Fallstudien 

2016-02 / STEADYMET / trading

Prognose für sechs aufeinanderfolgende Tage für ein Solarkraftwerk mit 8 MW Leistung in Frankreich.

Die folgenden fünf Abbildungen zeigen die aktuelle Prognose in der MW 8 von 21. Februar bis 28 Februar 2016:

– Am Tag vor gestern gegen 08.00 Uhr

– Zwei Tage vorher gegen 20 Uhr

– Vorabend gegen 08.00 Uhr

– Vorabend gegen 20 Uhr

– Am selben Tag gegen 8 Uhr

Die beschriebene Woche war durch eine stark instabile Wetteranlage mit erheblichen Schwankungen gekennzeichnet.

Für den gleichen Tag war die Vorhersage die je 12 Stunden (von D-2 bis D-Day um  08.00 Uhr) geliefert wurde, sehr unterschiedlich. Dies ist insbesondere der Fall für den Tag am 28. Februar (am letzten Tag). Wir stellen fest, dass die Prognose, die in D-1 um 20 Uhr näher zur aktuellen Produktion/Einspeisung ist, als die Prognose  D-1 um 8 Uhr. Dies kann überraschen!

In der Tat ist die neueste Prognose nicht immer die beste, aber  statistisch über einen langen Zeitraum der Analyse gesehen ist sie es. Aus betriebswirtschaftlicher Sicht bedeutet dies, diesen Aspekt zu berücksichtigen. Ein probabilistischen Ansatz zur Prognose der Produktion ist sinnvoll, gerade deshalb um in der Lage zu sein, dieser Informationen in ihrer gesamten Bandbreite zu verwenden. Eine Weiterentwicklung des EMS (Energie-Management-System) oder Direktvermarktungsstrategie ist notwendig.

Abbildung 1: Aktuelle Produktion/Einspeisung (blau) vs. Prognose (orange) – D-2 um 8 Uhr  mit einer Auflösung von 5 Minuten

Abbildung 2: Aktuelle Produktion/Einspeisung (blau) vs. Prognose (orange) – D-2 um 20 Uhr  mit einer Auflösung von 5 Minuten

Abbildung 3: Aktuelle Produktion/Einspeisung (blau) vs. Prognose (orange) – D-1 um 8 Uhr  mit einer Auflösung von 5 Minuten

Abbildung 4: Aktuelle Produktion/Einspeisung (blau) vs. Prognose (orange) – D-1 um 8 Uhr  mit einer Auflösung von 5 Minuten

Abbildung 5: Aktuelle Produktion/Einspeisung (blau) vs. Prognose (orange) – D-Day um 8 Uhr  mit einer Auflösung von 5 Minuten