Ein paar Gedanken aussem Ländle

Von der Wind- und der Solarenergie und von Statistiken

Das Sprichwort sagt „Glaube keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast“. Und nun gibt es offenbar sogar schon Menschen, die eine Statistik fälschen und dann dieser gefälschten Statistik dennoch glauben. Das glauben Sie nicht?

Im Institut für Solare Energieversorgungstechnik – kurz ISET – einem Verein „an der Universität Kassel“ hat man an der Prognose der Windeinspeisung gearbeitet und hier eben die Ergebnisse vorgestellt. Woher ich davon weiß? Nun in der Gruppe Politik der Community XING gab es eine Diskussion zum Thema Petition gegen Kohlekraftwerke. Oder: “Durch wärmere Winter könnte ich sparen.” und in dieser Diskussion hatte ich den Beitrag zu den Windkraftlügen von Bürger für Technik eingebracht. Hier wurde dann zum Beispiel mit dieser Studie die Qualität der Windprognosetechniken belegt und erklärt, dass man sehr wohl die Wetterveränderungen vorhersagen kann und damit dann teure Schattenkraftwerke nicht nötig sind.

Die Krönung war die Aussage, dass man das alles schließlich in der Wikipedia nachlesen könne. Sorry aber selbst wenn die Wikipedia bei politisch neutralen Aussagen sehr häufig deutlich besser abschneidet als manches Lexikon (Die Qualität des Beitrags hängt vom Engagement und vom Wissen des Bereichsadmins ab), so hat die Wikipedia bei politisch und gesellschaftlich umstrittenen Themen hoffnungslos verloren. Hier braucht sie unbedingt des Status der Neutralität, wobei die Neutralität bestenfalls erhalten bleiben kann, innerhalb der Gruppe der Beteiligten.

Mit anderen Worten: Wenn Sich ein Vertreter der Linie „Bürger für Technik“ bei der Wikipedia engagiert, dann kommt deren Standpunkt auch dort zur Geltung, tut er das nicht, dann ist die „Wikipedia-Neutralität“ eben auf einem Auge blind. Es ist aber so, dass man einfach keine Zeit hat für eine Endlosdiskussion und einen Editwar bei Wikipedia, nur damit diese Position auch dort anerkannt wird. Von daher ist klar, dass hier die Wikipedia irgendwann passen muss.

Doch unser Thema war die Statistik und was man damit machen kann. In dem Beitrag ging es zunächst einmal darum, dass man mit der Technik der künstlichen neuronalen Netze (KNN) die Wetterprognosen verbesserte. Um das klar zu sagen: Diese Verbesserungen sind tatsächlich vorhanden. Sie waren auf Grund der eingesetzten Technologien zu erwarten und sie sind auch eingetreten. An dieser Stelle setzt meine Kritik nicht ein!

Worum geht es? Ich habe einmal die erste Darstellung dort kopiert und 3 Bereiche markiert.

Dazu: Ich habe die Grafiken kopiert, um hier Markierungen anzubringen und ich habe sie bewußt bis zur beginnenden Unschärfe verkleinert, um hier keine verwertbare Kopie der Messung bzw. Auswertung selbst zu veröffentlichen. Wer also die Auswertungen nutzen will, der ist auf den Originalbeitrag – und zwar ausschließlich auf diesen – verwiesen.

Der Bereich B zeigt klar die Verbesserung an, die mit der KNN-Technik real eingetreten ist. Die Aussage, die hier hinter steckt ist: Vor der KNN-Technik stimmten 29% aller Wetterprognosen mit der späteren Realität überein, mit der KNN-Technik sind es etwa 34%. Die Wahrheit hinter diesen Aussagen ist: KNN mit Berücksichtigung weiterer Messwerte verbessert die Wetterprognosen. Die „Wahrheit“ bezieht sich nicht die Werte 29% und 34%. Diese sind in der Realität deutlich kleiner und genau das möchte ich nun begründen.

Sehen wir uns die Bereiche A und C an und lesen heraus: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Prognosefehler von + 50% oder – 50% auftritt, die ist nahezu Null.

Und nun wenden wir uns der zweiten Grafik auf der gleichen Seite zu. Es handelt sich um die von einem Windpark gelieferte Energie, die entsprechend prognostiziert wurde und bei denen die Prognosen mit den späteren Messwerten verglichen wurden. Die Prognosen werden im 8-Stundentakt geliefert und hier wird einer dieser 8 Stunden gezeigt. Es ist einer von vielen und die ISET hält diesen für mitteilungswürdig, um eben die oben genannte Erfolgsmeldung zu belegen.

