Verbundvorhaben: MEDAILLON - Generierung eines offenen meteorologischen Datensatzes mit zeitlich und räumlich hoher Auflösung für die Energiesystemanalyse und -wirtschaft, Teilvorhaben: Entwicklung und Unsicherheitsabschätzung eines meteorologischen Multi-Modell Reanalyse Ensembles
Zeitraum
2023-01-01 – 2025-12-31
Bewilligte Summe
325.385,00 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EI1059B
Leistungsplansystematik
Querschnittsaufgaben - Systemanalyse [EA3310]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB4)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI1)
Förderprogramm
Energie
Im Projekt MEDAILLON wird ein neuer offener meteorologischer Datensatz erstellt, welcher sich als Standarddatensatz für Anwendungen in der Energiewirtschaft etablieren soll. Der Datensatz soll Deutschland abdecken, eine räumliche Auflösung von 250m aufweisen und Zeitreihen ausgewählter meteorologischer Parameter (Wind, Globalstrahlung, Temperatur usw.) für einen Zeitraum von 15 Jahren in 15-minütiger Auflösung bereitstellen. Zusätzlich wird die Möglichkeit zur Integration des Datensatzes in einen europäischen Wetterdatensatz sowie eine Bereitstellung von Informationen zur zeitlichen und räumlichen Unsicherheit angestrebt. Durch eine frühzeitige Nutzereinbindung wird die Entwicklung des Datensatzes entsprechend der Nutzeranforderungen sichergestellt. Für die technische Umsetzung werden neue Ansätze aus dem Bereich der Wettermodell-Reanalyse-Ensembles, aber auch die Anwendung von strömungsmechanischen, statistischen und Machine-Learning-Verfahren eingesetzt. Das Fachgebiet Energiemanagement und Betrieb elektrischer Netze der Universität Kassel hat primär das Ziel, Methoden zu entwickeln, um in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IEE ein Multi-Modell- Ensemble zu erarbeiten und die Unsicherheit der Modelldaten räumlich und zeitlich abzubilden. Für die mit besonders großen Unsicherheiten behafteten Windklimata soll eine geografisch differenzierte Unsicherheitsabschätzung durchgeführt werden. Für die zeitreihen-basierte Unsicherheitsbestimmung sollen einerseits Reanalysen verschiedener Wettermodelle sowie auch die neue ICONbasierte Ensemble-Reanalyse hinsichtlich deren Streuung in Raum und Zeit untersucht werden. Außerdem sollen maschinelle Lernverfahren eingesetzt werden, um die Unsicherheit auf Basis von Messdaten zu erlernen. Die für den Wind erarbeiteten Ansätze sollen in Teilen auch auf die anderen meteorologischen Größen übertragen werden. Für beide Ansätze soll abschließend ein Verfahren entwickelt werden, um die Unsicherheit in die Fläche zu projizieren.