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In the research project "MetPVNet", both, the forecast-based operation management in distribution grids and as well as the forecasts of the feed-in of PV-power from decentralized plants could be improved on the basis of satellite data and numerical weather forecasts. Based on a detailed network analyses for a real medium-voltage grid area, it was shown that both – the integration of forecast data based on satellite and weather data and the improvement of subsequent day forecasts based on numerical weather models – have a significant added value for forecast-based congestion management or redispatch and reactive power management in the distribution grid. Furthermore, forecast improvements for the forecast model of the German Weather Service were achieved by assimilating visible satellite imagery, and cloud and radiation products from satellites were improved, thus improving the database for short-term forecasting as well as for assimilation. In addition, several methods have been developed that will enable forecast improvement in the future, especially for weather situations with high cloud induced variability and high forecast errors. This article summarizes the most important project results., IZNE Working Paper Series; Nr. 21/4

Anhand detaillierter Netzanalysen für ein reales Mittelspannungsnetzgebiet konnte gezeigt werden, dass sowohl die Einbindung von Prognosedaten auf Basis von Satelliten und Wetterdaten, als auch die Verbesserung von Folgetagsprognosen auf der Basis numerischer Wettermodelle einen deutlichen Mehrwert für ein prognosebasiertes Engpassmanagement bzw. Redispatch und Blindleistungsmanagement im Verteilnetz aufweisen. Auch Kurzfristprognosen auf der Basis von Satellitendaten haben einen positiven Effekt. Ein weiterer wichtiger Mehrwert des Projektes ist auch die Rückmeldung der kritischen Prognosesituationen aus Sicht der Anwendungsfälle, so dass wie bereits im Projekt gezeigt und darüber hinaus, Prognosen zielgerichteter auf die Anwendung im Verteilnetzbetrieb ausgelegt und optimiert werden können. Weiterhin konnten Prognoseverbesserungen für das Vorhersagemodell des Deutschen Wetterdienstes durch die Assimilation von sichtbaren Satellitenbildern erreicht werden. Darüber hinaus wurden Wolken- und Strahlungsprodukte aus Satelliten verbessert und somit die Datenbasis für die Kurzfristprognose als auch für die Assimilation. Darüber hinaus wurden verschiedene Methoden entwickelt, die zukünftig zu einer weiteren Prognoseverbesserung, insbesondere für Wettersituationen mit hohen Prognosefehlern, führen könnten. Solche Situationen wurden aus Sicht des Netzbetriebs und mithilfe von satellitenbasierten Analysen der Gesamtwetterlage für die Perioden der MetPVNet Messkampagnen identifiziert. Hierbei handelte es sich insbesondere um Situationen mit starker oder stark wechselhafter Bewölkung. Für die MetPVNet Messkampagnen wurde auf der Basis eines Trainingsdatensatzes und in Abhängigkeit der Variabilitätsklasse die Abweichung der bodennahen Einstrahlung von Satellitendaten oder von Strahlungsprognosen quantifiziert. Diese Art der Informationen bietet zukünftig die Möglichkeit zur Bewertung der Prognosegüte. Detailed network analyses for a real medium-voltage grid area showed that both the integration of forecast data based on satellites and weather data and the improvement of next-day forecasts based on numerical weather models have clear added value for forecast-based congestion management or redispatch and reactive power management in the distribution grid. Short-term forecasts based on satellite data also have a positive effect. Another important added value of the project is the feedback of critical forecast situations from the point of view of the use cases, so that, as already shown in the project and beyond, forecasts can be designed and optimised more specifically for the specific application in distribution grid operation. Furthermore, improvements to the forecast model of the German Weather Service were achieved through the assimilation of visible satellite images. Furthermore, cloud and radiation products from satellites were improved and through this also the data basis for both short-term forecasts as well as data assimilation. In addition, various methods were developed that could lead to further forecast improvements in the future, especially for weather situations with high forecast errors. Such situations were identified from the perspective of grid operation and with the help of satellite-based analyses of the overall weather situation for the periods of the MetPVNet measurement campaigns. In particular, these were situations with heavy or very changeable cloud cover. For the MetPVNet measurement campaigns, the deviation of the near-surface irradiance from satellite data or radiation forecasts was quantified on the basis of a training data set and depending on the variability class. In the future, this type of information will offer the possibility of evaluating the forecast quality.