Auch hier habe ich wieder ein paar Bereiche eingetragen, die ich im Zusammenhang mit gemachten Aussagen ansprechen möchte. In der oben besagten XING-Diskussion wurde der Bereich B1 erwähnt. Hier wurde der Abfall der Windenergie angeführt von ca. 3.100 MW auf ca. 250 MW und der spätere Anstieg auf 3.200 MW. Beides war wenigstens 4 Stunden vor dem Ereignis bekannt. Damit wird die Leistungsfähigkeit und die Zuverlässigkeit der Wetterprognosetechnik belegt und indirekt auf die Zuverlässigkeit geschlossen, mit der die Windenergie zur Verfügung steht.

Übersehen wird in dem Fall dann wohl gerne der Bereich B2. Der vorhergesagte Abfall trat zwar ein, aber ein paar Minuten früher und wenn man die Verbindung von Gelb nach Blau in senkrechter Richtung betrachtet, dann lagen hier in diesem Bereich die Abweichungen durchaus bei 500 MW. Und das ist 1/7 des maximalen Tageswertes.

Der Bereich A ist insofern interessant, dass hier ca. 250 MW prognostiziert wurden, die Lieferung aber bei ca. 50 MW lagen (Der Wert ist angenommen, um nicht durch 0 dividieren zu müssen). Das entspräche einem Prognosefehler von -80% für ca. 1/2 Stunde. Ähnliches finden wir im Bereich C. Dort sind 1.500 MW vorhergesagt und ca. 750 MW geliefert – also – 50%, für ca. 1/3 Stunde.

Bezogen auf 8 Stunden sind 30 Minuten aber 6,3% und 20 Minuten sind 4,2%. Beide Bereiche müssten also zu dicken sichtbaren Balken führen in der Prognosefehler-Grafik, wobei der Bereich A sogar außerhalb der Grafik noch zu einem dicken Balken führen müsste.

Bei der Frage, warum hier keine Balken auftreten, kann man als Außenstehender nur Vermutungen anstellen. Dass es ein “schlechter Tag” war, dass ist nicht anzunehmen. So etwas hätte man in einer solchen Veröffentlichung erwähnt, bzw. man hätte einen anderen Tag ausgesucht.

Eine weitere Vermutung wäre die, dass man einen 8 Stunden-Takt als „eine Prognose“ auffasst und innerhalb dieses Takts die Abweichungen nach oben und unten gegeneinander aufrechnet.

Bisher waren nur die Datenbereiche genannt, bei denen der Messwert unterhalb der Prognose liegt, es gibt aber genügend Bereiche mit dem Messwert oberhalb. Wenn man hier herausmittelt, dann kann im Grunde der Tag extrem chaotisch gewesen sein und Messwert und Prognosewert und an wenigen Kreuzungspunkten übereingestimmt haben und dann wird der Tag mit 0% Abweichungen gezählt, weil sich hier Positives und Negatives herausgemittelt haben. Ja es ist sogar denkbar, dass dieses zweite Diagramm mit „Übereinstimmend“ gezählt wird, also mit dem gesamten Prognosefehler 0%.

Der normal denkende Mathematiker und Physiker quadriert in einem solchen Fall die Abweichungen an den einzelnen Punkten und zieht aus der Summe die Wurzel. Im Text ist dazu RMSE erwähnt, was darauf schließen lässt, dass man irgendwas quadriert hat. Doch ist mir jedenfalls nicht ganz klar, was es war.

Auf Grund der Datenstruktur würde ich bei einem solchen Problem sogar eine Punkt-Zu-Punkt-Auswertung bevorzugen. Mit anderen Worten: Ich habe zum Zeitpunkt t_n eine Prognose p_n und eine Messung m_n. Wenn man im 8-Stunden-Takt Datensätze bekommt und diese für jede Minute eine Prognose abgeben, dann wären das eben 480 Datenpunkte pro Datensatz. Und aus den p_n und m_n ermittelt man dann den Prognosefehler und den packt man dann in die -Balken rein. Und ganz zum Schluss wird durch die Zahl der Punkte dividiert, die man reingepackt hat. Und dieses Diagramm möchte ich mal sehen, denn dieses Diagramm ist der Alltag des EVUs, das sich mit der eingespeisten Energie herumplagen muss. Die Aussage, dass 34 der Prognosewerte mit den Messwerten übereinstimmen, die würde bedeuten, dass dann eben 163 Datenpunkte mit dem Messwert im Prognosebereich liegen müssten 0,975 * p_n bis 1,025 p_n.

