizonten noch nicht ausreichend erforscht.

In einer neuen Studie wird ein umfassender Vorhersageprozess vorgestellt, der die subsaisonalen bis saisonalen Wetterprognosen des ECMWF in tägliche Windkraftvorhersagen für Zeiträume von 1 bis 46 Tagen umwandelt. Der Ansatz beinhaltet eine gezielte Nachbearbeitung der erzeugten Ensembleprognosen, um systematische Fehler und fehlende Streuung der Wettervorhersagen zu korrigieren.

Die Ergebnisse zeigen, dass das Verfahren die Leistung eines klimatischen Baselines um 50 % übertrifft, gemessen am Continuous Ranked Probability Skill Score und dem Ensemble Mean Squared Error. Besonders beeindruckend ist die nahezu perfekte Kalibrierung der Vorhersagen für Lead Times von 15 bis 46 Tagen.

Diese Fortschritte ermöglichen es Netzbetreibern, Marktteilnehmern und Politikern, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Integration von Windenergie in das Stromsystem effizienter zu gestalten.