Sehr kurzfristige Vorhersagen des Wasserzuflusses, um die Planung der Wasserkraftproduktion zu verbessern!
Im Hydro Alps Lab auf dem Energypolis Campus beschäftigt sich eine Forscherin intensiv mit der Vorhersage von sehr kurzfristigen Wasserzuflüssen. Als ausgebildete Mathematikerin jongliert Emilie Neveu zwischen Methoden und Daten, um möglichst genaue Vorhersagen vorzuschlagen. Diese Informationen sind besonders nützlich, um die Planungen für die Energieerzeugung von Laufwasserkraftwerken zu verbessern. Treffen Sie Emilie Neveu, die uns von diesem spannenden Projekt erzählt, mit dem sie seit fast einem Jahr beschäftigt ist.
EMILIE, KÖNNTEN SIE SICH IN WENIGEN WORTEN VORSTELLEN?
Ich bin seit November letzten Jahres als Data Scientist im Hydro Alps Lab der Hochschule für Ingenieurwesen tätig. Ich bin ausgebildete Mathematikerin und Informatikerin und habe eine solide Laufbahn in der akademischen Forschung absolviert, wo ich Vorhersage- und Optimierungsalgorithmen für die physikalische Ozeanographie und die Molekularbiologie entwickelt und angewandt habe. Mein Spezialgebiet ist alles, was mit Daten und Modellen zu tun hat, sowie die Möglichkeiten, beides zu kombinieren. Ausserdem interessiere ich mich für Machine Learning.
ERZÄHLEN SIE UNS EIN WENIG MEHR ÜBER IHRE FORSCHUNG ZUR VORHERSAGE VON WASSEREINTRÄGEN...
Es handelt sich um ein für mich recht neues Projekt, das in Partnerschaft mit den Forces Motrices Valaisannes (FMV) durchgeführt wird. Ich mache sehr kurzfristige Vorhersagen, die sich in der Grössenordnung der nächsten paar Stunden bewegen. Laufwasserkraftwerke turbinieren in Abhängigkeit von der Durchflussmenge des Flusses. In diesem Fall können durch eine bessere Vorhersage des Wasserdurchflusses die finanziellen Strafen aufgrund einer schlechten Produktionsvorhersage verringert werden.
Um das Stromnetz zu stabilisieren, muss das Angebot immer gleich gross sein wie die Nachfrage. Jeder Stromerzeuger ist verpflichtet, seine Produktion am Vortag für den nächsten Tag anzukündigen. Diese Informationen ermöglichen einen Einblick in die erwarteten Energieflüsse in der Schweiz. Wenn in einem Kraftwerk die angekündigte Produktionsmenge nicht mit der produzierten Menge übereinstimmt, müssen andere Kraftwerke ihre Produktion drosseln oder erhöhen. Dies verursacht Kosten, die dem “schuldigen” Kraftwerk in Rechnung gestellt werden. Die Kosten für die Strafzahlungen sind proportional zur Differenz zwischen der angekündigten und der tatsächlichen Produktion. Daher ist es so wichtig, anhand von Vorhersagen genau zu bestimmen, wie viel Energie in den nächsten Stunden produziert wird.
Die Hauptwasserzufuhr für Laufkraftwerke kommt aus den flussaufwärts gelegenen Flüssen. Regen spielt eine Rolle, aber auch die Turbinierungen an den Stauseen verändern die Durchflussmenge stark. Diese hängen nicht unbedingt von hydrologischen Zwängen ab: Das Turbinieren erfolgt nach den Bedürfnissen des Energiemarktes, basierend auf dem Verbrauch. Die von mir vorgenommenen Vorhersagen beziehen sich auf eines der von FMV betriebenen Laufwasserkraftwerke, das als Pilotanlage genutzt wird.
WIE WERDEN DIESE VORHERSAGEN KONKRET BERECHNET?
Es handelt sich dabei um Vorhersagen nach empirischen Modellen, die auf Daten basieren. Die Daten werden mithilfe von Sensoren gesammelt. Dazu gehören zum Beispiel Durchfluss-, Produktions- oder Wetterdaten. Durch die Verwendung einer grossen Datenmenge über mehrere Jahre hinweg werden die Ergebnisse geglättet und die Fehlerquote verringert.
Für dieses Projekt stellte uns FMV die Daten zur Verfügung und wir führten die Analyse im Hydro Alps Lab durch. Wir verwendeten statistische Werkzeuge, um die wichtigen Daten auszuwählen. Eines der Ergebnisse zeigt, dass es ein ziemlich starkes saisonales Verhalten für diese Daten gibt.
Heutzutage gibt es viele Modelle des Machine Learning und wir haben einige ausgewählt, die sich am besten für Zeitreihen eignen. Jedes enthält zahlreiche Parameter. Ein Teil dieser Parameter wird aus den Daten gelernt. Während der Lernphase, in der wir den Algorithmus mit Informationen aus der Vergangenheit versorgen, werden die Parameter so angepasst, dass die Abweichungen zwischen den Vorhersagen und den tatsächlichen Daten möglichst gering sind. In diesem Projekt war die Lernphase sehr schnell und dauerte je nach Algorithmus zwischen 10 und 40 Minuten. Der Algorithmus wurde dann mit Daten aus der Vergangenheit, die nicht in die Lernphase einbezogen waren, verwendet, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu messen. Indem wir die Ergebnisse des Algorithmus mit den tatsächlichen Durchfluss- und Produktionsdaten des Kraftwerks verglichen, konnten wir die Genauigkeit unserer Vorhersagen messen.
