Netzregelung in einem wettergetriebenen Stromsystem

AI-weather Rapid Updates wurde entwickelt, um genau diese Herausforderung zu bewältigen und ÜNBs sowie BRPs eine häufigere, genauere und unabhängige Sicht auf die Wind- und Solarproduktion im kritischen Zeithorizont von 0–48 Stunden zu bieten.

Warum Frequenz und Aktualität für die Netzregelung entscheidend sind

Traditionelle NWP-basierte Eingaben wie ECMWF und GFS bleiben unverzichtbar. Sie liefern jedoch in der Regel vier Läufe pro Tag und stehen etwa sechs Stunden nach der Modellinitiierung zur Verfügung, was bedeutet, dass die darin abgebildeten Wetterbedingungen bereits bis zu 12 Stunden alt sein können.

Im Gegensatz dazu bietet AI-weather Rapid Updates:

• 24 Prognose-Updates pro Tag, die Systembetreibern eine stündliche Aktualisierung ermöglichen.
• Bereitstellung rund 1,5 Stunden nach jedem Lauf, wodurch die Lücke zwischen Beobachtung und Prognose verringert wird.
• Wettereingaben, die nur 1,5–2,5 Stunden alt sind, was die Veralterung der Daten erheblich reduziert.

Für ÜNBs und BRPs, die Bilanzverantwortung tragen, bedeutet dies ein aktuelleres und zuverlässigeres Bild der kurzfristigen erneuerbaren Erzeugung – genau dann, wenn Korrekturmaßnahmen noch möglich sind.

Verbesserte Genauigkeit im operativen Zeithorizont

Das Fenster von 0–48 Stunden ist der Zeitraum, in dem die meisten Regelungs- und Reserveentscheidungen getroffen werden. Der Machine-Learning-Ansatz von AI-weather, der aus aktuellen Beobachtungen und historischen Fehlermustern lernt, liefert in diesem Zeitraum eine erhöhte Präzision.

Dies ermöglicht:

• Frühzeitigere Erkennung potenzieller Unter- oder Überproduktion im Verhältnis zu den Fahrplänen.
• Robustere Planung der Reserveanforderungen (aFRR, mFRR und andere Regelprodukte).
• Bessere Abstimmung zwischen fundamentalen Prognosen und den Echtzeit-Systembedingungen.

Das Ergebnis ist ein besser informierter operativer Planungsprozess, der dazu beitragen kann, Ungleichgewichtsvolumina zu reduzieren und kostspielige Eingriffe in letzter Minute zu begrenzen.

Konkrete Anwendungsfälle in der Netzregelung

1. Proaktives Imbalance-Management für BRPs

Bilanzkreisverantwortliche können die stündlichen AI-weather-Updates nutzen, um ihre kurzfristigen Produktionserwartungen zu verfeinern und Nominierungen sowie Handelspositionen entsprechend anzupassen. Zum Beispiel:

• Wenn die neueste Prognose eine geringere Windproduktion als zuvor erwartet anzeigt, können BRPs Energie früher im Intraday-Markt kaufen, anstatt auf eine kostspielige Ungleichgewichtsabrechnung zu setzen.
• Umgekehrt können BRPs bei prognostizierter Überproduktion frühzeitig verkaufen und dabei die Intraday-Liquidität nutzen, anstatt negative Ungleichgewichtspreise zu akzeptieren.

2. Bessere Reservedimensionierung für ÜNBs

ÜNBs müssen die Systemstabilität gewährleisten und gleichzeitig eine übermäßige Reservebeschaffung vermeiden. Verbesserte kurzfristige Wetterinformationen unterstützen:

• Eine genauere Dimensionierung von Regelreserven in Perioden hoher erneuerbarer Unsicherheit.
• Dynamische Anpassungen der Reserveniveaus, wenn neue AI-weather-Läufe Veränderungen in der erwarteten Volatilität aufzeigen.
• Verbesserte Nutzung grenzüberschreitender Flexibilität durch die Antizipation, wo Abweichungen wahrscheinlich auftreten werden.

3. Frühzeitige Identifizierung von Hochrisikostunden

AI-Weather Rapid Updates kann Betreibern helfen, spezifische Stunden zu kennzeichnen, in denen Modelldivergenzen, schnelle Wetteränderungen oder Extremereignisse das Regelungsrisiko voraussichtlich erhöhen werden:

• Der Vergleich von AI-weather mit ECMWF und anderen Modellen hebt Stunden mit erhöhter Unsicherheit hervor.
• Diese Stunden können für eine engere Überwachung, gezielte Reservezuteilung oder vorausschauende Marktmaßnahmen markiert werden.

Ein zweites, unabhängiges Signal zur Reduzierung des Modellrisikos

Die Abhängigkeit von einem einzigen Wettermodell kann eine bedeutende Quelle operativer Risiken darstellen. AI-weather liefert ein unabhängiges zweites Signal, das ECMWF und GFS ergänzt, anstatt sie zu ersetzen. Dieses zweite Signal wird von unserem Partner Jua bereitgestellt, der Physik und KI mit sehr großen globalen Datensätzen kombiniert, um das Wetter unseres Planeten zu modellieren. Wir verwenden Juas AI-weather als Eingabe für Volues SPV- und Windproduktionsmodelle und geben Regelungsteams damit eine ergänzende Quelle neben dem bestehenden Fundamentalpaket. Wenn die KI-basierten Prognosen von traditionellen Läufen abweichen, wird diese Divergenz zu verwertbarer Information:

• Ein Anlass, Annahmen zu überprüfen.
• Eine Gelegenheit, Regelungsstrategien für sensible Stunden einem Stresstest zu unterziehen.
• Ein Werkzeug zur Validierung der Modellleistung in verschiedenen Wetterregimen.

Diese Modellvielfalt ist besonders wertvoll in erneuerbaren-dominierten, hochvolatilen Systemen, wo die Kosten eines Fehlers erheblich sein können.

Integration von AI-Weather in bestehende Regelungsprozesse

Da AI-Weather Rapid Updates vollständig in Volues Fundamentalportfolio integriert und über API und Webanwendung zugänglich ist, kann es mit geringem Aufwand in bestehende ÜNB- und BRP-Prozesse eingebunden werden:

• Prognoseteams können AI-weather-Daten in ihre standardmäßigen operativen Planungsmodelle einbeziehen.
• Leitwartentools können KI-gestützte Erzeugungskurven neben konventionellen Prognosen anzeigen.
• Regelungs- und Handelsteams können auf Basis eines konsistenten, gemeinsamen Satzes von Eingaben Entscheidungen treffen.

Resilientere Netzregelung in einer volatileren Welt

In einem Stromsystem, das zunehmend von Wind und Solar dominiert wird, hängen Regelungsoperationen davon ab, das richtige Signal zur richtigen Zeit zu erhalten. AI-Weather Rapid Updates bietet ÜNBs und BRPs eine schnellere, aktuellere und genauere Sicht auf die kurzfristigen Bedingungen und stärkt damit ihre Fähigkeit, Ungleichgewichtsrisiken zu managen und die Systemstabilität zu sichern.