Solar Irradiance Forecasts for Energy Applications - the Influence of Aerosols on the Visible Range

Für eine dauerhaft gesicherte und umweltgerechte Energieerzeugung kommt den erneuerbaren Energien in Zukunft eine immer größere Bedeutung zu. Dies stellt eine große Herausforderung für die Entwicklung zukünftiger Energiesysteme dar, da erneuerbare Energieträger zeitlich und räumlich zumeist hoch variabel zur Verfügung stehen. Eine effiziente Integration solar erzeugter Energie in das bestehende Energieversorgungsnetz ist daher nur möglich, wenn verlässliche Nahe-Echtzeit-Vorhersagen der am Erdboden verfügbaren Einstrahlung und ein- bis dreitägige Vorhersagen von Energieproduktion und -nachfrage zur Verfügung stehen. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Vorhersage der solaren Strahlung für die nächsten Tage und Stunden im Hinblick auf Anwendungen in der Energiewirtschaft. Der dominante Atmosphärenparameter für die Abschwächung der solaren Einstrahlung ist die Bewölkung. Das größte wirtschaftliche Potential der Solarenergie liegt jedoch in Zeiträumen und Regionen, in denen wenig Bewölkung auftritt. Im wolkenlosen Fall beeinflussen vor allem Aerosole, feste und flüssige Partikel in der Atmosphäre, die direkte und diffuse Strahlung am Erdboden. Aerosole sind durch eine hohe zeitliche und räumliche Variabilität gekennzeichnet, die die Bestimmung ihrer raumzeitlichen Verteilung und damit ihres Einflusses auf die Strahlung erschwert und einen hohen Aufwand zu ihrer Prognose erforderlich macht. Am Beispiel eines fünfmonatigen europäischen Datensatzes (Juli-November 2003) werden Prognosen der aerosoloptischen Tiefe bei 550 nm (AOT550) untersucht, die aus Aerosolvorhersagen eines Chemie-Transport-Modells stammen. Es zeigt sich, dass im Vergleich mit Bodenmessungen die Aerosolprognosen mit einer mittleren Unterschätzung von -0,11 und einem RMSE von 0,20 die geforderte Genauigkeit nicht ganz erreichen. Dabei stellen insbesondere die unregelmäßig auftretenden Saharastaubausbrüche über dem zentralen Mittelmeer eine im Modell bisher nicht erfassbare Quelle großer Ungenauigkeiten in der AOT- und damit auch in der Strahlungsvorhersage dar. Entsprechend der hohen regionalen Aerosol-Variabilität finden sich zudem signifikante Unterschiede zwischen den Regionen, zum Beispiel eine deutliche Unterschätzung des Aerosolaufkommens in der stark industriell belasteten Po-Ebene Norditaliens sowie gute Entsprechungen in abgelegenen Gegenden Nordeuropas. Basierend auf dieser Aerosol-Prognose und unter Einbeziehung weiterer Fernerkundungsdaten (Bodenalbedo, Ozon) und Parametern aus der numerischen Wetterprognose (Wasserdampf, Wolken) wird ein Prototyp für ein Vorhersagesystem der Solarstrahlung konzipiert und vorgestellt: das AFSOL-System (Aerosol-based Forecasts of Solar Irradiance for Energy Applications). An Hand der fünfmonatigen Testepisode wird das AFSOL-System mit Vorhersagen des Europäischen Zentrums für Mittelfrist-Wettervorhersage (ECMWF), mit satellitenbasierten Beobachtungen der Solarstrahlung (Meteosat-7) und mit Bodenmessungen der Solarstrahlung verglichen. Für den wolkenlosen Fall erzielt das AFSOL-Modellsystem eine deutliche Verbesserung der Direktstrahlungsprognosen gegenüber den ECMWF-Vorhersagen, mit einer Reduktion des relativen Bias von -26% auf +11% und des relativen RMSE von 31% auf 19%. Dies kann auf die verbesserte Beschreibung des atmosphärischen Aerosols zurückgeführt werden, die sich im Vergleich zu den am ECMWF genutzten AOT-Klimatologien ergibt, auch wenn insbesondere bei der Behandlung von Wüstenstaubepisoden weiterhin Probleme auftreten. Auch die Globalstrahlungsprognosen erreichen im wolkenlosen Fall eine höhere Genauigkeit als die operationell verfügbaren ECMWF-Vorhersagen, was sich in einer Verringerung des relativen Bias von -10% zu +5% sowie des relativen RMSE von 12% zu 7% zeigt. Im bewölkten Fall jedoch können die Vorhersagen des AFSOL-Systems erhebliche Ungenauigkeiten aufweisen, die sich auf Grund von Problemen bei der Wolkenprognose des zu Grunde liegenden numerischen Wettervorhersagemodells ergeben. Abschließend wird in einer Fallstudie zur Verwendung der Vorhersagen für die optimale Betriebsführung eines solarthermischen Kraftwerks in Spanien beispielhaft