Masterarbeit (w/m/d): Verbesserung von Einstrahlungs-Referenzdaten für generative Vorhersagemodelle

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Wir entwickeln KI-basierte Kurzfristprognosen der solaren Einstrahlung der nächsten Generation, die hochaufgelöste Einstrahlungskarten erzeugen, um die Integration von Photovoltaik-(PV)-Anlagen in den Regelenergiemarkt zu unterstützen. Unser Ansatz kombiniert multimodale Datenquellen wie Satellitenbilder, Wolkenkameras (All-Sky Imagers, ASIs) und bodengebundene Sensormessungen mit modernen Methoden aus Machine Learning, Computer Vision und Bildverarbeitung, um komplexe Wolkenstrukturen und sich schnell ändernde atmosphärische Bedingungen zu modellieren, die die PV-Stromerzeugung beeinflussen. Das Vorhersagesystem basiert auf Einstrahlungskarten, die durch Wolkenrekonstruktion, physikalisches Raytracing und messdatenbasierte Korrekturen erzeugt werden und hochwertige Trainingsdaten für generative Nowcasting-Modelle mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung bereitstellen. Während das aktuelle System bereits viele relevante Wolken- und Sonnen...