Künstliche Intelligenz sagt bis 2100 Wachstum der Solarenergie in Andalusien voraus, aber nicht gleichermaßen in allen Gebieten

Künstliche Intelligenz sagt bis 2100 mehr Solarenergie in Andalusien voraus, aber nicht gleichermaßen in allen Gebieten

Ein Forscherteam der Universität Córdoba hat ein Modell der künstlichen Intelligenz entwickelt, das auf Grundlage von Temperaturdaten abschätzt, wie viel Solarenergie Andalusien bis zum Ende des Jahrhunderts haben wird. Es handelt sich um eine Studie, die Klimatologie, Energiewirtschaft und Computermodelle in einem Moment verbindet, in dem Spanien erneuerbare Energien rasch ausbaut, während der südliche Teil des Landes schon heute eine der günstigsten Solarlagen Europas besitzt. Der Wert der Arbeit liegt nicht nur in ihrer wissenschaftlichen Neuheit, sondern auch darin, dass sie versucht, eine sehr praktische Frage zu beantworten: wo und in welchem Ausmaß es sich lohnen wird, in den kommenden Jahrzehnten neue Photovoltaiksysteme zu planen.

Die Studie ist von Juan Antonio Bellido-Jiménez, Javier Estévez und Amanda P. García-Marín unterzeichnet, die mit der Forschungsgruppe für Hydrologie und landwirtschaftliche Hydraulik der Universität Córdoba verbunden sind. Laut der veröffentlichten Arbeit schätzt ihr Modell die tägliche Sonneneinstrahlung und berechnet anschließend die sogenannten Spitzen-Sonnenstunden, einen wichtigen Indikator für den Photovoltaiksektor, weil er eine standardisierte Messung der jährlich verfügbaren Energie ermöglicht. In der Praxis hilft dieser Indikator Investoren, Planern und öffentlichen Stellen dabei zu verstehen, wie viel Energie ein Solarpanel an einem bestimmten Ort und in einem bestimmten Zeitraum empfangen kann. Werden solche Schätzungen auf den Zeitraum bis 2100 ausgedehnt, entsteht ein Instrument, das langfristige Entscheidungen über Energieinfrastruktur, Raumplanung und die Anpassung an den Klimawandel beeinflussen kann.

Was Spitzen-Sonnenstunden sind und warum sie wichtig sind

Der Begriff Spitzen-Sonnenstunde, auch bekannt als peak solar hour, wird in der Photovoltaikindustrie verwendet, um Sonneneinstrahlung in eine standardisierte und vergleichbare Energiemaßeinheit zu übersetzen. Eine Spitzen-Sonnenstunde entspricht einer Strahlung von 1.000 Watt pro Quadratmeter während einer Stunde. Das bedeutet nicht, dass die Sonne an jedem Standort tatsächlich den ganzen Tag über mit derselben Intensität scheint, sondern dass die gesamte verfügbare Energiemenge in einem einheitlichen Format ausgedrückt werden kann, das für Kraftwerksplaner, Energieverteiler und öffentliche Verwaltungen verständlich ist. Genau deshalb sind Schätzungen der Spitzen-Sonnenstunden nützlich bei der Auswahl von Standorten für Solarkraftwerke, beim Vergleich des Produktionspotenzials verschiedener Gebiete und bei der Abschätzung des künftigen Ertrags von Anlagen.

In Andalusien, einer Region, die schon heute einen starken natürlichen Vorteil für die Entwicklung der Solarenergie hat, sind solche Daten besonders wichtig. Die andalusische Energieagentur verfügt bereits über Karten der Sonneneinstrahlung, die Satelliten- und Bodendaten kombinieren, und das europäische System PVGIS der Gemeinsamen Forschungsstelle der Europäischen Kommission dient als offenes Instrument zur Abschätzung der Sonneneinstrahlung und der Produktion von Photovoltaiksystemen in Europa und darüber hinaus. Die neue Forschung aus Córdoba geht einen Schritt weiter, weil sie nicht bei der Einschätzung des aktuellen Zustands stehen bleibt, sondern versucht, die künftige Verfügbarkeit von Solarenergie auf der Grundlage einer Variablen zu modellieren, die relativ leicht zu messen ist und für die umfangreiche historische und projektionierte Datensätze existieren: die Lufttemperatur.

