GHI-Messwerte für 8 Standorte in Europa

  al 2023: Worldwide Benchmark of Modelled Solar Irradiance Data. Report IEA-PVPS T16-05: 2023 (https://iea-pvps.org/key-topics/worldwide-benchmark-of-modelled-solar-irradiance-data/) ** Forstinger et al 2021. "Expert Quality Control of Solar Radiation Ground Data Sets." ISES Solar World Conference, no. October.

  

  

  

  

Analog Ensemble unter Nutzung verschiedener Datenquellen

  

	Deterministische Kombinationsprognose			
				Alle 8 Standorte
	Eingangsprognosen				
			site name	lat (°N)	lon (°E)	Source
	Mess-wert-basiert	Deterministische	Almeria Cener	37,09 42,82	-2,36 CIEMAT/DLR -1,60 BSRN
		Carpentras Kombinationsvorhersage	44,08	5,06 BSRN
			Milan RSE Site	45,48	9,25 RSE
	Satelliten-		Payerne	46,82	6,94 BSRN
	basierte Prognose	Kombination	Palaiseau Cabauw	48,71 51,97	2,21 BSRN 4,93 BSRN
			Toravere	58,25	26,46 BSRN
	Numerische Wetter-		Lineare Regression Gewichte abhängig vom Vorhersagehorizont
	vorhersage				
	Seite 6 Seite 7				

Analog Ensemble unter Nutzung verschiedener Datenquellen

  

	Analog Ensemble		
	Übersicht Ansatz		
	Eingangsprognosen		
	Mess-		
	wert-basiert	Deterministische	Probabilistische Vorhersage
		Kombinationsvorhersage	
	Satelliten-		
	basierte Prognose	Kombination	Ensemble Analog
	Numerische		
	Wetter-		
	vorhersage		
	Seite 8		

Current forecasts Historic forecasts Schritte 1. Suche N Vorhersagen, die zur aktuellen Vorhersage am ähnlichsten sind 2. Messwerte zu diesen historischen Vorhersagen bilden Analog Ensemble Analog Ensemble

  

	Konfiguration
	Seite 9

 Parameter zur Bestimmung der Analogs  Clearsky index  𝑠𝑠 0 , 𝑠𝑠 0 ± 15𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚, 𝑠𝑠 0 ± 30𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚  Analog Suche separat nach  Vorhersagehorizont  Tageszeit  Suchraum für Analogs  Letzte 180 Tage  Alle Standorte zusammen -> Erhöhte Zuverlässigkeit  Probabilistische Vorhersagen  40 Analog Ensemble Member  Kalkulation von 15 Quantilen (irregulär)

Clearsky index GHI [W/m2] Agenda Seite 10 Motivation und Rahmenbedingungen Analog Ensemble Auswertung im Rahmen des IEA PVPS Task 16 Benchmarks

  

	IEA
	Teilnahme von 6 Universitäten und Forschungseinrichtungen
	Koordination und Vergleich der Vorhersagen:
	Universität La Reunion (France)
	Ziel: Wissenschaftlicher Vergleich
	Seite 11

Task 16 probabilistischer Benchmark

  

	Vorhersagen der Bechmark-Partner Benchmark Ergebnisse I Benchmark Ergebnisse I Erweiterter Satz an Vorhersagen Benchmark Ergebnisse II		
	Verschiedene probabilistische Methoden angewendet auf Kombinationsprognosen Verschiedene Probabilistische Methoden angewendet auf Kombinationsprognosen		
	Alle 8 Standorte Alle 8 Standorte		
	Partner Universität La Reunion Universität Utrecht Univestität South Australia "Linear AR and quantile regression" Vorhersagemethode Parametrische Methode (ARMA-GARCH) "Non-linear quantile regression forest" "(QRF) Laboratorio de Energia Solar "Linear quantile regression (LQR)" Mins Paris Tech Probabilistsiche CMV-Vorhersagen Maß zur Bewertung der Vorhersagen: Continuous Ranked Probability Score (CRPS) Maß zur Bewertung der Vorhersagen: Continuous Ranked Probability Score (CRPS) Große Unterschiede im CRPS Auch bei rein messwertbasierten Verfahren deutliche Unterschiede Niedrigster CRPS für ISE Analog Ensemble in Kombination mit verschiedenen Eingangsdaten Partner Vorhersagemethode Deutliche Verbesserung im CRPS für Kombination von Messwerten, satellitenbasierten Prognosen und numerischen Wettervorhersagen Eingangsdaten Messwerte Messwerte Messwerte Messwerte, Satellitendaten Satellitendaten Analog Ensemble Kombi (Mess, Sat, NWP) Eingangsdaten ARMA GARCH Mess QRF Mess AR/LQR Mess LQR Mess, Sat CMV prob Sat CRPS (W/m 2 ) Universität La Reunion & Fraunhofer ISE Parametrische Methode (ARMA-GARCH) Kombination verschiedene probabilistische erlaubt die Erstellung qualitativ hochwertiger, probabilistischer Prognosen ARMA GARCH (Messwerte, Kombinationsmethoden im Vergleich zur Mess Satellitendaten, NWP) Universität La Reunion & Fraunhofer ISE Quantile regression forest (QRF) Analog Ensemble Ansatz erlaubt zuverlässige probabilistische Prognosen -nicht nur auf Basis von Nutzung von Messwerten Kombination (Messwerte, Satellitendaten, NWP) Universität La Reunion & Fraunhofer ISE Linear quantile regression LQR Kombination (Messwerte, Satellitendaten, NWP) Niedrigster CRPS für Analog Ensemble and "quantile regression forest" (QRF) ARMA GARCH Kombi Analog Ensemble Kombi QRF Kombi numerischen Wetterprognosen Internationale Zusammenarbeit im IEA PVPS Task 16 ermöglicht Vielen Dank für Ihre CRPS (W/m 2  Unabhängige Auswertungen  Erkenntnisgewinn und gemeinsame Entwicklungen Aufmerksamkeit! -	LQR Kombi
	Fraunhofer ISE Fraunhofer ISE Gemeinsame Veröffentlichung zum probabilistischen Benchmark ist in Arbeit Deterministische Kombination & Analog Ensemble Messwerte, 1 2 3 Vorhersagehorizon in h 4 Vorhersagehorizon in h Satellitendaten, NWP) 1 2 3 4 (Messwerte, Satellitendaten, NWP Analog Ensemble Kombination	5 5	6 6
	Seite 12 Seite 13 Seite 14 Seite 15 Seite 16 Seite 17		

) Zusammenfassung

Elke Lorenz Gruppe Energie Meteorologie Bereich Strom Elke.lorenz@ise.fraunhofer.de

  

	SORLEV
	FKZ 03EE1010A
	Grant Nr 01076447