Bahnbrechende hochauflösende Solardaten ermöglichen den Ausbau erneuerbarer Energien auf zwei Kontinenten

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Neue hochauflösende Solardaten und -analysen bieten einen detaillierten Einblick in die Solarressourcen in Afrika, Osteuropa und dem Nahen Osten

Über 20 Jahre Forschung zur Sonnenstrahlung am National Renewable Energy Laboratory (NREL) sind nun bereit, die Planung von Energiesystemen und den Einsatz von Solarenergie in Afrika, Osteuropa und dem Nahen Osten voranzutreiben. Es liegt in Form eines neuen, hochauflösenden Sonnenzeitreihendatensatzes vor Tool „Renewable Energy Data Explorer“ (RE Data Explorer).zugeschnitten auf die Bedürfnisse von Interessengruppen im Energiesektor in nationalen Regierungen, der Wissenschaft und der Privatwirtschaft.

Die Entwicklung des Datensatzes wurde durch die einzigartigen Herausforderungen motiviert, denen sich zwei Länder gegenübersehen, die mit NREL und der US-amerikanischen Agentur für internationale Entwicklung (USAID) zusammenarbeiten: Tansania und Ukraine. In beiden Ländern stellt die Verfügbarkeit zuverlässiger, langfristiger Ressourcendaten ein Hindernis für die Beschleunigung des Einsatzes erneuerbarer Energien dar. In der Ukraine arbeiten Planer daran, Wege zum Wiederaufbau und zur Dezentralisierung eines Netzes zu finden, das durch die groß angelegte Invasion Russlands lahmgelegt wurde. Und in Tansania war es – wie in vielen Ländern Afrikas – für Planer und Entwickler in der Vergangenheit schwierig, auf zuverlässige, detaillierte Daten zuzugreifen.

Partnerschaft mit USAID für eine Zukunft mit sauberer Energie

„Ich bewundere immer die Art der Unterstützung, die USAID unseren Partnerländern bietet, weil ich nicht weiß, wer das sonst tun wird“, sagte Kwami Sedzro, technischer Leiter von NREL für Tansania. „Wenn sie diese Mittel nicht bereitstellen würden, um diesen Ländern zu helfen und sich tatsächlich die Hände schmutzig zu machen, um die Herausforderungen anzugehen, mit denen das Stromnetz jetzt konfrontiert ist und denen es morgen mit mehr erneuerbaren Energien gegenüberstehen wird, könnten diese Projekte möglicherweise nicht umgesetzt werden.“

Die Durchführung eines Projekts dieser Größenordnung erforderte gemeinsame Anstrengungen. Die USAID-Missionen oder Satellitenbüros in der Ukraine und Tansania arbeiteten zunächst mit ihren Partnern am NREL zusammen, um die Forschungs- und Analyseprioritäten für jedes Land festzulegen. Basierend auf diesen Prioritäten erkannte das Team von NREL, wie dieser Datensatz einige ihrer sich überschneidenden Anforderungen erfüllen könnte.

„Anstatt alle Daten zweimal zu verarbeiten und die Regionen aufzuteilen oder nur eine Region zu verarbeiten, ist es viel effizienter, dies gemeinsam zu tun“, sagte Ilya Chernyakhovskiy, Leiter des NREL-Ukraine-Programms. „So profitieren beide Regionen.“

Vogelperspektive: Wie die Daten gesammelt und verbreitet werden

RE-Daten-Explorer ist ein öffentlich verfügbares Geoanalysetool, das Benutzern die Möglichkeit gibt, auf Daten zu erneuerbaren Energien zuzugreifen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Seine Daten können in Tools wie das eingespeist werden System Advisor-Modell, PVWattund andere, die laufende und zukünftige Analysen, politische Entscheidungen und Energiesystemplanung beeinflussen können. RE Data Explorer hat Tausende von engagierte Benutzer, die geteilt haben wie seine Fähigkeiten für die Entwicklung sauberer Energieprojekte, die langfristige Energieplanung und die akademische Forschung von entscheidender Bedeutung sind.

