Das Wetter ist König: Die Bedeutung numerischer Wettervorhersagen für das Energiemanagement
Die Rolle, die Wetterereignisse für die Nachhaltigkeit erneuerbarer Energien spielen, kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Es ist kein Geheimnis, dass die Erreichung der Dekarbonisierungsziele der EU in hohem Maße davon abhängt, dass der Kontinent fossile Brennstoffe im Energiesektor durch erneuerbare Energiequellen (EE) ersetzt. Die drei wichtigsten erneuerbaren Energieträger - Sonnen-, Wind- und Wasserkraft - sind jedoch mitunter anfällig für bestimmte Wetterbedingungen, und ihr Nutzen hängt von verschiedenen klimatischen Faktoren ab, wie z. B. der Intensität des Sonnenlichts, Wolken, Stürmen, Windgeschwindigkeit und -richtung, Wasserverfügbarkeit und Durchflussmenge.
Diese Wetterereignisse machen die erneuerbaren Energien anfällig für Ausfälle oder Ineffizienz, wenn sie nicht richtig verwaltet werden. Ein gutes Management setzt jedoch eine angemessene Vorhersage voraus. Um diese Ereignisse bestmöglich vorhersagen und bewältigen zu können, sind daher numerische Wettervorhersagen erforderlich, um die Leichtigkeit und Genauigkeit zu erhalten.
Was ist Numerische Wettervorhersage (NWP)?
Die numerische Wettervorhersage ist eine Methode der Wettervorhersage, bei der mathematische Gleichungen verwendet werden und mathematische, atmosphärische und ozeanische Modelle zur Vorhersage des Wetters eingesetzt werden, wobei die aktuellen Wetterbedingungen als Grundlage dienen.
Wie funktioniert die numerische Wettervorhersage?
Bei der NWP werden mathematische Gleichungen verwendet, die nach ihrer Übersetzung in Computercodes mit Hilfe von Erhaltungsgleichungen - einschließlich der Gesetze zur Erhaltung der Masse, des Impulses, der Energie und des idealen Gases - und numerischen Methoden zur Vereinfachung dieser komplexen Gleichungen berechnet werden. Anschließend werden sie, nachdem die Anfangs- und Randbedingungen festgelegt wurden, durch ein Gebiet (das Gebiet ist ein geografischer Bereich) geleitet und dort ausgeführt.
Während die Gleichungen über den Bereich laufen, treten wahrscheinlich physikalische Prozesse auf, die zu immateriell und kompliziert sind, als dass der Computer sie verstehen könnte. Die kumulativen Auswirkungen dieser latenten physikalischen Prozesse werden in einem Prozess, der Parametrisierung genannt wird, angenähert, so dass sie durch die herrschenden Gleichungen und numerischen Methoden klar dargestellt werden können.
Um eine hohe Vorhersagegenauigkeit zu erreichen, werden die Vorhersagen multipliziert und verglichen, entweder durch eine Wiederholung der Prozesse oder durch eine Sammlung ähnlicher Vorhersagen von separaten Einheiten. Anschließend werden die resultierenden Vorhersagen in einem als Ensemble-Prognose bekannten Verfahren mit Hilfe von Infografiken in ein Diagramm eingezeichnet und beobachtet. Eine geringe Streuung der axialen Linien deutet auf eine hohe Genauigkeit hin, während eine große Streuung ein geringes Vertrauen bedeutet.
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Gibt es einen Zusammenhang zwischen numerischer Wettervorhersage und Energiemanagement?
Die Erwähnung des Energiemanagements läutet eine Diskussion über die erneuerbaren Energien ein. Für ein effektives Energiemanagement in Europa muss der Schwerpunkt auf die erneuerbaren Energien gelegt werden. NWP-Modelle sind ein wesentlicher Bestandteil der integrierten variablen erneuerbaren Energien (VRE).
Bedeutung der numerischen Wettervorhersage für die Energiewirtschaft.
Netzbetreiber und Energieversorger benötigen genaue Wetterinformationen und Prognoseindikatoren, um Energie- und Netzsysteme effektiv zu verwalten. Ausgestattet mit den richtigen Wetterdaten können sie Entscheidungen treffen, z. B. zur Steuerung der Versorgung, zum Überspannungsmanagement und zur Kostenkontrolle.
- Numerische Wettervorhersage löst die Ungenauigkeitsgrenze der beobachteten Wetterdaten
Um eine hohe Vorhersagegenauigkeit zu erreichen, muss jeder Beobachtungsstandort über solide Beobachtungen aus der Vergangenheit verfügen, um eine Klimatologie zu erstellen. Dies ist mit Beobachtungsdaten nicht immer möglich. Beobachtungsstandorte werden nicht simuliert; daher hängt ihre Genauigkeit von Langzeitbeobachtungen ab, wenn eine Ensemble-Vorhersage durchgeführt werden soll.