Wie das Modell funktioniert und warum Temperatur ein ausreichender Ausgangspunkt war

Laut den Autoren der Arbeit bestand die Grundidee darin, Temperatur als einfach verfügbare und breit gemessene Variable zu verwenden, aus der sich mit Hilfe eines Modells des maschinellen Lernens die Sonneneinstrahlung und anschließend die Spitzen-Sonnenstunden abschätzen lassen. Das ist wichtig, weil direkte Messungen der Sonneneinstrahlung nicht an allen Standorten gleichermaßen verfügbar sind, während maximale und minimale Tagestemperaturen, thermische Spannweite und andere Temperaturableitungen viel häufiger Teil meteorologischer Datenbanken sind. Ein solcher Ansatz eröffnet die Möglichkeit, dass ähnliche Modelle auch in Gebieten mit weniger Ressourcen oder schwächerer Infrastruktur für die direkte Messung von Strahlung eingesetzt werden können.

Die Forscher verglichen vier Modelle des maschinellen Lernens und mehrere Konfigurationen von Eingangsdaten. Sie testeten verschiedene Kombinationen von Temperaturvariablen, darunter Tageshöchstwerte, Tiefstwerte und thermische Amplituden, um zu prüfen, welcher Ansatz die zuverlässigsten Ergebnisse liefert. Als bestes erwies sich das Modell des mehrschichtigen Perzeptrons, also MLP, und zwar in der Version, die die größte Anzahl von Temperaturvariablen umfasste. In der veröffentlichten Arbeit wird auch angegeben, dass alle Modelle die empirische Methode Hargreaves-Samani übertrafen, die häufig in Schätzungen im Zusammenhang mit klimatischen und hydrologischen Berechnungen verwendet wird, wenn detailliertere Daten fehlen.

Ein wichtiges Element des gesamten Ansatzes ist auch, dass das Modell nach seiner Entwicklung keine spezialisierte Supercomputer-Infrastruktur für den täglichen Einsatz benötigt. Die Autoren geben an, dass der für die Entwicklung erforderliche Rechenaufwand erheblich war, dass das fertige Modell anschließend aber auch auf einem Standardcomputer ausgeführt werden kann. Das erhöht seinen praktischen Wert für andere Forschungsgruppen, regionale Verwaltungen und Energieplaner.

Überprüfung der Zuverlässigkeit an 122 meteorologischen Stationen

Um zu überprüfen, ob das Modell Temperaturdaten tatsächlich zuverlässig in Schätzungen der Sonneneinstrahlung umwandeln kann, validierten die Forscher es anhand realer Messungen. Zu diesem Zweck verwendeten sie Daten von 122 meteorologischen Stationen in Andalusien, die zwischen 2000 und 2022 die Sonneneinstrahlung gemessen hatten. Auf Grundlage des Vergleichs zwischen geschätzten und gemessenen Werten kamen sie zu dem Schluss, dass das Modell gut genug funktioniert, um auch auf künftige Klimaszenarien angewendet werden zu können.

Gerade dieser Validierungsschritt unterscheidet eine wissenschaftlich nützliche Projektion von einer bloß theoretischen Annahme. Energieplanung, insbesondere wenn es um Investitionen geht, die Jahrzehnte dauern, kann sich nicht nur auf ein elegantes mathematisches Modell stützen. Es muss gezeigt werden, dass Schätzungen, die auf Temperatur beruhen, eine reale Grundlage in gemessenen Daten zur Sonneneinstrahlung haben. In diesem Fall behaupten die Forscher, dass es dem Modell gelungen ist, Muster ausreichend getreu zu reproduzieren, sodass sich damit auch künftige Veränderungen der räumlichen Verteilung des Solarpotenzials abschätzen lassen.

Was die Projektionen über den Zeitraum bis zum Ende des Jahrhunderts sagen

Die wichtigste Schlussfolgerung der Studie lautet, dass die Spitzen-Sonnenstunden in weiten Teilen Andalusiens in allen analysierten Klimaszenarien zunehmen. Im moderateren Emissionsszenario steigen die durchschnittlichen Jahreswerte laut der Arbeit von ungefähr 1.850 Kilowattstunden pro Quadratmeter und Jahr im Zeitraum 2024–2030 auf etwa 1.950 Kilowattstunden pro Quadratmeter und Jahr bis 2100. Im Szenario mit höheren Emissionen ist der Anstieg ausgeprägter und überschreitet 2.000 Kilowattstunden pro Quadratmeter und Jahr. Die Autoren stellten dabei einen allgemein positiven und statistisch signifikanten Trend für den größeren Teil Andalusiens fest.

