Die Forschungsgebiete des Fraunhofer-Instituts für Windenergie und Energiesystemtechnik IWES in Kassel umfassen die energiewirtschaftliche und technische Integration der erneuerbaren Energien in Versorgungsstrukturen. Das Leistungsspektrum erstreckt sich von theoretischen Arbeiten und Studien über experimentelle Untersuchungen und Feldtests bis hin zu gerätetechnischen Entwicklungen. Hierbei konzentriert sich das Institut vorwiegend auf die Arbeitsgebiete Windenergie, Photovoltaik, Biomassenutzung, Energiewandlung und Speicher, Hybridsysteme, Energiewirtschaft, Systemanalyse sowie Information und Weiterbildung. Rund 240 Personen sind derzeit in Kassel tätig.
Aufgrund der wetterabhängig bedingten Einspeisung räumlich verteilter Wind- und Photovoltaikanlagen sind Prognosesysteme zur Vorhersage der zu erwartenden Einspeisung für den Betrieb der Stromnetze und für den Handel von Wind- und Solarstrom heutzutage unabdingbar. Durch den weiteren Ausbau der Photovoltaik und der Windenergie steigt jedoch der absolute Fehler von Wind- und Solarleistungsvorhersagen für Gesamtdeutschland kontinuierlich an. Schon jetzt können Prognosefehler für den folgenden Tag die Größe der vorgehaltenen Regelleistung erreichen. Für eine zuverlässige Energieversorgung im Hinblick auf steigende Installationszahlen ist eine deutliche Verbesserung der Leistungsprognosen zwingend erforderlich.
Im BMWi-Projekt EWeLiNE arbeiten das Fraunhofer IWES, der Deutsche Wetterdienst und die drei Übertragungsnetzbetreibern Amprion GmbH, TenneT TSO GmbH und 50 Hertz Transmission GmbH zusammen, um Prognosen entlang der gesamten Prozesskette von der Wettermodellerstellung bis zur Anwendung in der Leitwarte zu verbessern. Damit folgt das Projekt dem Leitgedanken, Optimierungspotentiale durch die Zusammenführung von Meteorologie, Leistungsprognosen und den Anforderungen der Energiewirtschaft zu erschließen.
Im Vortrag werden einzelne Aspekte des Vorhabens EWeLiNE präsentiert, welche einerseits aktuelle Schwachstellen der derzeit eingesetzten Systeme und darauf aufbauend Verbesserungspotentiale betreffen. Anderseits werden neuartige Prognosemodelle dargestellt, wie beispielsweise speziell angepasste Prognosen für Netzknoten des Übertragungsnetzes und probabilistische Prognosen, welche zusätzliche Informationen über die Prognoseunsicherheit bereitstellen.