Khadija Barhmi maakt zonnestroom voorspelbaar en beter inpasbaar in het energiesysteem

Hoe ben je in de hernieuwbare energie terechtgekomen?

‘Ik kom uit Marokko, uit Rabat. Daar deed ik een master in renewable energy engineering. Ik had goede cijfers en kreeg daardoor de kans om via een beurs mijn master in Portugal te vervolgen, aan de Universiteit van Lissabon. Mijn focus lag op zonne-energievoorspellingen met hemelbeelden en LiDAR-data, en dat is nog steeds zo.’

Hoe kwam jij in Nederland terecht?

‘Ik wilde me verder ontwikkelen in dit vakgebied en kreeg een beurs voor een tweede master in Spanje. Mijn begeleider in Portugal was via LinkedIn verbonden met Wilfried van Sark, hoogleraar Integratie van zonne-energie aan het Copernicus Instituut voor Duurzame Ontwikkeling van de Universiteit Utrecht. Zo raakte ik geïnteresseerd in wat hij en zijn onderzoeksgroep deden. Ik wilde altijd al promoveren. Toen er een PhD-positie openstond op solar forecasting, heb ik gesolliciteerd.’

Wat maakt solar forecasting belangrijk?

‘Zonne-energie is om te beginnen een overvloedige bron van enorm veel energie, en er zijn inmiddels veel verschillende technologieën beschikbaar om die op te vangen en om te zetten in elektriciteit. Maar de opwek van zonnepanelen voorspellen is lastig; die hangt heel sterk af van de weersomstandigheden. Kijk naar de lucht en je ziet wolken vaak echt snel bewegen. Schuiven ze voor de zon, dan kan dat de stroomproductie abrupt veranderen. Dat maakt het lastig om de inzet van zonnepanelen goed te managen. Hoe kunnen we die wolken volgen en de productie voorspelbaarder maken? Dat vind ik zeer interessant.’

Hoe doe je dat?

‘Je kunt van verschillende bronnen gebruikmaken, satellietbeelden onder andere. Die kunnen bijvoorbeeld een heel groot gebied in kaart brengen. Lokale wolkenbeweging is daarmee minder gedetailleerd te volgen. Numerieke weersvoorspellingen zijn dan weer goed voor een langere tijdshorizon, zoals uren tot een dag vooruit. All-sky camera’s staan op de grond en kijken omhoog naar de lucht. Het mooie daaraan is dat ze lokale wolkenbeweging heel goed en heel snel kunnen vastleggen. Ze worden al langer voor solar forecasting gebruikt. AI helpt de beelden te analyseren.’

Waar richtte jouw onderzoek zich precies op?

‘Mijn proefschrift heet “Towards Solar Nowcasting: Short-Term Solar Irradiance Forecasting with All-Sky Imagers and Artificial Intelligence”. Ik onderzocht hoe we hemelcamera’s kunnen combineren met AI om veranderingen in zoninstraling en pv-productie te voorspellen voordat ze gebeuren, tot maximaal 30 minuten vooruit. Het bredere doel was om pv beter inpasbaar te maken in het energiesysteem.’

Zoals ook in Utrecht een groot probleem is…

‘Exact. Ik wilde niet alleen de voorspelling zelf verbeteren, maar ook laten zien hoe dat gebouwen kan helpen bij betere beslissingen: wanneer een batterij bijvoorbeeld moet laden of ontladen. Een groot deel van de Utrechtse huizen en gebouwen heeft zonnepanelen. Als die hun eigen productie beter kunnen benutten, kan de elektriciteitsafname van het net afnemen.’

Wat waren de belangrijkste resultaten van je promotieonderzoek?

‘In onze gebouwsimulaties vergrootte het sturen op basis van voorspellingen met all-sky camera’s het aandeel lokaal verbruikte zonne-energie en verminderde het de elektriciteitsafname van het net, vergeleken met een basisstrategie zonder voorspelling. De resultaten laten de potentiële waarde zien van het combineren van solar forecasting met slimme energiemanagementsystemen. De resultaten hangen af van de gebouwconfiguratie: het energieverbruik, de batterijcapaciteit en de besturingsstrategie. Het werkt dus niet voor elk gebouw hetzelfde.’

Hoe dicht staat dit bij praktische toepassing?

‘De voorspellingen zijn met meetgegevens getest; de batterijbesturing is in simulaties onderzocht. Wil je het toepassen op een ander gebouw of in een industriële toepassing, dan moeten de voorspelling en de besturing telkens opnieuw worden aangepast en gevalideerd voor die specifieke installatie.’

Hoe verder na je promotie, wat is je ambitie?

‘Ik wil graag verder in onderzoek, in nauwe samenwerking met de praktijk. Ik geniet echt van onderzoek, zeker als het bijdraagt aan het oplossen van praktische uitdagingen. Tijdens mijn PhD raakte ik vooral geïnteresseerd in hoe je solar forecasting kan vertalen naar praktische toepassingen voor energiemanagement. En ik zie mezelf voorlopig nog wel even in Nederland blijven. Vorige week was ik nog op EU PVSEC - de European Photovoltaic Solar Energy Conference and Exhibition - in Rotterdam. Het maakte heel veel indruk hoeveel moeite iedereen hierin steekt om deze sector en de energietransitie verder te brengen. Ook ik wil daaraan bijdragen.’