{"id":52141,"date":"2026-10-23T12:46:43","date_gmt":"2026-10-23T10:46:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dbu.de\/promotionsstipendium\/20022-024\/"},"modified":"2026-10-23T12:46:44","modified_gmt":"2026-10-23T10:46:44","slug":"20022-024","status":"publish","type":"promotionsstipendium","link":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/promotionsstipendium\/20022-024\/","title":{"rendered":"Prognose von hochaufgel\u00c3\u00b6sten Strahlungsfeldern mit Wolkenkamera- und Satellitenbildern unterst\u00c3\u00bctzt durch maschinelles Lernen"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align:justify;\">Ziel des Promotionsvorhabens ist die verbesserte Prognose von zeitlich und r\u00c3\u00a4umlich hochaufgel\u00c3\u00b6sten solaren Strahlungskarten. Solche Prognosekarten leisten einen wichtigen Beitrag zur Netzintegration gro\u00c3\u0178er Anteile solarer Energie und tragen zur optimierten Nutzung solarer Energiesysteme bei.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">In einem nachhaltigen Energiesystem auf Basis erneuerbarer Energien wird Energie zunehmend an zahlreichen verteilten Standorten, anstatt durch wenige gro\u00c3\u0178e Kraftwerke erzeugt und eingespeist. W\u00c3\u00a4hrend bei der konventionellen Energieerzeugung die Kraftwerksleistung vom Betreiber kontrolliert wird und flexibel angepasst werden kann, ist der Energieertrag aus erneuerbaren Energiequellen wie Wind und Solar hochvariabel und unterliegt kurzfristigen, teils starken Schwankungen (sog. Strahlungsrampen).<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Mit Blick auf die Energiewende stellt daher die Entwicklung von Verfahren zum Ausgleich zwischen variabler Erzeugung und Verbrauch eine zunehmende Herausforderung dar. Solare Strahlungsprognosen, wie sie im Rahmen dieser Arbeit entwickelt werden, sind n\u00c3\u00b6tig, um den Energieeintrag aus Solarkraftwerken vorab abzusch\u00c3\u00a4tzen.<\/p>\n<p style=\"text-align:justify;\">Anwendung finden sie in folgenden Bereichen:<\/p>\n<ul>\n<li>Ausgleich prognostizierter lokaler \u00c3\u0153ber- und Unterproduktionen an PV-Strom \u00c3\u00bcber den Energiemarkt bis zu (mindestens) 5 Minuten im Voraus.<\/li>\n<li>Bessere Planbarkeit f\u00c3\u00bcr die Zuschaltung von Spitzenlastkraftwerken. Dies verringert den Einsatz fossiler Energietr\u00c3\u00a4ger und tr\u00c3\u00a4gt zur Netzstabilit\u00c3\u00a4t bei<\/li>\n<li>Maximierung des genutzten Anteils der produzierten solaren Energie und dadurch Reduktion ben\u00c3\u00b6tigter PV-Kapazit\u00c3\u00a4ten.<\/li>\n<li>Gezielter Betrieb gr\u00c3\u00b6\u00c3\u0178erer Verbraucher mit Mindestlaufzeit, wie etwa W\u00c3\u00a4rmepumpen, durch PV-Strom.<\/li>\n<li>Effizienteres Energiespeichermanagement, etwa durch Planung von Ladezyklen von Batteriespeichern. Dadurch werden ben\u00c3\u00b6tigte Kapazit\u00c3\u00a4ten minimiert und ihre Lebensdauern erh\u00c3\u00b6ht.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align:justify;\">Bisher genutzte Verfahren zur Einstrahlungsprognose nutzen neben numerischen Wettermodellen vor allem die Daten geostation\u00c3\u00a4rer Wettersatelliten (Sat-Prognosen). Daneben kann der aktuelle Bew\u00c3\u00b6lkungszustand mit Weitwinkel-Kameras (ASIs) vom Boden aus erfasst werden um daraus kurzfristige hochaufl\u00c3\u00b6sende Strahlungsprognosen zu berechnen.<\/p>\n<p>Die Vision des Promotionsvorhabens besteht aus einer neuartigen Kombination von ASI- und Sat- Prognosen mittels geeigneter maschineller Lernverfahren (ML). Dabei sollen h\u00c3\u00b6here Aufl\u00c3\u00b6sungen bei geringeren Unsicherheiten erreicht werden, als mit bisher genutzten Verfahren. Vor der Kombination sollen verschiedene Ans\u00c3\u00a4tze zur Optimierung der beiden Einzelverfahren untersucht werden. Gro\u00c3\u0178es Potenzial wird dabei insbesondere durch Fortschritte im Bereich ML, Bildverarbeitung und der statistischen Auswertung von Strahlungszeitreihen gesehen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ziel des Promotionsvorhabens ist die verbesserte Prognose von zeitlich und r\u00c3\u00a4umlich hochaufgel\u00c3\u00b6sten solaren Strahlungskarten. 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