Das Team Prognosen & Data Analytics
Der World Meteorological Day am 23. März steht dieses Jahr unter dem Motto Ozean, Klima und Wetter. Bis vor kurzem war das Thema Wetter und Klimawandel stets weit oben auf der Agenda der Öffentlichkeit. Aktuell bestimmt verständlicherweise die Corona-Pandemie die Medienlandschaft. Doch der Klimawandel wird global ein zentrales und vielleicht sogar das wichtigste Thema der Zukunft sein. Deshalb möchten wir diesen Tag nutzen um den Fokus auf unser Team Prognosen & Data Analytics zu richten.
Bei meteocontrol erarbeitet ein hochmotiviertes Team jeden Tag detaillierte und verlässliche Solarstromprognosen. Mit diesen Daten wird der kontinuierliche Ausbau der erneuerbaren Energien unterstützt, um den Anteil am Stromverbrauch verlässlich planen zu können. Anlässlich des World Meteorological Day möchten wir die Gelegenheit nutzen und einen Einblick geben, welche Köpfe sich bei uns mit diesen wichtigen Prognosen beschäftigen. Welches Team rechnet mit unglaublichen Datenmengen, um kontinuierlich passgenaue Ergebnisse zu liefern?
Dr. Christian Kurz hat an der LMU München Meteorologie studiert: „In der irrigen Annahme, dass es etwas mit Wetter zu tun hat, musste ich auf die harte Tour lernen, dass es im Wesentlichen um Mathematik und Physik ging.“ Am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) beschäftigte er sich etwa mit dem Einfluss des Luftverkehrs auf unser Klima. Der Einfluss der Kohlenstoffdioxid Emissionen von Flugzeugen war zwar schon länger bekannt. Sie stoßen aber auch Stickoxide aus und können Kondensstreifen bilden - die Frage nach dem Klimaeinfluss war eigentlich der erste Schritt in Richtung „Prognosen“ in dem Sinn, wie wir zukünftig das Klima beeinflussen. Klimaforschung liefert eigentlich keine Prognosen sondern entwirft „Szenarien“, betont Christian.
Seit 2007 arbeitet er bei meteocontrol und leitet die Abteilung Prognosen & Data Analytics. Dabei konnte er den Bereich „Energie-Meteorologie“ aufbauen: „Damit kann ich die beiden wichtigen Bereiche „Meteorologie“ und „Energiewirtschaft“ vereinen. Die reine Wettervorhersage hätte mich nicht so sehr interessiert. Dafür gibt es Medien-Meteorologen, die im Umgang mit Funk und Fernsehen geschult sind.“ Ihn begeistert es, Energieprognosen zu erstellen und damit den weiteren Ausbau von sauberer Energie zu fördern.
Niklas Riewald ist am Bodensee aufgewachsen und hat sehr viel Freizeit auf und am See in der Windsurfschule in Wasserburg verbracht. So hat sich schon früh ein großes persönliches Interesse an Windprognosen entwickelt: „Wenn sich der vorhergesagte Sturm als laues Lüftchen entpuppt hat, war ich enttäuscht.“ Ein Ansporn für ihn, nun bei meteocontrol immer bessere Prognosen für die Solarstromerzeugung zu entwickeln. Bereits in seiner Informatik Bachelor-Arbeit hat er untersucht, wie sich Solarstromprognosen aus unterschiedlichen Quellen optimal kombinieren lassen und ist schon viele Jahre im Team dabei.
In seinem Informatik-Studium war Jürgen Schuck fasziniert davon, wie vielseitig man die Mustererkennung durch Machine Learning in verschiedenen Anwendungen einsetzen kann: „Die Prognose im Kontext der erneuerbaren Energieproduktion stellt einen sehr interessanten Anwendungsfall dar, nicht zuletzt durch den großen Datenbestand der verschiedenen Wettermodelle.“ In seiner Masterarbeit hat er im Bereich des autonomen Fahrens geforscht: „Aus wissenschaftlicher Sicht war meine Arbeit spannend und ich habe mir viel Know-how im Themenbereich Machine Learning angeeignet. Aus Anwendungssicht empfinde ich meine jetzigen Aufgaben im Bereich der Solarstromprognose bedeutungsvoller.“
Mit dem Schwerpunkt Klima, Hydrologie und Geoinformatik hat sich Dr. Severin Kaspar in seinem Geographie-Studium beschäftigt. Für sein Diplom ging es um die Einflüsse des Klimawandels auf die wichtige Figeh Quelle bei Damaskus. Die zukünftigen klimatischen Veränderungen im Alpenraum waren Thema seiner Promotion. Das Thema Wasser, die globalen Wechselwirkungen und der konkrete Einfluss des Klimawandels begleiten ihn somit schon einen langen Zeitraum.