Die aus einer einjährigen Beobachtung gewonnenen Daten werden beispielsweise nicht die Ergebnisgenauigkeit liefern, die eine zehnjährige Beobachtung bietet. Die kontinuierliche Datenerfassung ist ein teurer Prozess, der in keinem Verhältnis zu den Vorhersagekosten steht. Numerische Wettervorhersagemodelle beseitigen dieses Hindernis, indem sie simulierte Daten für mehrere atmosphärische Variablen liefern, die räumlich gut angepasst und kontinuierlich sind.
- Kosten-Wirksamkeit
Herkömmliche Wetterbeobachtungsmethoden benötigen lange Zeiträume, um die für Ensemble-Vorhersagen erforderliche Zuverlässigkeit zu erreichen. Die Länge der Beobachtungszeiträume führt zu höheren Vorhersagekosten, die durch Löhne, Wartung der Ausrüstung, Fehlerbehandlung und Transport entstehen.
Numerische Wettervorhersagen helfen, diese zusätzlichen Kosten einzusparen, da sie auf trainierten Simulationen beruhen, die nachweislich genauere Ergebnisse liefern als herkömmliche Wetterbeobachtungen.
- Produktives Management von Interpolationsherausforderungen
Interpolation ist die Schätzung eines bestimmten Wertes oder einer numerischen Variablen einer bestimmten Funktion unter Verwendung von Daten aus anderen bekannten Variablen derselben Funktion. Interpolation ist der schnellste Weg, um zu einer unbekannten Variablen zu gelangen, aber im Fall der Wetterbeobachtung ist dies kaum der Fall.
Herkömmliche Wetterbeobachtungen laufen über lange Zeiträume, weshalb die Daten sehr umfangreich sind. Aufgrund ihres Umfangs und ihrer Inkonsistenzen können sich diese Daten für die Analyse als recht mühsam erweisen. Diese Belastung führt in der Tat zu uneinheitlicheren Ergebnissen, die sich sehr negativ auf das Energiemanagement und die Nachhaltigkeit auswirken können.
Wettervorhersagelösungen, die auf numerischen Wettervorhersagen beruhen, sind jedoch so programmiert, dass sie diese Interpolationsprobleme leicht und präzise lösen können.
- Effektiver Umgang mit fehlenden Daten
Ein weiteres Hindernis bei der traditionellen Wetterbeobachtung ist der mögliche Datenverlust. Neben der Inkonsistenz der aufgezeichneten Daten können während oder nach der Beobachtung atmosphärische Datenwerte verloren gehen. Die Verwirrung, die durch dieses Missgeschick entsteht, kann manchmal zu Fehlinterpretationen und Systemausfällen führen. Bei unzureichenden Vorhersagen neigen Energieversorger und Netzbetreiber dazu, die Kontrolle über die Stromversorgung, den Energieanstieg und den Stromverbrauch zu verlieren, weil ihnen die entsprechenden Informationen fehlen.
Bei der numerischen Wettervorhersage im Meteorologen gibt es kaum einen Fall von fehlenden Daten. Das Modell arbeitet auf der Grundlage dessen, wofür es mit aktuellen Wetterdaten trainiert wurde. Die Simulation, die es durchführt, ermöglicht es ihm, potenziellen Datenverlusten zuvorzukommen, da die Ergebnisse, die es liefert, Produkte aus miteinander verknüpften Werten sind.
- Bereitstellung standortspezifischer Daten
Numerische Wettervorhersagen liefern den Meteorologen wertvolle ortsspezifische Informationen. Mit ihren computergestützten Algorithmen sind unsere Meteorologen mit maschinellem Lernen und hierarchisch-stochastischen Methoden darauf trainiert, so präzise wie möglich zu sein. Bei der Eingabe in spezifische Gleichungen verwendet die numerische Wettervorhersage spezifische Werte, um spezifische Ergebnisse zu erzielen.
Diese spezielle Funktion trägt wesentlich dazu bei, die Fehler zu minimieren, die bei herkömmlichen Wetterbeobachtungsmethoden auftreten können. Dies kann Netzbetreibern und Energieversorgern helfen, die notwendigen Ressourcen ohne Fehlleitung in die entsprechenden Gebiete zu leiten.
Schlussfolgerung
Energie kann auf verschiedene Weise gesteuert werden, eine davon ist der Einsatz von numerischen Wettervorhersagemodellen bei der Vorhersage. Netzbetreiber und Energieversorger benötigen ausreichende und genaue Wetterinformationen, um vorsichtige Entscheidungen zu treffen und die richtigen Maßnahmen zu ergreifen, um den Energiebedarf zu decken und gleichzeitig die Atmosphäre sauber zu halten. Mit numerischen Wettervorhersagen können Netzbetreiber und Energieversorger in Zusammenarbeit mit Prosumern auf einfache Weise Kosten senken, Energie einsparen, Wartungsarbeiten in Echtzeit durchführen und sogar Wetterereignisse vorhersagen und daraus die erforderlichen Informationen für ein erfolgreiches Netzmanagement ableiten.
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