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Abschnitt 3.6. Abschließend werden für die verschiedenen Klassen und Vorhersagezeiträume neuronale Netze trainiert und zur Vorhersage genutzt. Die Auswertung des Verfahrens ergab eine deutliche Verbesserung gegenüber dem einfachen Ansatz mit neuronalen Netzen. Die Vorhersagequalität der Vorhersage mit Bewegungsvektorfeldern konnte jedoch nicht erreicht werden. Durch die Verarbeitung im neuronalen Netz werden der einfachen Bewegungsinformation keine zusätzlichen Informationen zugefügt. 73
Kapitel 5 Genauigkeitsanalyse der Einstrahlungsvorhersage Zur Vorhersage der Bodeneinstrahlung wird aus den vorhergesagten Bewölkungsbildern die Einstrahlung bestimmt (siehe Abb 1.1). Die Vorhersage der Cloud-Index Bilder erfolgte dabei über die Bestimmung von Bewegungsvektorfeldern und anschließender Extrapolation der Bewegung. Zur Berechnung der Einstrahlung wird die in Kapitel 2 beschriebene Heliosat-Methode verwendet. Zur Auswertung des gesamten Vorhersagealgorithmus werden die vorhergesagten Werte mit Bodenmeßwerten verglichen. Die Analyse der Vorhersagequalität wurde für den Clearsky-Index k ∗ durchgeführt, da dieser im Gegensatz zur Globalstrahlung keinen Tagesgang aufweist. So sind die Werte für verschiedene Sonnenstände vergleichbar, und die Fehler der Einzelmessungen sind bei der Berechnung mittlerer Fehler dementsprechend gleichgewichtet. Ziel der Auswertung ist zum einen die Bewertung der Qualität des entwickelten Vorhersagealgorithmus durch Angabe von Vorhersagefehlern und einen Vergleich mit der Persistenz. Zum anderen sollen durch die Analyse Fehlerursachen identifiziert und ihr Beitrag zum Gesamtfehler der Methode beschrieben werden. Weiterhin werden im Rahmen der Auswertung optimale Glättungsparameter für das gesamte Verfahren bestimmt. Zur detaillierten Fehleranalyse wird der bisher als Fehlermaß betrachtete rmse in verschiedene Komponenten zerlegt. Des weiteren wird die Abhängigkeit des Fehlers von verschiedenen meteorologischen Parametern untersucht, so daß Situationen unterschiedlicher Vorhersagequalität unterschieden werden können. Schließlich wird die Abhängigkeit des Vorhersagefehlers vom Vorhersagezeitraum betrachtet, wobei der Fehler der Berechnung der Einstrahlung aus Satellitendaten ohne Vorhersage als untere Grenze für den Vorhersagefehler miteinbezogen wird. Im Rahmen der Auswertung konnte gezeigt werden, daß sich die Solarstrahlungsvorhersage auf Vorhersagezeiträume bis zu 6 Stunden ausdehnen läßt. Die Vorhersage der Einstrahlung ist, je nach Anwendung, auf unterschiedlichen räumlichen Skalen von Interesse. So sind z.B. für die Netzeinspeisung von Solarstrom aus räumlich verteilten Anlagen Einstrahlungswerte für eine Region vorherzusagen. Für Anwendungen der Vorhersage für standalone Systeme oder zur Steuerung der Heiz- und Kühlsysteme von Gebäuden wird eine Vorhersage für einen einzelnen Standort benötigt. Die Genauigkeitsanalyse der Vorhersage wurde deshalb, 74
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Methoden zur Beschreibung der Wolke
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3.6 Bestimmung der optimalen Parame
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Kapitel 1 Einleitung Eine Vorhersag
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legt. Von den betrachteten Methoden
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Kapitel 2 Berechnung der Solarstrah
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Der das Instrument charakterisieren
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15. 7. 1999 12:00 UCT 16. 7. 1999 1
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wird durch eine Fehleranalyse der v
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Abbildung 3.1: Schematische Darstel
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So lassen sich die Fehlersignale δ
Seite 21 und 22: Sowohl ˜X als auch ∆X sind dabei
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Seite 27 und 28: Zur Überprüfung der Vorhersagequa
Seite 29 und 30: • Position und Größe der Strukt
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Seite 35 und 36: Klasse 1 Klasse 2 rmse bei Ruecktra
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Seite 39 und 40: 25 24 20 Moden test ∉ train test
Seite 41 und 42: Verringerung der optimalen Anzahl v
Seite 43 und 44: Abbildung 3.14: Visualisierung der
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Seite 47 und 48: mean rmse 25 20 15 Persistenz Persi
Seite 49 und 50: Original lokale Variabilität Persi
Seite 51 und 52: Beschreibung der Wolkenbewegung dur
Seite 53 und 54: sung des Verfahrens zur Vorhersage
Seite 55 und 56: Bilder diskretisiert werden. Um die
Seite 57 und 58: • Wenn wird der neue Vektor mit d
Seite 59 und 60: die zeitliche Änderung der Geschwi
Seite 61 und 62: Folge von 2 Cloud−Index Bildern V
Seite 63 und 64: Dies gilt unabhängig davon, ob die
Seite 65 und 66: k 0 3 6 9 12 15 18 mean rmse 18.5 1
Seite 67 und 68: mean rmse 45 40 35 30 25 Persitenz
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Seite 75 und 76: nicht identisch. Da die Bilder im R
Seite 77 und 78: liegt. Der stderror wird demzufolge
Seite 79 und 80: 5.3 Fehleranalyse für Einzelstando
Seite 81 und 82: el. stderror 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5
Seite 83 und 84: 0.1, wo bei Sonnenständen α > 10
Seite 85 und 86: el.σ(ground) 0.7 rel.σ(sat) 0.7 V
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Seite 89 und 90: 1 0.9 0.8 glatt: 1x1 glatt: 21x21 g
Seite 91 und 92: Zusammenfassung Die wesentlichen Er
Seite 93 und 94: 1−Korrelation 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0
Seite 95 und 96: 0.7 var
Seite 97 und 98: Vorhersagefehler im Vergleich zur P
Seite 99 und 100: • Auch wenn anstelle der einfache
Seite 101 und 102: In Abb. 5.17 sind stderror und (1-k
Seite 103 und 104: • Für Sonnenstände α > 20 ◦
Seite 105 und 106: Kapitel 6 Zusammenfassung und Ausbl
Seite 107 und 108: Kapitel 7 Anhang Der Anhang beinhal
Seite 109 und 110: el. stderror 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.
Seite 111 und 112: Literaturverzeichnis [Adunka 2000]
Seite 113 und 114: [Jähne 1989] B. Jähne, Digitale B
Seite 115 und 116: Danksagung Ich möchte mich herzlic
Seite 117: Lebenslauf Elke Lorenz geboren am 7
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