gezeigt, dass die Nutzung der AFSOL-Prognose im wolkenlosen Fall eine deutliche Gewinnsteigerung bei der Einspeisung ins öffentliche Stromnetz durch den Handel an der spanischen Strombörse ermöglicht.Due to the limitation of fossil fuel resources and their impact on climate change, our future energy system will increasingly depend on growing shares of renewable energy sources. This poses a major challenge on the development of future energy systems, since energy production from most renewable resources is highly variable in space and time. Because of the high variability, an efficient integration of solar energy into the existing energy supply system will only be possible if reliable near real time forecasts of ground level solar irradiance as well as one to three day forecasts of energy production and demand are available. This study deals with solar irradiance forecasts of the next few days and hours with respect to their application in solar energy industries. The main atmospheric parameter responsible for the extinction of solar irradiance is clouds. However, a main focus and economic potential of the solar energy industry is situated in regions and time periods with minimal cloud cover. During these ”clear sky cases“ it is mainly aerosols, solid and liquid particles in the atmosphere, that influence the direct and diffuse irradiance at ground level. Aerosols are highly variable in space and time, which leads to difficulties in calculating and forecasting their spatio-temporal patterns and thus their influence on irradiance. For an episode of five months (July-November 2003) in Europe, forecasts of the aerosol optical depth at 550 nm (AOD550) based on particle forecasts of a chemistry transport model are analysed. It is shown that the aerosol forecasts underestimate ground based measurements by a mean -0.11 (RMSE 0.20), which is not within the accuracy required for input parameters of irradiance forecasts. In particular, sporadic Saharan dust storm events in the central Mediterranean region lead to large inaccuracies which at the moment cannot be accounted for in the model system. Due to the high regional variability of aerosol presence and type, also large differences in the representation accuracy for different European regions can be distinguished, e.g., severe underestimations of particle load in the highly industrialized Po Valley in northern Italy or small errors for remote continental areas in Northern Europe. Using these aerosol forecasts and other remote sensing data (ground albedo, ozone) as well as numerical weather prediction parameters (water vapor, clouds), a prototype for an irradiance forecasting system is set up: the AFSOL system (Aerosol-based Forecasts of Solar Irradiance for Energy Applications). Based on the five month dataset its results are compared to forecasts of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), satellite based irradiance data from Meteosat-7 and ground measurements. It is demonstrated that for clear sky situations the AFSOL system significantly improves direct irradiance forecasts compared to ECMWF forecasts, with a reduction of relative bias from -26% to +11% and a reduction of relative RMSE from 31% to 19%. This can be attributed to the increased accuracy of atmospheric aerosol description compared to the climatological values used by the ECMWF, regardless if there are still deficiencies especially for desert dust situations. Global irradiance forecasts are also shown to have higher accuracies in comparison to the operationally available ECMWF forecasts, with a reduction of relative bias from -10% to +5% and a reduction of relative RMSE from 12% to 7%. However, for cloudy situations the AFSOL forecasts can lead to significant forecast errors due to cloud modelling deficiencies in the underlying mesoscale numerial weather model. Finally, a case study on the use of the AFSOL irradiance forecasts for optimizing operation strategies of a solar thermal power plant in Spain is presented. It is demonstrated that with the improved forecast in clear sky cases a significant rise in profit can be obtained when feeding the solar energy into the public Spanish electricity market by participating in the Spanish electricity stock exchange