Um diesen neuen Datensatz zu erstellen, haben die Forscher Datenquellen zusammengestellt, die Afrika, Europa und den Nahen Osten von 2005 bis 2022 abdecken. Dabei verwendeten sie Bilder, die alle 15 Minuten von den geostationären Wettersatelliten Meteosat der Europäischen Union (EU), NRELs Partnern an der Universität von, aufgenommen wurden Wisconsin modellierte Schlüsselfaktoren wie Wolkenbedeckung und -zusammensetzung. NREL integrierte auch Satellitendaten der NASA, die Aerosole (wie Rauch, Staub und andere in der Luft befindliche Partikel) darstellen, um die Sonneneinstrahlung, die die Oberfläche erreicht, in einem Raster von vier Kilometern (km) abzuschätzen.

„Der Weg der Sonnenstrahlung durch die Atmosphäre ist sehr komplex“, sagte Galen Maclaurin, Gruppenleiter für Geospatial Data Science (GDS). „Die wichtigste Komponente bei der Modellierung der Sonnenstrahlung, wenn sie die Oberfläche erreicht, sind Wolken. Wie dick sind sie? Wie hoch sind sie? Wie groß ist die optische Dicke? Bestehen sie größtenteils aus flüssigem oder gefrorenem Wasser und wie groß ist die durchschnittliche Partikelgröße?“

Anschließend werden die Cloud-Eigenschaften durchlaufen Das Strahlungstransfermodell von NREL– genannt „Fast All-sky Radiation Model for Solar (FARMS)“ – auf dem Hochleistungs-Supercomputer des Labors, Pixel für Pixel, Zeitschritt für Zeitschritt, um über den 18-jährigen Zeitraum der endgültigen Daten ein hochauflösendes Raster zu erstellen Satz.

Der einfache und kostenlose Zugang zu diesen robusten Daten ist für Solarentwickler und potenzielle Stromkäufer (z. B. ein öffentliches Versorgungsunternehmen) von entscheidender Bedeutung, da er ihnen dabei hilft, die erwartete Strommenge abzuschätzen, die für einen bestimmten Prozentsatz der Jahre eines Projekts erzeugt wird, was Aufschluss darüber gibt ein wichtiger Parameter namens Überschreitungswahrscheinlichkeit.

„Diese Zahlen sind wichtig, weil sie dazu dienen, das Projektrisiko zu ermitteln und zur Finanzierungssicherung beizutragen. Um Überschreitungswahrscheinlichkeiten zu berechnen, benötigen Sie die langfristige Aufzeichnung der Solarressource, um die zwischenjährliche Variabilität darzustellen, und diese fließt in die Bankfähigkeit des Projekts ein“, erklärte Maclaurin. „Es liefert eine Einschätzung des Erzeugungspotenzials und seiner Unsicherheit und informiert so über das Projektrisiko für einen Finanzier oder eine Bank.“

Aufbau der ukrainischen Netzstabilität durch erneuerbare Energien

In der Ukraine wollen Planer und Entwickler mehr erneuerbare Energien integrieren Das Land baut sein Netz wieder auf und sucht nach neuen Wegen, um unabhängiger von ausländischen Ressourcen zu werden.

„Der Fokus liegt darauf, das Netz während des Krieges widerstandsfähiger zu machen und wieder aufzubauen“, erklärte Chernyakhovskiy. „Eines der Ziele des ukrainischen Energieministeriums ist es, für Notstromgeneratoren weniger auf Importe von Erdgas und Diesel angewiesen zu sein. Sie hoffen, heimische Wind- und Solarressourcen zu nutzen und gleichzeitig die geografische Konzentration der Energiesystemressourcen zu diversifizieren. Dort sind sie derzeit wirklich an erneuerbaren Energien interessiert.“

Eine große Hürde für die Ukraine sind jedoch leicht zugängliche, genaue und detaillierte Informationen über ihre Wind- und Solarenergiekapazitäten. Chernyakhovskiy sagte, da die Ukraine noch nicht Teil der EU sei, umfassten viele der detaillierteren Datensätze für die EU die Ukraine nicht. „Es hilft wirklich bei der Planung und dem Verständnis, wo sich die Ressourcen befinden – wo es am kostengünstigsten ist, verteilte Ressourcen aufzubauen, die zur Dezentralisierung des Netzes beitragen“, erklärte er.

