3. September 2022
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17. Mai 2021
CSEM und Meteotest stellen ihre Daten zur Verfügung
Mit Kameras und Pyranometern, die in Alpnach, Bern und Neuenburg installiert sind, haben das CSEM und Meteotest während eines Jahres eine enorme Menge an Daten zur Sonneneinstrahlung und zu den Himmelsbedingungen in der Schweiz gesammelt. Diese Daten werden heute den Spezialistinnen und Spezialisten zur Verfügung gestellt, damit diese ihre eigenen Künstliche-Intelligenz-Algorithmen entwickeln können. Das Ziel: Die Sonneneinstrahlung mittels lokaler Kameras vorauszusagen und die Photovoltaiksysteme zu optimieren.
Zugriff auf Daten: SkyCam
Dank des Solarenergie-Booms hat die lokale und dezentralisierte Stromproduktion, zum Beispiel in Wohnsiedlungen, stark zugenommen. Für die Optimierung und Steuerung solcher Anlagen ist es wichtig, die Sonneneinstrahlung und damit den Wirkungsgrad eines Photovoltaiksystems voraussagen zu können. Das gilt umso mehr bei den autonomen Systemen (Insellösungen), bei denen Solarmodule mit einem Dieselgenerator gekoppelt werden.
Im Rahmen des vom BFE unterstützten Projekts SkyCam haben das CSEM und Meteotest gemeinsam an einer kostengünstigen Lösung gearbeitet, um mithilfe von Kameras und künstlicher Intelligenz (KI) die Sonneneinstrahlung auf lokaler Ebene zu bestimmen und kurzfristig vorherzusagen. Die Ingenieure haben in Alpnach, Bern und Neuenburg – drei klimatische Schlüsselregionen mit unterschiedlicher Topografie – CMOS-Kameras und Pyranometer aufgestellt. Während eines Jahres wurden alle 10 Sekunden die Bilddaten der Himmelsaufnahmen und die Daten der hochpräzisen Pyranometer, die die Stärke der Sonneneinstrahlung vor Ort massen, erfasst.
Eine Vorstudie konnte aufzeigen, dass es möglich ist, relativ zuverlässige kurzfristige Voraussagen zu machen, wenn die erfassten Daten mit Methoden des Maschinellen Lernens kombiniert werden, allerdings schwankt die Genauigkeit dieser Prognosen noch. Nach Abschluss des Projekts haben die verschiedenen Partner beschlossen, diese einmalige und umfassende Datenbank allen Spezialistinnen und Spezialisten zur Verfügung zu stellen, damit das Problem der kurzfristigen Vorhersage von Sonneneinstrahlung mithilfe lokaler Kameras in künftigen Arbeiten angegangen werden kann.
«Wir möchten sie dazu einladen, ihre eigenen KI-Algorithmen zu entwickeln», meint Philipp Schmid, Head R&BD, Industry 4.0 & Machine Learning beim CSEM.
Aufgrund ihrer topografischen Vielfalt und der sich rasch ändernden meteorologischen Bedingungen erwies sich die Schweiz als perfektes Versuchsterrain, um eine solche Datensammlung zu erstellen», ergänzt Jan Remund, Head of Business Unit Energy and Climatology, Meteotest.
Weiterführende Informationen: ArXiv paper
Insgesamt drei Untersuchungsstationen an den Standorten Alpnach, Bern und Neuenburg. An jedem der Standorte misst ein Pyranometer (kalibrierte Class A Hukseflux SR30) die Gesamtstrahlung.
Zugriff auf Daten: SkyCam