Anwendung von Aerosolvorhersagen in der Energiewirtschaft

Für eine sichere und umweltgerechte Energieerzeugung kommt den erneuerbaren Energien in Zukunft eine immer größere Bedeutung zu. Für die effiziente Nutzung der Solarenergie und eine optimale Integration dieser Energiequelle in bestehende Energieversorgungsnetze in Europa werden daher verlässliche Nahe-Echtzeit-Vorhersagen der am Erdboden verfügbaren Einstrahlung für 1- bis 3-tägige Vorhersagen von Energieproduktion und –nachfrage benötigt. Akkurate Informationen zu Wolken, Aerosolen, Wasserdampf und Ozon sind für die Berechnung der bodennahen Sonneneinstrahlung erforderlich. Für die Wolken- und Wasserdampfprognose stehen mesoskalige Wettermodelle bereits zur Verfügung, für Ozon existieren ebenfalls Prognosemodelle. Weniger gut verfügbar sind jedoch Aerosolprognosen. Vor allem in oftmals wolkenfreien Regionen, die für größere solarenergetische Anlagen von besonderem Interesse sind, kommt den Aerosolvorhersagen eine große Bedeutung zu, um genaue Strahlungsvorhersagen berechnen zu können. Ein erster Ansatz stellt das MM5-basierte Chemie-Transport-Modell EURAD dar (Europäisches Ausbreitungs- und Depositionsmodell), das von der Universität zu Köln für Zwecke der Luftqualitätsmodellierung und -vorhersage entwickelt wurde. Dieses prognostiziert Verteilungen von Aerosolen und unterscheidet dabei zwischen verschiedenen Komponenten wie Ruß, organischen Partikeln und anorganischen Säuren. Für ein Fallbeispiel wurden auf dem EURAD-Modell basierende AOT (aerosoloptische Tiefen) gegen bodengestützte Messungen des AERONET-Messnetzwerkes (Aerosol Robotic Network) für den Zeitraum Juli bis November 2003 in Europa verglichen. Es ergeben sich gute Übereinstimmungen der AOT für Nord- und Mitteleuropa und in den Herbstmonaten, während im Sommer und in Südeuropa das Modell die AOT unterschätzt. Letzteres ist in vielen Fällen auf Staubsturmausbrüche der Sahara zurückzuführen. Insgesamt jedoch bleiben die mittleren Fehler innerhalb momentan tolerierter Abweichungen, was das Satellitenretrieval von Aerosoleigenschaften und auch die Genauigkeitsanforderungen für Inputparameter von Solarstrahlungsberechnungen betrifft. Unter Verwendung der vorhergesagten Aerosolbelastung und zusätzlicher atmosphärischer Informationen aus Satellitendaten wurden solare Strahlungsvorhersagen mit der Strahlungstransferroutine libRadtran (library of radiative transfer) für denselben Zeitraum berechnet. Die Ergebnisse wurden mit routinemäßig erhältlichen ECMWF-Globalstrahlungsvorhersagen sowie Boden- und Satellitenmessungen der solaren Einstrahlung verglichen

Usage of earth observation for solar energy market development - lessons learnt

Within the Earth Observation Market Development (EOMD) program of the European Space Agency (ESA) the ENVISOLAR project aims at an intensified usage of earth observation based information products in the solar energy industries. Existing services for investment decision, plant management, load forecasting, and science and consulting rely on high quality surface solar irradiance measurements and reliable processing chains to deliver such information regularly. Requirements for earth observation data as well as blockages preventing their use have been identified. In consequence, existing data processing chains are analyzed as to their conformity with the needs of the solar industry. The paper focuses on how earth observation itself can contribute to the market development of solar energy technologies. Issues like quality of irradiance data for planning and managing solar energy systems, reliability and availability of earth observation information, requirements as to temporal, spatial and spectral resolution of earth observation data, and the cost-effectiveness of satellite based information compared to maintenance costs for a large set of on-site measurement devices are addressed

