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legt. Von den betrachteten Methoden zur Beschreibung der Bewölkungsentwicklung wurde die am
besten geeignete als Basis für die Vorhersage der Solarstrahlung am Boden ausgewählt.
Ein Schwerpunkt dieser Arbeit liegt in der Genauigkeitsanalyse der Vorhersagemethode. Für die
Anwendung der Vorhersage ist es wichtig, die mit der Vorhersage verbundene Unsicherheit möglichst
genau zu kennen. Ein Standardverfahren zur Abschätzung der Genauigkeit einer Vorhersage
besteht in der Angabe von mittleren Vorhersagefehlern. Darüber hinaus werden im Rahmen dieser
Arbeit Situationen unterschiedlicher Vorhersagequalität unterschieden. Damit kann das Potential
der Vorhersage in Situationen mit hoher Vorhersagegenauigkeit voll genutzt werden, da die Vorhersagefehler
nicht, wie bei der Angabe eines mittleren Fehlers, überschätzt werden. Auf der anderen
Seite werden in Situationen, die schwer vorhersagbar sind und deren Vorhersagegenauigkeit
unterhalb der mittleren Genauigkeit liegt, die Vorhersagefehler nicht unterschätzt. Die Charakterisierung
von Situationen mit verschiedener Vorhersagequalität trägt so dazu bei, daß die Vorhersage
effizient eingesetzt werden kann.
Nach der Einleitung wird im zweiten Kapitel dieser Arbeit zunächst eine Einführung in das Heliosat-
Verfahren gegeben, das zur Berechnung der Solarstrahlung aus Satellitendaten verwendet wird. Ein
Zwischenprodukt des Heliosat-Verfahrens stellen Bilder des Cloud-Index dar, die die Bewölkung
charakterisieren. Auf Basis der Cloud-Index Bilder erfolgt die Vorhersage der Bewölkungsentwicklung
mit zwei verschiedenen Verfahren. Das erste dieser beiden Verfahren, der Vorhersagealgorithmus
auf der Basis von neuronalen Netzen, wird im dritten Kapitel vorgestellt. Nach einer
Darstellung der theoretischen Grundlagen wird auf den Einsatz und die Anpassung des Verfahrens
zur Vorhersage von Cloud-Index Bildern eingegangen und die Ergebnisse werden diskutiert. Der
zweite Ansatz zur Vorhersage der Wolkenentwicklung über die Bestimmung von Bewegungsvektoren
wird im vierten Kapitel beschrieben. Dort werden zunächst zwei Verfahren zur Bestimmung
von Bewegungsvektoren und ihre Anwendung zur Vorhersage vorgestellt. Zur Auswertung wurden
die Ergebnisse der beiden Modelle zur Bestimmung von Bewegungsvektoren und die Vorhersageergebnisse
mit neuronalen Netzen verglichen. Um eine Vorhersage der Bodeneinstrahlung
zu erhalten, wird aus den vorhergesagten Cloud-Index Bildern mit dem Heliosat-Verfahren die
Solarstrahlung abgeleitet. Die Genauigkeit dieser Vorhersage wird in Kapitel 5 untersucht, wobei
besonderes Gewicht auf der Unterscheidung von Situationen verschiedener Vorhersagequalität
liegt. Eine Zusammenfassung der Ergebnisse erfolgt in Kapitel 6. Eine Zuordnung der Kapitel dieser
Arbeit zu den entsprechenden Verfahrensschritten der Vorhersage der Solarstrahlung ist in Abb.
1.1 gegeben.
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