Der Nutzen von Wassereintragsvorhersagen für Wasserkraftwerke

Da die Wasserkraft ein integraler Bestandteil der Schweizer Energiestrategie 2050 ist, spielt die Bereitstellung zuverlässiger Wassereintragsvorhersagen eine entscheidende Rolle für den Sektor. Durch die Verbesserung der Kenntnisse über die verfügbaren Wassermengen können Wasserkraftwerke bis zu 6% mehr Einnahmen pro Jahr erzielen und ihre Produktion an die Energienachfrage anpassen. Ein nicht zu unterschätzender Effizienzgewinn, der die Bedeutung von Wasservorhersagen verdeutlicht.
Wenn man von Wasserkraft spricht, geht es um die Nutzung der potenziellen Energie von Wasserströmen (Flüsse, Wasserfälle oder ähnliches), um diese in Elektrizität umzuwandeln. Die kinetische Energie des Wasserstroms wird mithilfe einer Turbine in mechanische Energie umgewandelt und dann mithilfe eines Generators in elektrische Energie. Weltweit gesehen ist die Wasserkraft die drittgrösste Stromerzeugungsquelle und erzeugt fast 16 % des weltweit genutzten Stroms.
Für den Bereich der Wasserkraft liefern hydrometeorologische Vorhersagen Informationen über die zukünftige Entwicklung der hydrologischen Bedingungen. Mithilfe dieser Vorhersagen lässt sich unter anderem die Stromerzeugung optimieren und laut den nationalen Energieforschungsprogrammen jährlich bis zu 6 % mehr Einnahmen erzielen. Die Vorhersagen können über verschiedene Zeiträume erfolgen, von sehr kurzfristigen bis hin zu langfristigen Prognosen.
PROGNOSEN MIT UNTERSCHIEDLICHEM ZEITHORIZONT
Sehr kurzfristige Vorhersagen (zwischen zwei und drei Tagen) werden für das Hochwassermanagement und die Sicherheit von Bauwerken und der Bevölkerung verwendet. Sie werden mehrmals täglich eingeleitet und ermöglichen die Festlegung von Bewirtschaftungsregeln.
Kurzfristige Vorhersagen (zwischen sieben und fünfzehn Tagen) sind für die Planung der Wasserkraftproduktion und deren Nutzung nützlich. Diese liefern Informationen über die Wassermengen, die in das Reservat einfliessen, wodurch die Zeitpunkte für die Ein- und Ausspeicherung des Wassers besser festgelegt werden können. Diese Prognosen werden in der Regel täglich erstellt und berücksichtigen die Schwankungen des Strompreises.
Desweiteren ermöglichen mittelfristige Vorhersagen (ein Monat bis drei Jahre) eine bessere Planung des Managements auf saisonaler Ebene. Indem sie über mögliche zukünftige Wasserspeicherstände informieren, ermöglichen sie eine bessere zeitliche Allokation der Produktion.
Schliesslich sind sehr langfristige Prognosen (mehrere Jahrzehnte) nützlich, um langfristige Investitionen in Kraftwerke zu optimieren und sicherzustellen, dass die Infrastruktur den zukünftigen Einspeisungen entspricht. Im Zusammenhang mit dem Klimawandel ermöglichen sie es, die Auswirkungen der Erwärmung auf die Wasserkraft zu antizipieren.
WERKZEUGE, UM DIE WASSERZUFUHR ZU MESSEN
Die Vorhersage des Wasserzuflusses ist daher für den Betrieb von Wasserkraftwerken von grosser Bedeutung. Heute gibt es verschiedene Lösungen, um diese Einträge zu messen, wie zum Beispiel das von Hydrique Ingénieurs entwickelte Projekt Radar4Infra, MeteoSchweiz und der EPFL entwickelt wurde und von Alpiq, dem Kanton Wallis, den Städten Basel und Lausanne sowie von InnoSuisse. Ziel des Projekts ist es, Erkenntnisse über die Nutzung von Radardaten zur Verbesserung von Kurzfristvorhersagen zu gewinnen, insbesondere von „Flash-Flood“-Vorhersagen bis zu 90 Minuten im Voraus. Dies gilt zum Beispiel für Blitzfluten, Murgänge oder die Vermeidung von Schäden an Bauwerken.
In den letzten Jahren haben sich die Vorhersagewerkzeuge ziemlich stark weiterentwickelt. Der Einsatz von Sensoren in grossem Massstab, künstliche Intelligenz, Echtzeitdaten und die Verarbeitung dieser Daten durch KI und Algorithmen – es gibt heute viele fortschrittliche Technologien, die es ermöglichen, möglichst genaue Vorhersagen zu treffen.
Im Wallis haben sich mehrere Partner zusammengeschlossen, um ein der Wasserkraft gewidmetes Alpenlabor zu entwickeln, das Hydro Alps Lab. Sein Ziel ist es, die Energieeffizienz der Wasserkraft im Kanton zu verbessern, insbesondere durch numerische Simulation in hydraulischen Maschinen und durch die Digitalisierung von Kraftwerken, um die Daten mit Machine-Learning-Ansätzen zu analysieren. Um den Bedarf für den Energiemix der Zukunft zu decken, müssen die Wasserkraftanlagen flexibilisiert und effizienter gestaltet werden. Und das geht vor allem durch eine optimale Vorhersage der Wassereinspeisung.
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