Fraunhofer ISE verbessert kurzfristige Einstrahlungsprognosen mit KI-gestützter Wolkenvorhersage
Das Fraunhofer ISE stellt ein KI-basiertes Verfahren zur Vorhersage der solaren Einstrahlung vor. Die Methode reduziert Prognosefehler bei kurzfristigen Zeiträumen und erhöht die Verfügbarkeit in den Morgenstunden.
Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Solare Energiesysteme ISE haben ein KI-gestütztes Modell entwickelt, das die Wolkenentwicklung in Satellitenbildern präziser vorhersagt und so kurzfristige Einstrahlungsprognosen verbessert. Im Vergleich zu konventionellen Verfahren auf Basis von Wolkenzugsvektoren konnten die Prognosefehler über alle untersuchten Horizonte von 0 bis 4 Stunden im 15-Minuten-Raster im Mittel um 11 Prozent reduziert werden. Ein zentraler Fortschritt ist die Einbindung zusätzlicher Infrarotkanäle, die unabhängig vom Sonnenlicht funktionieren. Dadurch steigt die Prognoseverfügbarkeit in den frühen Morgenstunden deutlich, in Deutschland vor 8 Uhr von rund 22 auf bis zu 100 Prozent im Jahresverlauf. Neben einer höheren zeitlichen Abdeckung verbessert sich auch die Prognosequalität am Tag. Die Methode adressiert damit gezielt die hohe Unsicherheit der wolkenbedingten Strahlungsvariabilität und unterstützt Anwendungen im Netzbetrieb, im Kurzfriststromhandel und in der Einsatzplanung.
Quelle
- Fraunhofer ISE: KI-unterstützte Modelle verbessern Vorhersage der solaren Einstrahlung (14.01.2026)
