KARLSRUHE / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Nutzung von Solarenergie gewinnt weltweit an Bedeutung, und präzise Vorhersagen über die Verfügbarkeit von Sonnenlicht sind entscheidend für eine effiziente Energieplanung.
Die Solarenergie spielt eine immer wichtigere Rolle im globalen Energiemix. Um die Effizienz der Energiegewinnung zu maximieren, ist es unerlässlich, die Tage mit optimaler Sonneneinstrahlung präzise vorherzusagen. Ein Forscherteam des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) hat nun ein System entwickelt, das auf Künstlicher Intelligenz basiert und die Genauigkeit solcher Vorhersagen erheblich verbessert.
Traditionelle Wettervorhersagen, die für die Planung der Solarenergiegewinnung genutzt werden, enthalten oft systematische Fehler, die ihre Präzision beeinträchtigen. Die Wissenschaftler um Nina Horat, Sina Klerings und Sebastian Lerch haben verschiedene Methoden untersucht, um diese Vorhersagen zu optimieren. Dabei setzten sie unter anderem auf maschinelles Lernen, eine Form der Künstlichen Intelligenz, um die Genauigkeit der Prognosen zu erhöhen.
Die Ergebnisse der Untersuchungen zeigen, dass maschinelles Lernen zuverlässiger ist als herkömmliche statistische Methoden. Besonders wichtig war es, die Tageszeit in die Modelle zu integrieren, um die Vorhersagegenauigkeit zu steigern. Sebastian Lerch betont, dass die Berücksichtigung der Tageszeit zu erheblichen Verbesserungen führte, insbesondere wenn für jede Stunde des Tages separate Modelle trainiert wurden.
Ein wesentlicher Vorteil des KI-gestützten Ansatzes ist, dass er kein detailliertes Wissen über das Design von Solarkraftwerken erfordert. Dies macht die Methode nicht nur praktischer, sondern auch flexibler einsetzbar. Die Forscher sehen in ihrer Arbeit einen wichtigen Schritt zur weiteren Verbesserung der Vorhersagetechniken für erneuerbare Energien.
Da der Anteil erneuerbarer Energien am Energiemarkt weiter wächst, wird die Fähigkeit, deren Produktivität im Voraus genau zu prognostizieren, entscheidend für die Stabilität und Effizienz der Stromnetze. Die Studie mit dem Titel „Improving Model Chain Approaches for Probabilistic Solar Energy Forecasting through Post-processing and Machine Learning“ wurde in der Fachzeitschrift Advances in Atmospheric Sciences veröffentlicht.
Die Ergebnisse dieser Forschung könnten den Weg für zukünftige Entwicklungen ebnen, die darauf abzielen, die Vorhersagetechniken für Solarenergie weiter zu verfeinern. Dies ist besonders wichtig, da die Nachfrage nach stabilen und effizienten Energiesystemen weltweit steigt.
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