François Lux hat Geowissenschaften studiert, einen Bachelor in Informatik und den Master in Geophysik gemacht. Das Thema Energie und die daraus resultierenden Fragen haben ihn schon immer fasziniert: „Viele, wenn nicht gar alle, Probleme der Menschheit lassen sich am Ende auf das Thema „Energie“ zurückführen und evtl. irgendwann dadurch lösen.“
Ganz neu im Team ist Julia Menken. Die Meteorologin hat schon in der Schule ihr Interesse für Mathematik und Physik entdeckt. Sie empfindet es als magischen Moment, wenn sich durch mathematische Formeln reale Dinge prognostizieren und Modell entwickeln lassen. In ihrer Masterarbeit hat sie sich mit der Vorhersage von Feuchtigkeit und den Auswirkungen auf das Wetter in den Tropen beschäftigt. Nun ist sie aus Hamburg nach Augsburg gezogen, um im Prognosen & Data Analytics Team von meteocontrol ihre Kenntnisse einzubringen.
Aspekte zum Thema Prognose
Während des Studiums hat sich Christian mit dem Thema Atmosphärenchemie beschäftigt und untersucht, wie Menschen die Zusammensetzung der Atmosphäre beeinflussen. Beim DLR hat er mit Modellen gearbeitet, mit denen die Ausbreitung von Spurenstoffen in der Atmosphäre simuliert wurden: „Einer der ersten Episoden, die ich gerechnet habe war Tschernobyl im April/Mai 1986. Zu sehen, wie stark speziell Süddeutschland von der radioaktiven Wolke betroffen war, war wirklich erschreckend.“ Das war für ihn ein erster Grund, sich mehr mit erneuerbaren Energien zu beschäftigen. Ein zweiter Grund kam aus dem privaten Umfeld, denn in seinem Freundeskreis war damals der Grundtenor „Erneuerbare Energien werden nie zur Stromversorgung beitragen, weil sie nicht planbar sind“. Das „nicht planbar und nicht vorhersehbar“ hat Christian als Meteorologe anders gesehen.
Die Vorbehalte gegen Solarenergie konnten kontinuierlich abgebaut werden. Christian erzählt, dass die deutschen Netzbetreiber das schon vorausgesehen hatten. Bereits 2008, als in Deutschland gerade mal 6 GW PV installiert waren, kam E.ON Transportnetz (Betreiber des Höchstspannungsstromnetzes, jetzt Tennet) auf meteocontrol zu und prognostizierte: „Solarenergie wird einen wichtigen Anteil an der Stromversorgung in Deutschland haben. Noch nicht heute, vielleicht auch noch nicht in 5 Jahren. Aber es wird kommen. Lassen Sie uns das jetzt schon gemeinsam planbar machen.“ Das war der Anfang der Prognoseabteilung. Inzwischen wurden in Deutschland rund 50 GW installiert und (auch) dank der Prognosen von meteocontrol ist eine erfolgreiche und sichere Integration von Solarstrom in die Stromnetze und den Strommarkt gelungen.
Severin erklärt, dass man in seinem ursprünglichen Spezialgebiet, der Klimaforschung, zwar nicht von Prognosen sondern eher von Szenarien spricht, aber die benötigten und verwendeten Methoden sich doch sehr ähnlich sind. Er findet es spannend, kurzfristige Wetter oder langfristigen Klimaänderung frühzeitig erkennen und einordnen zu können und freut sich über die Herausforderung, eine solide, qualitativ hochwertige Datenbasis für Entscheidungsträger zu liefern.
Niklas beschreibt, warum es keine vorgezeichnete Ideallösung bei der Datenerhebung für Solarstromprognosen gibt. Je nach Wettersituation/ Jahreszeit und Standort müssen die Prognosen unterschiedlich stark gewichtet werden. Das Prognose-System muss permanent aktualisiert werden und aus Fehlern lernen, um diese in Zukunft vermeiden zu können: „In sechs Jahren bei meteocontrol habe ich daran mitgearbeitet, wie unsere Prognosen sich kontinuierlich verbessern. Zum einen durch Verbesserung unserer Lernalgorithmen, aber vor allem auch durch das Hinzunehmen von mehr Daten: Mehr Wettermodelle, längere Zeiträume und immer mehr Daten von unserem wachsenden Netzwerk aus Datenloggern.“
Maschinelle Lernverfahren und ihre konkrete Anwendung
Als Meteorologe hat Christian im Studium gelernt, Prozesse in der Atmosphäre mit Formeln zu beschreiben und zu modellieren. In seiner Arbeit bei meteocontrol trifft er aber auf Effekte, die sich nicht sinnvoll modellieren lassen. Dafür hat er jede Menge Messdaten, aus denen sich gewünschte Effekte erlernen lassen. Wenn zum Beispiel Schnee auf einer PV Anlage liegt, produzieren die Module keinen Strom. Selbst wenn die Sonne scheint. Es ist unmöglich vorherzusagen wann der Schnee von einem bestimmten Modul abtauen oder abrutschen wird. “Wir haben aber aus unserem Monitoring die Messwerte von 50.000 Anlagen und können so ableiten, wie es im Mittel wahrscheinlich passieren wird. Das war für mich am Anfang eine große Herausforderung, weil ein mathematisches Modell mir gesagt hat, wie die Ergebnisse sein werden, aber nicht warum…”
„Diesen Datendschungel zu bewältigen ist eine ganz schöne Herausforderung“ beschreibt Niklas.