Ein solcher Befund klingt auf den ersten Blick wie eine eindeutig gute Nachricht für die Solarenergie, doch die Studie wirft auch die komplexere Frage nach dem Verhältnis zwischen nutzbarem Energiepotenzial und Klimaerwärmung auf. Der Anstieg der verfügbaren Solarenergie findet nämlich nicht im luftleeren Raum statt, sondern zusammen mit steigenden Temperaturen und Veränderungen klimatischer Muster. Mit anderen Worten: Dieselben Prozesse, die die verfügbare Solarenergie erhöhen können, bringen gleichzeitig auch breitere Risiken für Landwirtschaft, Wasserressourcen, die Gesundheit der Bevölkerung und die Widerstandsfähigkeit der Infrastruktur gegenüber Hitzewellen mit sich. Deshalb können die Ergebnisse nicht isoliert als einfache Ankündigung von „mehr Sonne, mehr Nutzen“ gelesen werden, sondern als Teil des größeren Bildes der klimatischen Transformation Südeuropas.

Nicht alle Teile Andalusiens werden denselben Trend haben

Eines der wichtigeren Details der Arbeit ist, dass das Wachstum räumlich nicht gleichmäßig ist. Obwohl der größte Teil Andalusiens einen positiven Trend zeigt, verzeichnen einzelne Küstengebiete und Teile der Sierra Nevada ein sehr schwaches Wachstum und mancherorts sogar einen negativen Trend bei den Spitzen-Sonnenstunden. Das bedeutet, dass es selbst in einer Region, die oft als homogen „sonnig“ wahrgenommen wird, keine einheitliche Antwort auf die Frage gibt, wo der künftige Solarertrag am besten sein wird.

Für Planer und Investoren ist das eine außerordentlich wichtige Botschaft. Große regionale Durchschnittswerte lassen sich leicht in einen politischen Slogan verwandeln, doch Entscheidungen über den Standort neuer Anlagen werden auf einer viel feineren räumlichen Ebene getroffen. Küstengebiete können unter dem Einfluss anderer Bewölkungs-, Feuchtigkeits- und lokaler Luftzirkulationsregime stehen, während Gebirgsgebiete ihre eigenen mikroklimatischen Muster haben. Genau deshalb kann eine Karte der Spitzen-Sonnenstunden, die mit hoher räumlicher Auflösung erstellt wurde, nützlicher sein als allgemeine regionale Bewertungen, die lokale Besonderheiten nicht unterscheiden.

Warum das gerade jetzt wichtig ist

Dieses wissenschaftliche Ergebnis kommt zu einem Zeitpunkt, an dem Spanien seine Solar- und Windkraftkapazitäten rasch erhöht. Laut den im März 2026 veröffentlichten Daten von Red Eléctrica wurden im Laufe des Jahres 2025 fast 10 neue Gigawatt installierter Wind- und Solar-Photovoltaikleistung in Betrieb genommen, und allein die Solar-Photovoltaik-Technologie nahm um 8,8 Gigawatt zu. Rechnet man auch den Eigenverbrauch ein, näherte sich die gesamte Photovoltaikleistung des Landes 50 Gigawatt, womit Solar zur Technologie mit dem größten Anteil an der installierten Leistung des spanischen Stromsystems wurde. Gleichzeitig machten erneuerbare Quellen unter Einschluss des Beitrags der Eigenerzeugung 56,6 Prozent der Stromerzeugung aus.

Eine solche Entwicklung ist kein Zufall. Der aktualisierte spanische Nationale integrierte Energie- und Klimaplan bis 2030 setzt das Ziel, dass sogar 81 Prozent des Stroms aus erneuerbaren Quellen stammen sollen. In diesem Kontext hat jede neue Methode, die bei der präziseren Standortwahl, der besseren Ertragsmodellierung und der effizienteren Abstimmung des Netzes auf die künftige Erzeugung hilft, einen direkten operativen Wert. Andalusien ist aufgrund seiner klimatischen Bedingungen, des verfügbaren Raums und der bestehenden Entwicklung des Sektors natürlich eines der Schlüsselgebiete dieser Transformation.

Von der wissenschaftlichen Arbeit zum Instrument für öffentliche Politik und Investitionen

Die Autoren der Arbeit behaupten, dass das Modell nicht nur als akademisches Experiment gedacht ist, sondern auch als Werkzeug, das anderen Forschern und Entscheidungsträgern offensteht. Diese Offenheit ist aus mindestens zwei Gründen wichtig. Erstens ermöglicht sie die Überprüfung und Anpassung des Modells an andere Gebiete, was die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit und die Möglichkeit des Vergleichs erhöht. Zweitens erleichtert sie die Einbeziehung der Ergebnisse in reale Planungsprozesse, von regionalen Energiestrategien bis hin zu lokalen Entscheidungen über die Entwicklung der Infrastruktur.