Benefits and limitations of the synergistic aerosol retrieval SYNAER

At the German Remote Sensing Data Center (DFD) of the German Aerospace Center (DLR) a synergistic aerosol retrieval method called SYNAER was developed (Holzer-Popp, et al., 2002a). This algorithm exploits the complementary information of a radiometer and a spectrometer onboard a single satellite platform in order to extract aerosol optical depth (AOD) and speciation (aerosol type) as choice from a representative set of 40 pre-defined mixtures of water-soluble, soot, mineral dust, and sea salt aerosol components. Recently, the algorithm was transferred to a new sensor combination onboard the European environmental satellite platform ENVISAT to achieve better spatial and temporal coverage (Holzer-Popp, et al., 2008). A thorough evaluation of the aerosol retrieval against multi-spectral ground-based observations from AERONET was conducted, allowing us to improve the methodology. The evaluation included a stringent analysis of the information content for different surface-atmosphere conditions and illuminations as well as the investigation of critical steps of the algorithm. A preliminary validation of the new version shows the potential to estimate the aerosol type from space (AOD error around 0.1 from UV (ultraviolet) to NIR (near infrared), which is in excellent agreement with the expected noise level. This paper provides a comprehensive summary of the SYNAER methodology which is applied to ENVISAT data, in particular highlighting the information content analysis and the upgrades which were made during the transfer to ENVISAT (Holzer-Popp, et al., 2008)

Energy-specific solar radiation data from MSG: The Heliosat-3 Project

Solar energy technologies such as photovoltaics, solar thermal power plants, passive solar heating/cooling systems and day lighting in buildings are expected to continue their very rapid growth. In this context the availability of reliable solar radiation data is of high economic value both for planning and operating these systems. HELIOSAT-3 aims the quantification of surface solar irradiance in cloud free and cloudy situations and additional energy-specific parameters as direct normal and diffuse irradiance over Europe and Africa using the enhanced capabilities of MSG. Emphasis is laid on clouds, water vapor, aerosols and ozone and their influence on surface solar irradiance. Several projects as e.g. the HELIOSAT-3 and PVSAT-2 European Commission FP5 and the ENVISOLAR (ESA Earth Observation Market Development Program) projects made profit from the data access and additional MSG product information obtained through the RAO program. The paper focuses on results obtained during the RAO project based on funding in HELIOSAT-3, PVSAT-2 and ENVISOLAR projects

Improvements of synergetic aerosol retrieval for ENVISAT

The synergetic aerosol retrieval method SYNAER (Holzer-Popp et al., 2002a) has been extended to the use of ENVISAT measurements. It exploits the complementary information of a radiometer and a spectrometer onboard one satellite platform to extract aerosol optical depth (AOD) and speciation (as a choice from a representative set of pre-defined mixtures of watersoluble, soot, mineral dust, and sea salt components). SYNAER consists of two retrieval steps. In the first step the radiometer is used for accurate cloud screening, and subsequently to quantify the aerosol optical depth (AOD) at 550 nm and spectral surface brightness through a dark field technique for different pre-defined aerosol mixtures. In the second step the spectrometer is applied to choose the most plausible aerosol mixture through a least square fit of the measured spectrum with simulated spectra using the mixture-dependent values of AOD and surface brightness retrieved in the first step. This method was developed and a first case study evaluation against few (15) multi-spectral ground-based AERONET sun photometer observations was conducted with a sensor pair (ATSR-2 and GOME) onboard ERS-2. Due to instrumental limitations the coverage of SYNAER/ERS-2 is very sparse. Therefore, SYNAER was transferred to similar sensors AATSR and SCIAMACHY onboard ENVISAT. While transferring to the new sensor pair significant improvements in the methodology were made based on a thorough evaluation of the methodology: (1) an update of the aerosol model, (2) improved cloud detection in the tropics and sub tropics, and (3) an enhanced dark field albedo characterization. This paper describes these improvements in detail and assesses their combined impact on the results. After a brief assessment of atmospheric noise impact on comparisons of pixel and station measurements a validation against ground-based measurements establishes error bars for the SYNAER/ENVISAT method version 2.0. A theoretical analysis of the information content with regard to aerosol composition (second retrieval step) is presented to quantify the potential and limitations of this new capability provided by the SYNAER method. Building on this analysis, first seasonal and monthly composition results calculated by applying SYNAER version 2.0 to AATSR and SCIAMACHY are shown to demonstrate the potential of the approach. An inter-comparison to earlier results of SYNAER version 1.0 is made for both the validation and the example datasets