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Big-Data-Programm : IBM will erneuerbare Energien planbarer machen

Windräder in Mecklenburg: Neben Strom sollen sie auch Daten liefern Bild: dpa

IBM hat ein Big-Data-Programm zur exakten und kurzfristigen Vorhersage der Wind- oder Solarproduktion entwickelt. Mit derartigen Prognosen können die Stromnetzbetreiber entlastet werden.

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          Nach den Enthüllungen des ehemaligen amerikanischen Geheimdienstmitarbeiters Edward Snowden haben sich kaum noch Unternehmen der Informationstechnologie an die Öffentlichkeit gewagt, die vom Nutzen der Auswertung von Daten sprechen wollten. Einer der Anbieter, die sich nun doch mit einer solchen Ankündigung aus der Deckung trauen, ist der amerikanische Computerkonzern IBM. Denn das Unternehmen hat ein Programm entwickelt, das es Energieversorgern ermöglichen soll, künftig sehr viel bessere Entscheidungen zur Steuerung ihrer Solar- und Windparks zu treffen: Wie stark weht der Wind? Wie häufig scheint die Sonne? Und wie kann man das Risiko der fluktuierenden Einspeisung erneuerbarer Energien in das Stromnetz beherrschbar machen?

          Carsten Knop
          Herausgeber.

          Solche Fragen will IBM nach Informationen dieser Zeitung mit einem neuen Programm beantworten helfen, das den Namen „HyRef“ (für Hybrid Renewable Energy Forecasting) trägt. Das Programm dürfte von der Fachwelt zu den sogenannten Big-Data-Lösungen gezählt werden. Unter diesem Begriff versteht man die Analyse großer, unterschiedlich strukturierter Datenmengen in hoher Geschwindigkeit. Das IBM-Programm verbindet eine Big-Data-Analysetechnik mit Wettermodellen und Wetterdaten wie zum Beispiel Bildern von Wolken und Wolkenbewegungen, die Kameras in Echtzeit aufzeichnen. Auch Sensoren an Windkraftanlagen liefern Messdaten wie Windgeschwindigkeit, -Richtung oder Temperatur für die Datenanalyse. So sollen Energieanbieter Wind und Sonne besser analysieren und damit genauer jene Energiemenge vorhersagen können, die aus diesen Erzeugungsanlagen in das Stromnetz eingespeist wird - bis hin zu jeder einzelnen Turbine. Derartige Prognosen können dann die Stromnetzbetreiber entlasten, die flexibel mit der Zuschaltung von konventionellen Kraftwerken oder Speichern reagieren müssen.

          Für die Sicherstellung der Netzstabilität

          Das Interesse an solchen Angeboten könnte groß sein, denn die Anschlussleistung der heute in Deutschland installierten Anlagen für erneuerbare Energien beträgt rund 64 Gigawatt (GW). Prognosen deuten darauf hin, dass bei unveränderten Marktverhältnissen mit einem Anstieg auf etwa 130 GW bis zum Jahr 2030 zu rechnen ist. Jedoch schwanken die tatsächlichen Einspeisemengen enorm - eine entsprechende Optimierung ist daher unbedingt notwendig. Nach Angaben von IBM ist das neue Angebot dazu in der Lage, für Windparks Wettervorhersagen zu erstellen, die in 15-Minuten-Schritte unterteilt sind und bis zu einem Monat im voraus reichen.

          Im Einsatz ist die Lösung beim chinesischen Energieunternehmen State Grid Jibei Electricity Power Company Limited, einem Tochterunternehmen der staatlichen Stromnetzagentur SGCC (State Grid Corporation of China). Die Basis der Lösung bildet ein schon länger bekanntes Projekt von IBM mit dem dänischen Windparkhersteller Vestas Wind Systems. Vestas ist auf dessen Basis in der Lage, exakt vorherzusagen, welche Produktionsmengen und welchen Ertrag ein Windpark in den nächsten 20 Jahren erbringt. „Im Unterschied dazu kann das neue Programm die Produktion von Windkraft- und Solaranlagen in naher Zukunft, also ganz aktuell von null bis vier Stunden und bis zu 72 Stunden vorherzusagen“, sagt Biren Gandhi, der bei IBM im sogenannten „globalen Kompetenzcenter“ für die Energiebranche für die erneuerbaren Energien zuständig ist. Hier gehe es um Entscheidungen, die getroffen werden müssen, um die Netzstabilität sicherzustellen, für Betrieb und Wartung von Anlagen sowie den Energiehandel.

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