Statkraft bruker i dag forskjellige værprognoser for å planlegge kraftproduksjon. Hvordan kan denne planleggingen bli enda bedre? Gjennom samarbeidet i Climate Futures har Statkraft og Norsk Regnesentral (NR) undersøkt hvor høy ferdighet man kan forvente av langtidsvarsler og hvordan man kan forbedre dem ytterlige. Statkraft vil deretter implementere dem i sine hydrologiske varslingssystemer slik at de bedre kan forutse hvor mye vann de kan forvente å ha i magasinene sine de neste dagene og ukene. Dette kan igjen ha innvirkning på prisprognoser og produksjonsplaner.
Bakgrunn
Vannkraft er basert på å samle vann i magasiner som man tapper etter behov, og man kan ikke kontrollere hvor mye vann som finnes i disse magasinene til enhver tid. Hvis det er mye vann i magasinene og man forventer mye regn eller snøsmelting i nær framtid, må man tappe uavhengig av etterspørsel for å unngå at magasinene renner over. Tilsvarende må man holde igjen hvis det er tørt vær i sikte, til tross for at etterspørselen kan være høy.
Energiprodusenter som Statkraft ønsker å få så mye nytte som mulig ut av begrensede vannressurser. Dette innebærer å planlegge kraftproduksjonen nøye, og forutsi når prisene kommer til å bli høye eller lave, og planlegge produksjonen deretter. Dette er ikke alltid like lett å få til.
Hva er det som bestemmer om magasinene er fulle eller tomme? Nedbør er kanskje den mest åpenbare faktoren, men temperatur har også mye å si fordi den blant annet kontrollerer snøsmelting, som igjen påvirker mengden vann i magasinene. Dermed er det også svært interessant for Statkraft å forutse disse variablene (temperatur og nedbør) på best mulig måte, slik at de får et så korrekt estimat som mulig på hvor mye vann de kan forvente å ha i magasinene sine til enhver tid.
Statkraft har et ganske robust system for å evaluere hydrologi. NR er godt skodd til å evaluere resultater på meteorologinivået, og Statkraft bidrar til å evaluere de samme resultatene og effekten de har på hydrologisystemet. Dermed har Statkraft og NR sammen utformet to praktiske problemstillinger:
- Hvor mye mer nytte kan vi få ut av operative måneds- og sesongvarsler som allerede finnes?
- Hvordan kan vi sy sammen disse operative prognosene med klimaframskrivninger?
Pilotprosjektet
Statkraft trenger god tilgang på prognoser for å kunne få så mye nytte som mulig ut av vannkraftressursene sine. Det betyr i praksis å holde igjen vann når de tror prisene blir lave (som følge av lav etterspørsel etter strøm), og tilby mye vann når de tror prisene blir høye (som følge av høy etterspørsel).
Foreløpig er det slik at Statkraft har tilgang på gode prognoser opp til 15 dager fram i tid. Modellene som brukes for å lage disse prognosene kalles Numeriske Værprediksjonsmodeller (Numerical Weather Prediction Models, NWP), som er de samme som brukes for å for eksempel lage værvarselet på yr. Disse modellene mates med informasjon om atmosfærens tilstand i dag, og så beregner de hvordan atmosfærens tilstand, og dermed også været, vil se ut 15 dager fram i tid. Utover 15 dager bruker Statkraft derimot historiske klimatiske værscenarioer, og disse baserer seg ikke på atmosfærens nåværende tilstand. Dermed kan de også være litt vanskeligere å bruke for å forutse været for spesifikke formål, slik Statkraft ønsker.
Pilotprosjektet i Climate Futures handler derfor om å bruke nettopp langtidsvarsler, med en tidshorisont på 10 dager til 10 år, til å lage prognoser i nettopp det tidsrommet som Statkraft trenger informasjon om. Prognoser blir mer usikre jo lenger fram i tid man predikerer, og nøyaktig hvor gode de er til slike spesifikke formål er vanskelig å si. Det er nettopp dette Climate Futures ønsker å finne ut av. Vi undersøker hvor høy ferdighet man kan forvente av slike langtidsvarsler, særlig når det kommer til nedbør og temperatur, som er de variablene Statkraft er mest interessert i. Hvis disse varslene viser seg å være nyttige, kan de i neste omgang potensielt bli implementert i Statkraft sine hydrologiske varslingssystemer og kan føre til bedre prognoser på hvor mye vann de kan forvente i magasinene sine de neste dagene og ukene.
Resultater
Det viser seg at ferdighetene til NWP modellene avtar ganske raskt med hver ekstra dag du inkluderer i varselet. Utover de første 15 dagene er varslingsferdighetene relativt begrenset, både på sesongnivå og månedsnivå. Til tross for dette viser det seg at på visse årstider er disse langtidsvarslene bedre i uke 3 og 4 sammenlignet med de klimatologiske værscenarioene Statkraft opprinnelig brukte, spesielt for temperatur. Dette er interessante resultater som kan jobbes videre med, noe Statkraft og NR har planer om å gjøre. Videre vil de derfor forsøke å utnytte denne informasjonen enda bedre ved bruk av nye statistiske metoder.
Et aspekt som var svært vellykket med pilotprosjektet var at NR og Statkraft brukte mye tid i starten av prosjektet for å diskutere relevante problemstillinger som er nyttige for Statkraft. Når problemstillingen er tilstrekkelig spisset, vil selv små delresultater kunne få praktisk betydning. Ifølge Statkraft har de også lært viktige ting som preger leveransene deres allerede nå som handler om den spesifikke kvaliteten på de datasettene NR har sett på for ulike horisonter, og det vil påvirke hvordan Statkraft bruker disse når de lager prognoser for pris og produksjon. Statkraft leverer i hovedsak prognoser for å forutsi pris og optimere produksjon av vannkraft, og arbeidet som NR har gjort i dette pilotprosjektet vil påvirke begge deler.
Climate Futures skaper dialog mellom forskning og praksis, og et pilotprosjekt som dette kan bli et springbrett til større og mer langsiktige samarbeid. Slike plattformer vil være nødvendig for en grønnere framtid.
Om partnerne involvert
Statkraft er en ledende energiprodusent, og Europas største leverandør av fornybar energi. De produserer både vannkraft, vindkraft, solkraft, gasskraft og leverer i tillegg fjernvarme. Selskapet har holdt på med fornybar energiproduksjon siden de startet med norsk vannkraft i 1895.
Norsk Regnesentral (NR) driver med forskning innenfor statistisk modellering, maskinlæring og IKT. NR har et av Europas største miljøer innen anvendt statistikk, og jobber innenfor en rekke sektorer, blant annet klima og miljø.