Home » Projektbeschreibung » Arbeitspaket 2

Arbeitspaket 2

AP2: Assimilation und Vorhersage von PV-relevanten Wolkeninformationen


Ziel des Arbeitspaketes:

Ziel des Arbeitspaketes ist Nutzung von Satellitenbildern im sichtbaren Spektralbereich für die Verbesserung der kurz- und mittelfristigen (1-96h) Wolken- und Einstrahlungsvorhersage basierend auf numerischen Wettermodellen.

Satellitenbeobachtungen haben in den letzten Jahrzehnten stark zur Verbesserung der Wettervorhersagen beigetragen. Allerdings konnte man aus den bisher genutzten Beobachtungen im Infrarot- und Mikrowellenbereich im wesentlichen nur Informationen zur Feuchte und Temperatur gewinnen. Für die Photovoltaik besonders wichtige Informationen zur Bewölkung sind in diesen Beobachtungen zwar auch enthalten, aber unvollständig und relativ schwierig zu interpretieren. Satellitenbilder im sichtbaren Spektralbereich liefern dagegen ein wesentlich klareres Signal zur Bewölkung. Im Gegensatz zu Infrarotbildern kann man hier zum Beispiel niedrige Wolken eindeutig vom Boden unterscheiden und durch dünne Eiswolken hindurch sehen, die im Infraroten undurchsichtig sind.

Diese sichtbaren Satellitenbilder konnten bisher nicht genutzt werden, da die für ihre Interpretation notwendigen Algorithmen zu langsam waren. Zur Nutzung von Satellitenbildern benötigt man einen sogenannten Vorwärtsoperator, der aus dem Modellzustand ein synthetisches Satellitenbild berechnet. Aus den Unterschieden zwischen dem synthetischen und dem echten Bild können mit Datenassimilations-Verfahren Korrekturen für den aktuellen Modellzustand berechnet werden, die als Basis für Modellvorhersagen dienen.

(a) Ausschnitt aus einem Meteosat SEVIRI Satellitenbild (die 0.6µm und 0.8µm Kanäle wurden genutzt) (b) Das entsprechende synthetische Bild, das mit Hilfe des Vorwärtsoperators aus der operationellen 3-Stunden-Vorhersage des DWD berechnet wurde (aus Scheck et al. 2018).

Im Rahmen des Projektes HErZ wurde erstmals ein geeigneter schneller Vorwärtsoperator für die Assimilation von Satellitenmessungen im sichtbaren Bereich entwickelt (Kostka et al. 2014, Scheck et al. 2016). Im Arbeitspaket 2 wird dieser Operator an das globale Wettervorhersagemodell ICON des Deutschen Wetterdienstes angepasst. Insbesondere sollen in ICON benutzten Annahmen zu Wolken-Eigenschaften in den Operator übernommen werden. Der angepasste Operator soll dann in das neue globale Assimilationssystem des DWD integriert werden und im Assimilationszyklus synthetische Bilder erzeugen.

Sowohl für die effektive Assimilation von Messungen als auch für verlässliche Prognosen der Einstrahlung und PV-Leistung ist es essentiell systematische Fehler in der Darstellung von Wolken zu minimieren. Für eine mehrwöchige Testperiode sollen daher synthetische Satellitenbilder erzeugt und mit Hilfe geeigneter Metriken mit den realen Bildern verglichen werden. Eine potentiell wichtige Fehlerquelle, Annahmen zur Variabilität von Wolken unterhalb der Modellauflösung sollen optimiert werden, um systematische Fehler simulierter Satellitenbilder zu minimieren. Eine weitere Quelle für systematische Fehler, 3D-Strahlungseffekte, sollen durch einen Vergleich mit den in AP3 durchgeführten Monte-Carlo-Rechnungen analysiert und reduziert werden.

In verschiedenen Testexperimenten mit dem globalen Datenassimilationssystem des DWD soll dann die Assimilation von Meteosat-Bildern im sichtbaren Bereich getestet und optimiert werden. Der Einfluss der zusätzlichen Messungen auf die Vorhersage soll unter anderem durch eine von LMU / HErZ entwickelte ensemble-basierte Methode (Sommer und Weissmann 2016 und 2014) analysiert werden. Als wichtigste Metrik für die Güte der Vorhersagen soll der Fehler in der vorhergesagten PV-Leistung betrachtet werden.


Verbundpartner:

LMU-HErZ/DWD


AP Lead:

Martin Weissmann (LMU-HErZ/DWD)


Beteiligte Wissenschaftler:

Stefan Geiß (LMU-HErZ/DWD)
Roland Potthast (LMU-HErZ/DWD)
Leonhard Scheck (LMU-HErZ/DWD)