WARUM HABEN SIE SICH AUF KURZFRISTIGE VORHERSAGEN KONZENTRIERT?
Diese Entscheidung resultierte aus einer Reihe von Dingen. Im Jahr 2019 habe ich an einer Herausforderung teilgenommen, die von der BlueArk Challenge vorgeschlagen wurde und damals als Hackathon stattfand. Die Herausforderung bestand darin, sehr kurzfristige Durchsatzraten für Torrents vorherzusagen. Bei Laufwasserkraftwerken bleibt die Problematik dieselbe. Diese Thematik interessierte FMV, die uns anbot, diese Methode im Fall von Laufkraftwerken auszuprobieren.
WELCHE VORTEILE HAT DIE VORHERSAGE VON SEHR KURZFRISTIGEN EINTRÄGEN?
Der Hauptvorteil liegt in den geringeren Kosten für Nachjustierungen aufgrund von ungeplanten Produktionsänderungen. Sehr kurzfristige Vorhersagen ermöglichen ausserdem eine bessere Planung der Stromerzeugung. Diese Methode könnte entlang der gesamten Rhone angewendet werden, wo es eine Kaskade von Laufwasserkraftwerken gibt, die voneinander abhängig sind. Dies würde zu einem koordinierten Management der Kraftwerke beitragen, um sie insgesamt effizienter zu machen.
WELCHE UNTERNEHMEN KÖNNTEN VON DIESER FORSCHUNG BETROFFEN SEIN?
In unserem Konsortium ist das Unternehmen Alpiq sein Interesse an unseren Methoden bekundet, um Vorhersagen entlang der Aare zu machen, wo es ebenfalls mehrere Laufkraftwerke gibt.
Mit denselben Methoden wird versucht, die Produktion von Windkraftanlagen vorherzusagen. Sie lassen sich auf alles anwenden, was mit Energie und Wetter zu tun hat. Es ist klar, dass das Interesse an diesen Vorhersagemethoden gross ist: Da wir immer mehr intermittierende Energie (Sonne, Wind) nutzen, wirkt sich ein Produktionsrückgang bei Sonne oder Wind indirekt auch auf die Wasserkraft aus. Denn diese Energiequelle muss die Lücke schliessen, indem sie die Produktion von Wasserkraft erhöht. In diesem Zusammenhang versucht das Hydro Alps Lab auch, die Wasserkraft noch flexibler zu machen, indem es experimentell und numerisch überprüft, ob sich die Maschinen an neue Betriebsarten anpassen können.
Diese Methoden zur kurzfristigen Vorhersage haben den Vorteil, dass sie Elemente automatisieren, die immer komplizierter werden. Der Energiemarkt ist komplex und es gibt immer mehr Energiequellen in einem völlig abhängigen System. Über zuverlässige Vorhersagen zu verfügen, ist ein echter Vorteil für die Unternehmen in diesem Bereich.
WAS SIND DIE NÄCHSTEN SCHRITTE IN IHRER FORSCHUNG?
Wir haben Produktionsvorhersagen, nun wollen wir die finanziellen Gewinne und Kosten dieser Vorhersagen schätzen, um sie mit den tatsächlichen Kosten zu vergleichen. Dies wird es uns ermöglichen, den Nutzen dieser Methoden zu quantifizieren, bevor wir sie operativ umsetzen.
WELCHE VORTEILE HABEN IHRER MEINUNG NACH VORHERSAGEN ÜBER DIE WASSERZUFUHR ÜBER EINEN LÄNGEREN ZEITRAUM?
Tatsächlich werden seit vielen Jahren Vorhersageinstrumente eingesetzt. Für die sehr lange Frist kann man zum Beispiel auf Klimaprojektionen zugreifen. Gekoppelt mit Modellen hydrologischer Prozesse ermöglichen sie eine Schätzung des Speicherbedarfs, z. B. für die Bewässerung oder zur Dimensionierung neuer Wasserkraftmaschinen.
Derzeit arbeiten Alpiq und FMV mit einem in Morges ansässigen Start-up-Unternehmen mit dem Namen Wegaw, das Vorhersagen über den Wasserzufluss durch Schnee mithilfe von Satellitenbildern macht. Um die Jahresproduktion von Wasserkraftwerken abzuschätzen, ist es interessant, eine Schätzung der winterlichen Schneemenge zu haben und, genauer gesagt, wann die Schmelze beginnen wird. Das Interesse an der Vorhersage von Wasserzuflüssen wird steigen, sowohl kurzfristig als auch längerfristig.
Kontakt
BlueArk Entremont SA
Place de Curala 5
1934 Le Châble
Schweiz