Eine andere Vermutung wäre hinter der folgenden Aussage zu finden:

Mit dem hier vorgestellten Verfahren ist die Vorhersage der zu erwartenden Windleistung in der Regelzone eines Übertragungsnetzbetreibers für einen Zeithorizont von 1 bis 48 Stunden mit einem mittleren Fehler von rund 9% (bezogen auf die installierte Windleistung) möglich.

Mit anderen Worten: Man bezieht alles auf die sogenannte „installierte Windleistung“ also irgend eine fiktive „Gesamtleistung des Windparks“ bei „optimalem Wind“. Diese Leistung allerdings ist nirgendwo in dem Text angegeben, was dagegen spricht, dass sie in der Auswertung verwendet wurde.

Man kann bestenfalls aus der zweiten Grafik vermuten, dass sie irgendwo bei 4.000 MW liegt. Eine Abweichung im Bereich C (750 MW) wären dann 18% und dann würde diese Abweichung im 20%-Balken der Darstellung 1 liegen. In der Darstellung 1 zeigen sowohl der +20%-Balken als auch der –20%-Balken etwa 2,5% an, das Intervall C macht allerdings bereits einen Anteil aus von ca. 4,2%. Wenn diese zweite Vermutung zuträfe, muss diese „installierte Windleistung“ also deutlich über 4.000 MW liegen.

<ironie> Wenn man diese Art der Auswertung annimmt, dann kann man übrigens sehr leicht die Prognosewahrscheinlichkeiten dadurch erhöhen, dass man einem Windpark ein paar Windmühlen hinzufügt, die man nicht betreibt. Damit hängt es nur noch vom Kapitaleinsatz ab und die Vorhersagen werden laufend besser. Vielleicht stimmt ja, was einige immer wieder behaupten. Es liegt immer nur am fehlenden Geld. </ironie>

Oder anders: Prognosefehler kann man sinnvoll nur dadurch definieren, dass man den Prognosewert als 100% annimmt. Denn dem EVU ist es gleich, wie groß der Windpark ist. Es hat einen Wert x gemeldet bekommen und rechnet mit diesem Wert.

Und damit folgt für mich: Auch mit Verbesserungen in der Prognosetechnik ist das Verhältnis von Prognosewert und tatsächlicher Stromernte bei der Windenergie immer noch „Katastrophal“. Wie man im Bereich A der zweiten Grafik deutlich sehen kann, muss das EVU praktisch immer sogar den kompletten Ausfall der prognostizierten Windenergie durch ein Schattenkraftwerk überbrücken können. Dabei ist es völlig gleichgültig, ob das Schattenkraftwerk mit Atomstrom betrieben wird, mit Kohle, Erdöl oder Erdgas oder ob man Methangas aus Mais für den Antrieb verwendet. Man benötigt ein Standby-Kraftwerk und das bedeutet eine rotierende Turbine, die im schlechten Wirkungsgrad betrieben und bei Bedarf hochgefahren wird.

Diese „Standby-Kraftwerke“ (Schattenkraftwerke) sind übrigens bei einem Versorgungsunternehmen Alltag. Wenn jemand einen Aufzug nutzt, dann muss in dem Augenblick ein Generator die Leistung geringfügig hochfahren, ist der Aufzug angekommen, dann muss der Generator wieder zurück regeln. Natürlich verhält sich eine am Ort installierte Menge an Aufzügen – diese werden schließlich von einem Betreiber versorgt – etwas weniger krass als einer. Einen permanenten 0% – 100%-Sprung und zurück gibt es dort praktisch nie. Aber es gibt eben Schwankungen und diese müssen ausgeglichen weren.

Die Frage ist nie die Machbarkeit. Die Frage ist ausschließlich der Preis für diese Regelungstechnik wenn man diese ausdehnt auf Solar- und Windkraftwerke. Aber das wäre ein Thema für einen späteren Beitrag. Hier geht es nur darum zu zeigen, dass Energieprognosen im Bereich der Windenergie für Versorgungsunternehmen nahezu wertlos sind ungeachtet der Verbesserungen die im verlinkten Fall tatsächlich erfolgt sind. Sie sind “statisch geschönt” genauso wie unsere Rentenbezüge im Jahre 2030.

Und ja – ich bin gegen diese Petition. Natürlich brauchen wir irgendwann einmal Wind und Sonne als Energiespender. Ich möchte aber nicht verhungern oder erfrieren, bis die soweit sind.

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— Wolfgang Uhr · Dienstag Dezember 25, 2007

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