enertec 1/2016 - Page 30

” Aurinkoenergian ennustamisesta KUVA: HELEN OY lähitunneille tulee tärkeää. jautuvaa ennustusmenetelmää kehitetään Suomen Akatemian rahoittamassa hankkeessa Influence of Clouds and Aerosols on Solar radiation in India and Finland. Menetelmässä tavoitteena on identifioida pilvialueet ja eri pilvityypit, sekä arvioida pilvien liike lähituntien aikana, jolloin aurinkoenergian tuotanto voitaisiin ennustaa tarkemmin. Periaatekuva menetelmästä on esitetty kuvassa 4, jossa nähdään satelliittihavainnoista kuinka pilvialue liikkuu päivän aikana lännestä itään. Klo 15 jälkeen auringonsäteily Östersundomissa vaimenee voimakkaasti pilvisyyden vaikutuksesta. Aurinkoenergian tuotannon ennustaminen lähitunneille ei ole kuitenkaan riittävä sähköverkon hallintaan ja siten myös sääennustusmalleja kehitetään uusiutuvan energian tarpeisiin. Ilmatieteen laitoksen sääennusmallien ja malleista saatavien todennäköisyysennusteiden hyödyntämistä tuuli- ja aurinkoenergian tarpeisiin tutkitaan parhaillaan projekteissa Improving the value of variable and uncertain in power generation in energy systems Kuva 4. Periaatekuva aurinkoenergian tuotannon ennustamisesta: Östersundomissa mitattu auringonsäteily yllä, satelliittikuva eri ajanhetkiltä alla. Kuvissa Östersundom on merkitty punaisella, keltainen ja valkoinen väritys kuvaa eri korkeuksilla olevia pilviä. Lähde: Ilmatieteen laitos, Auringonsäteily Helsingin Östersundomissa. ja Cloud computing as an enabler of large scale variable distributed energy solutions. Lisäksi projekteissa on tavoitteena parantaa sääennustusmallien tarkkuutta käyttämällä hyödyksi uusia lähtötietoja, kuten satelliitti- ja säätutka-aineistoja. n 28 enertec  1/ 2016 enertec 1-2016.indd 28 15/01/16 15:58