In der Praxis könnten solche Projektionen genutzt werden, um die künftige Energieleistung verschiedener Standorte zu vergleichen, die Rentabilität neuer Solarfelder zu bewerten und das Verhältnis zwischen Klima und Energiesystem besser zu verstehen. Sie könnten auch bei der Planung von Netzverstärkungen, Energiespeicherung und industriellen Investitionen nützlich sein, die in der Nähe künftiger erneuerbarer Quellen angesiedelt werden wollen. In einem Land, das die Elektrifizierung von Verkehr, Heizung und Industrie beschleunigen will, wird die Qualität solcher räumlich detaillierter Energieschätzungen zu einer Frage der wirtschaftlichen Wettbewerbsfähigkeit und nicht nur der wissenschaftlichen Neugier.

Was die Ergebnisse nicht bedeuten

Wichtig ist jedoch, Vereinfachungen zu vermeiden. Diese Arbeit bedeutet nicht, dass jede Solarinvestition in Andalusien automatisch erfolgreicher sein wird, nur weil die Projektionen einen Anstieg der Spitzen-Sonnenstunden zeigen. Der Solarertrag hängt auch von einer Reihe anderer Faktoren ab: Netzzugang, Topografie, Modultemperatur, saisonale Produktionsmuster, Regulierung, Kapitalkosten, Energiespeicherung, gesellschaftliche Akzeptanz und Umweltauswirkungen. Ein Anstieg der verfügbaren Solarenergie beseitigt diese Einschränkungen nicht, sondern verbessert nur einen Teil der Gleichung.

Außerdem sind Projektionen bis 2100 zwangsläufig mit einem gewissen Maß an Unsicherheit verbunden. Sie hängen von Klimaszenarien, der Qualität der Eingangsdaten und den in die Modelle eingebauten Annahmen ab. Das mindert ihren Nutzen nicht, bedeutet aber, dass sie als Instrument für die Planung unter Unsicherheit interpretiert werden sollten und nicht als präzise Karte der Zukunft bis auf die letzte Dezimalstelle. In diesem Sinne liegt der größte Wert der Arbeit vielleicht nicht in einer einzelnen Zahl, sondern in ihrer Fähigkeit, die Richtung der Veränderung, räumliche Unterschiede und relative Vorteile einzelner Gebiete aufzuzeigen.

Andalusien als Labor der Energiewende

Andalusien profiliert sich schon seit Längerem als eines der wichtigsten spanischen Gebiete für die Entwicklung der Solarenergie. Regionale Institutionen und der nationale Energierahmen entwickeln seit Jahren Strahlungskarten, Datenbanken und regulatorische Instrumente, die auf den Ausbau erneuerbarer Quellen ausgerichtet sind. Nun kommt eine Ebene der prädiktiven Analytik hinzu, die nicht nur die Frage beantworten will, wie viel Solarenergie die Region heute hat, sondern auch, wie sich dieses Potenzial in den kommenden Jahrzehnten verändern könnte.

Gerade deshalb geht die Arbeit der Forscher aus Córdoba über ein eng akademisches Thema hinaus. Sie spricht von der Art und Weise, wie sich Klimawandel, Energiepolitik und die Entwicklung künstlicher Intelligenz in öffentlichen Entscheidungen immer stärker miteinander verweben werden. Für Südspanien kann das eine präzisere Ausrichtung von Investitionen und eine effizientere Nutzung des natürlichen Vorteils bedeuten, den es bereits hat. Zugleich erinnert es daran, dass das Wachstum des Solarpotenzials nicht von der breiteren klimatischen Realität getrennt ist, sondern ihr direkter Teil. Gerade die Fähigkeit, diese beiden Prozesse zusammen zu lesen, wird bestimmen, wie erfolgreich und nachhaltig die Energiewende sein wird.

Quellen:
- ScienceDirect / Applied Energy – Zusammenfassung der veröffentlichten Arbeit über die Projektion von Spitzen-Sonnenstunden im Süden Spaniens bis 2100 mithilfe eines Modells des maschinellen Lernens (Link)
- Red Eléctrica – offizieller Überblick über den Zustand des spanischen Stromsystems und das Wachstum der Solar-Photovoltaikleistung im Jahr 2025 (Link)
- MITECO / Regierung Spaniens – Nationaler integrierter Energie- und Klimaplan 2023–2030 mit dem Ziel von 81 Prozent erneuerbarem Strom bis 2030 (Link)
- Agencia Andaluza de la Energía – Beschreibung der regionalen Karte der Sonneneinstrahlung für Andalusien und der methodischen Grundlagen der Daten (Link)
- Gemeinsame Forschungsstelle der Europäischen Kommission – PVGIS, offenes europäisches Instrument zur Abschätzung von Sonneneinstrahlung und Photovoltaikpotenzial (Link)