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Springers Einwürfe: Dringend gesucht: intelligente Energienetze

Der zunehmende Einsatz erneuerbarer Energien stößt in der Praxis auf große Probleme. Wie lässt sich die Unzuverlässigkeit von Wind und Sonne kompensieren?
Porträt von Michael SpringerLaden...

Die so genannte Energiewende ist nach wie vor umstritten. Kann es gelingen, das Verfeuern von Kohle, Öl und Gas innerhalb weniger Jahrzehnte komplett durch die Nutzung von Wasserkraft, Windräder und Sonnenkollektoren zu ersetzen? Das größte Hindernis für den ehrgeizigen Plan stellt das launische Wetter dar. Der Wind weht, wann er will, und die Sonne versteckt sich in unseren Breiten gern hinter dichten Wolken. Eine von solchen Wechselfällen abhängige Energieversorgung kann nur funktionieren, wenn sie geschickt auf die wetterwendischen Primärquellen reagiert – während sie sich obendrein auf eine permanent schwankende Nachfrage einstellen muss.

Früher wandten Skeptiker ein, Wind und Sonne seien einfach zu wenig ergiebig, um mit der geballten Leistung konventioneller Kraftwerke mithalten zu können. Doch derzeit bereitet im Gegenteil das Überangebot an Alternativenergie die größten Probleme. Die Erneuerbaren liefern bereits so viel Strom, dass er häufig zu Schleuderpreisen exportiert wird, und an windig-sonnigen Spitzentagen müssen die fossilen Kraftwerke ihre Leistung schleunigst herunterfahren, damit das Netz nicht über­las­tet wird.

Das beeinträchtigt die Wirtschaftlichkeit der Energieversorgung: Die Kohlekraftwerksbetreiber erhalten eine Entschädigung für die zwangsweise verringerte Produktion, und das Überangebot auf dem Strommarkt drückt die Rendite für die Erzeuger. ...

September 2016

Dieser Artikel ist enthalten in Spektrum der Wissenschaft September 2016

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  • Quelle

Schiermeier, Quirin: Germany Enlists Machine Learning to Boost Renewables Revolution. In: Nature 535, S. 212 – 213, 2016