Jeden Tag müssen Milliarden von historischen Datenpunkten analysiert werden: „Unser System dahingehend skalierbar zu machen und neue Technologien einzuführen, um mit dieser Datenflut besser umgehen zu können, ist eine sehr zufriedenstellende Tätigkeit, bei der ich stetig dazulerne.“
Spannende Entwicklungen im Bereich Vorhersage und Datenmodelle
Die erste Aufgabe von François als Werkstudent bei meteocontrol war es, ein Modell zu entwickeln und zu trainieren, dass Solarstromprognosen bei Schnee auf PV-Anlagen verbessert. Das damals von ihm entworfene Modell wird inzwischen produktiv verwendet und er konnte die verbesserte Version weiterentwickeln und darüber seine Abschlussarbeit schreiben.
Das neue Modell basiert auf 33 Millionen 997 Tausend und 65 einzelnen Datenpunkten. Der Ordner für dieses Projekt auf seinem Laptop beinhaltet 56 Gigabyte. François hat schon zu Beginn die riesige Datenmenge fasziniert, mit der er es zu tun hatte: „Dass man in diesen vielen Gigabytes an 1en und 0en gewisse Muster entdecken kann und man durch geschickte Anordnung zu vielen Fragen die Antwort findet.“
In der Informatik hat ihn der Teilbereich künstliche Intelligenz fasziniert: „Wie kann ich diese riesigen Datenmengen eigentlich nutzen um ganz von alleine etwas Sinnvolles daraus zu lernen? Schneller als ein Mensch es könnte, und ohne jahrelang studieren zu müssen, um zu verstehen was in den Daten eigentlich steckt.“ So gibt es im Bereich der Schneekorrektur-Modelle wissenschaftliche Arbeiten, die auf 2-3 PV Anlagen und wenigen Jahren basieren. Mit der Datenmenge von meteocontrol gibt es da ganz andere Möglichkeiten. Er findet es spannend, wie weit man Prognosen mit Hilfe dieser Daten und Machine Learning Modellen verbessern kann.
„Machine Learning Modelle sind aber nur so gut wie die Daten auf denen sie trainiert wurden, von dieser Datenqualität hängt alles ab und auch gute Modelle bringen Nachteile mit sich“ betont François.
Wasser als Ursprung des Lebens, als Grundlage der Ozeane und der Wetterphänomene
Wasser ist als zentrales Element die Grundlage seines Arbeitsalltags beschreibt Christian: „Wir machen Vorhersagen der Einstrahlung, und dafür brauchen wir Vorhersagen der Bewölkung, also des Wassergehalts in unserer Atmosphäre.“
Jürgen ergänzt: „Ja, Wasser ist Leben. Wir sollten sparsam und bedacht mit dieser Ressource umgehen und dafür sorgen, dass alle Menschen auf dieser Welt eine verlässliche Wasserquelle haben. Nachdem wir in Augsburg leben und arbeiten ist es natürlich auch etwas Besonderes, dass Augsburg sogar den Unesco-Weltkulturerbe Titel als Stadt des Wassers trägt.“ Wasser ist für die ganze Menschheit von zentraler Bedeutung und der Einfluss des Menschen auf die Menge und Qualität von Wasser ist unumstritten.
Auf einem Forschungsschiff ist Julia 2019 von Vancouver nach Singapur gereist und hat eine besonders intensive Zeit auf dem Pazifik verbracht. Mit einer speziellen automatisierten Kamera versuchte sie dabei, Wolkenuntergrenzen zu bestimmen. Die Ergebnisse von Aerosolmessungen hat sie mit Satellitendaten verglichen. Spannend fand sie die Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachdisziplinen – so wurden etwa Plastikablagerungen im Ozean und Müllstrudelbildungen untersucht. Diese Erfahrung hat ihr Bewusstsein für den menschlichen Einfluss auf unsere Umwelt geschärft. So ist ihre Entscheidung gereift, sich beruflich im Bereich erneuerbare Energien für eine lebenswerte Zukunft auf unserem Planeten einzusetzen.
„Es ist völlig klar, wir Menschen beeinflussen die Atmosphäre. Das hat globale Auswirkungen“ betont Christian. Um die Auswirkungen des Klimawandels zu begrenzen braucht es eigentlich eine weltweite Zusammenarbeit und konkrete Maßnahmen. „Aktuell ist aber immer mehr der Trend zu nationalen Alleingängen zum Bewahren rein nationaler Interessen zu beobachten. Das muss sich ändern.“ Tage wie der World Meteorological Day mit dem Schwerpunkt Ozeane, Klima und Wetter zeigen auf, dass es um globale Themen geht, bei denen Grenzen keine Rolle spielen.