Ein Grund, warum die Netzplanung in der Ukraine schwierig ist, ist die Vielfalt der Solar- und Windressourcen und damit der potenziellen Stromerzeugung. Die räumliche und zeitliche Variabilität der Sonneneinstrahlung, die in diesem neuen Datensatz erfasst wird, gibt Planern und Entwicklern beispielsweise ein klares Bild davon, wo sie im Zuge der Dezentralisierung des Netzes wettbewerbsfähig Photovoltaik (PV) bauen könnten. Dieser langfristige Zeitreihendatensatz ist für die Verwirklichung neuer Bereitstellungen von entscheidender Bedeutung, da er Vertrauen in die Analyse schafft.

„Es ist eine Möglichkeit, Planern, Versorgungsunternehmen und Entwicklern dabei zu helfen, ihre Einführung erneuerbarer Energien zu beschleunigen, da sie den Schritt einer Standort-für-Standort-Bewertung der Ressource überspringen können“, sagte Chernyakhovskiy.

Über Solardaten hinaus ist die USAID-Ukraine-Mission auch an der Generierung robuster, langfristiger Winddaten interessiert. Mithilfe einer neuartigen Methodik, die am NREL entwickelt wurde, erstellt ein Team im Strategic Energy Analysis Center des NREL einen hochauflösenden Datensatz, indem es Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) verwendet, um bestehende Klimamodelle zu verkleinern (oder die räumliche und zeitliche Auflösung zu erhöhen). Dazu trainieren sie das KI-Modell anhand hochauflösender Modelldaten für die Vereinigten Staaten und wenden es dann auf Klimadaten mit niedrigerer Auflösung für die Ukraine an. Diese Methode baut auf aktuellen Arbeiten von USAID und NREL auf Erweiterte Energiepartnerschaft für Asien produzieren Hochaufgelöste Winddaten für Südostasien.

„Wir freuen uns sehr über die Anwendung dieser hochmodernen Methode auf die Ukraine, und das hat uns wirklich die Möglichkeit gegeben, das ganze Land über eine so lange Zeitreihe mit so hoher Auflösung abzudecken“, sagte Chernyakhovskiy.

Die neuen Winddaten für die Ukraine werden in den kommenden Wochen veröffentlicht RE-Daten-Explorergefolgt von einem Webinar später in diesem Frühjahr.

Einen Unterschied in der tansanischen Netzplanung machen

Auf der anderen Seite des Äquators arbeitet die USAID-Tansania-Mission daran, dem Land dabei zu helfen, seine eigenen Ziele im Bereich der erneuerbaren Energien zu erreichen. Derzeit arbeitet Tansania an der Dekarbonisierung seines Netzes mit einem bedingten Emissionsreduktionsziel von 30–35 % bis 2030 gemäß den national festgelegten Beiträgen Tansanias im Klimaversprechen des Entwicklungsprogramms der Vereinten Nationen.

Indem Tansania und andere afrikanische Länder den neuen, langfristigen Zeitreihendatensatz leicht zugänglich und für die Öffentlichkeit frei verfügbar machen, sind sie besser in der Lage, ihre Energieziele zu erreichen.

„Es ist eine große Sache, über einen Solardatensatz zu verfügen, dem wir für Afrika vertrauen können; Es wird bahnbrechend sein“, sagte Sedzro. „Die Bereitstellung dieser Daten wird für die gesamte Branche in Afrika sehr hilfreich sein, da die Menschen dann motiviert werden können, in die Technologie zu investieren.“

Sedzro reist im April nach Tansania, um Planer, Versorgungsunternehmen und Entwickler in Tansania und anderen afrikanischen Ländern wie Ghana darin zu schulen, den Solardatensatz für die effektive Planung des PV-Einsatzes zu nutzen.

„Sie können sehen, wie viel sie aus den Daten herausholen können, und sie können ihre Berechnungen anstellen und auf der Grundlage der Sonnenzeitreihendaten entscheiden, ob sie hierhin oder dorthin gehen wollen“, erklärte er. „Sie können die Bestrahlungsstärkewerte sehen, die Sie heute erhalten, und diese Daten verwenden, um vorherzusagen, was morgen passieren wird. Sie planen ein System für morgen.“

Besuchen www.re-explorer.org um den neuen Datensatz zu nutzen und die Schulungen, Wissensprodukte und Ressourcen der Website zu erkunden.

Von Tim Meehan. Mit freundlicher Genehmigung des US-Energieministeriums, NREL.