RenewBench vereint offene Daten der erneuerbaren Energieerzeugung mit Wetterdaten, um den ersten global einheitlichen Benchmark für energiemeteorologische Anwendungen bereitzustellen. Obwohl bereits viele Open-Source-Daten existieren, sind diese oft nicht unmittelbar für datengetriebene Anwendungen nutzbar, da einheitliche Standards für ein systematisches Benchmarking fehlen. RenewBench führt globale Datensätze in einer standardisierten und effizienten Speicherinfrastruktur zusammen. Damit schafft das Projekt die Grundlagen für die Entwicklung sowie die reproduzierbare und skalierbare Bewertung moderner datengetriebener Modelle. Ein zentraler Fokus liegt dabei auf der Verknüpfung mit meteorologischen Daten: Eine der größten Herausforderungen der Energiewende ist die Bewältigung der fluktuierenden Einspeisung dezentraler Energiequellen, welche die Netzstabilität direkt beeinflusst. Da diese Quellen stark vom Wetter abhängen, ermöglicht RenewBench die Modellierung der Energieerzeugung in direkter Korrelation zu meteorologischen Faktoren. Damit wird der Weg für eine neue Generation energiemeteorologischer Modelle geebnet. Durch standardisierte Metadaten, für Machine Learning optimierte Speicherlösungen und begleitende Softwaretools wird der Zugang zu den Daten vereinfacht. So fördert RenewBench die interdisziplinäre Zusammenarbeit und eröffnet neue Forschungsfragen sowie Lösungen an der Schnittstelle von Meteorologie und Energiesystemen.
Das Projekt wird vom SCC und dem Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI) des Karlsruher Institut für Technologie sowie dem Helmholtz-Zentrum Hereon bearbeitet, mit Unterstützung der Universität zu Köln und dem Karlsruher Energieunternehmen EnBW.
Weitere Informationen: helmholtz-imaging.de/project/renewbench-a-global-benchmark-for-renewable-energy-generation
Kontakt am SCC: Dr.-Ing.Kaleb Phipps