Zielsetzung und Anlass des Vorhabens<\/p>\n
Die Windenergie hat durch ihren stetigen Ausbau die Wasserkraft als Spitzenreiter bei der regenerativen Energieerzeugung abgel\u00f6st. Repowering, das bedeutet den Ersatz alter Windenergieanlagen durch neue, leistungsst\u00e4rkere Maschinen und die Nutzung von Offshore-Potenzialen in Nord- und Ostsee werden den Windstromanteil am Gesamtstromverbrauch weiter steigern. Wind steht nicht immer wie gew\u00fcnscht zur Verf\u00fcgung und unterliegt nat\u00fcrlichen Schwankungen, die sich in ver\u00e4nderlichen Anteilen der Windstrom-menge am Gesamtbudget ausdr\u00fccken. Seitens der Energieversorgungsunternehmen und Netzbetreiber m\u00fcssen deshalb Kontingente an Regel- und Reserveenergie vorgehalten werden, um die auftretenden Schwankungen auszugleichen. Belastbare Windstromprognosen k\u00f6nnen dabei helfen, \u00dcberkapazit\u00e4ten zu vermeiden und folglich unn\u00f6tige CO2-Emissionen zu reduzieren. Im Fall eines zu geringen Windaufkommens k\u00f6nnen durch rechtzeitige Information m\u00f6glichst umweltschonende Strategien zum Ausgleich der damit einher gehenden Unterversorgung gefunden werden. Bestehende Prognoseverfahren basieren im Regelfall auf den Ergebnissen von Wettervorhersagemodellen aus dem Routinedienst der nationalen Wetterdienste. Sie sind durch ihre Unsch\u00e4rfe bez\u00fcglich der Windgeschwindigkeit oftmals mit erheblichen Fehlern behaftet. Ziel dieses Projektes ist es deshalb, durch die Entwicklung eines f\u00fcr den Parameter Wind optimierten und r\u00e4umlich hoch aufgel\u00f6sten, drei-dimensionalen Atmosph\u00e4renmodells, Vorhersagen zu erzeugen, die eine deutlich verbesserte Prognoseg\u00fcte bez\u00fcglich der Windstromeinspeisung auf-weisen.<\/p>\n
Darstellung der Arbeitsschritte und der angewandten MethodenDas bislang wissenschaftlich genutzte Atmosph\u00e4renmodell GESIMA (Geesthachter Simulationsmodell der Atmosph\u00e4re) des Kooperationspartners GKSS wird an die Daten eines Wettervorhersagemodells gekoppelt. Die r\u00e4umlich grob aufgel\u00f6sten Eingangsdaten dieses Modells werden an GESIMA \u00fcbergeben und auf ein feineres Modellgitter \u00fcbertragen. Die nachfolgenden Berechnungen unter Beachtung aller drei-dimensionalen physikalischen Zusammenh\u00e4nge, ergeben differenzierte Felder und Zeitreihen f\u00fcr die Windgeschwindigkeit in den Gitterzellen. Aus diesen Zeitreihen k\u00f6nnen \u00fcber die Leistungskennlinie von Windenergieanlagen Energiemengen berechnet werden, die sich anschlie\u00dfend zur Gesamteinspeisung eines Netzbereiches oder des gesamten Netzes aggregieren lassen.<\/p>\n
Ergebnisse und Diskussion<\/p>\n
Nach der Fertigstellung der Programmumgebung f\u00fcr das Prognosesystem, das unter dem Arbeitstitel GEOFFREY (Gesima-based optimization of forecasts for renewable energy yield) gef\u00fchrt wird, wurde die Stabilit\u00e4t der automatisierten Abl\u00e4ufe sichergestellt. Als Erg\u00e4nzung wurde eine ebenfalls automatisierte Kontrolle der Eingangsdaten entwickelt, die Fehlprognosen aufgrund fehlerhafter Datens\u00e4tze vermeidet.
\nNach der Definition von Vergleichsregionen, die sich wesentlich an der Verf\u00fcgbarkeit von Vergleichsdaten orientierte, wurden Tests zur Modellgitterweite und der Wahl des antreibenden Wettermodells durchgef\u00fchrt. Es hat sich gezeigt, dass die vorgegebene Kombination der Eingangsdaten gut f\u00fcr die definierten Prognosezwecke geeignet ist.
\nDer Vergleich der prognostizierten, bodennahen Windgeschwindigkeit mit Messungen an Wetterstationen und anderen Datenquellen hat ergeben, dass das GEOFFREY-System zu einer leichten Untersch\u00e4tzung neigt. Diese ist \u00fcber Seegebieten st\u00e4rker, als \u00fcber Land. Ursache hierf\u00fcr ist wahrscheinlich die enge Bindung an die antreibenden Datenfelder, die \u00e4hnliche Eigenschaften aufweisen.
\nMit Hilfe von Zeitreihen, die an Windenergieanlagen als 10-Minuten-Mittelwerte aufgezeichnet werden, konnten Analysen der Prognoseg\u00fcte f\u00fcr die Windgeschwindigkeit und f\u00fcr die erzeugte Energie an verschiedenen Standorten und H\u00f6hen durchgef\u00fchrt werden. Die Berechnung der Energie aus der Windgeschwindigkeit erfolgte auf der Basis von Leistungskennlinien der Anlagen, die \u00fcber ein Polynom vierter Ordnung in eine stetige Funktion \u00fcberf\u00fchrt wurden. Die Untersuchungen wurden f\u00fcr Monats- und Tages-summen, sowie f\u00fcr 10- und 30-Minuten-Zeitschritte durchgef\u00fchrt. Eine leichte Untersch\u00e4tzung der Verh\u00e4ltnisse kann auch hier festgestellt werden, die sich jedoch \u00fcber eine einfache konstante Bias-Korrektur beheben l\u00e4sst. Die Genauigkeit der Prognoseg\u00fcte zeigt die gew\u00fcnschte Unabh\u00e4ngigkeit von der Modellregion, die f\u00fcr Schleswig-Holstein, einen Binnenstandort in Brandenburg und Sardinien definiert wurde. Bei der Interpretation der berechneten statistischen Kennzahlen muss beachtet werden, dass in diesem Projekt Einzelstandorte als Referenz dienten und nicht, wie sonst allgemein \u00fcblich, gr\u00f6\u00dfere Einzugsgebiete. Weiterhin ist zu beachten, dass die Zeitreihen aus den Datenspeichern der Windenergieanlagen Variationen aufweisen, die zu einem relativ hohen Basisfehler f\u00fchren. Dieser ist durch die Struktur der Modellierung nicht zu vermeiden, betr\u00e4gt jedoch bis zur H\u00e4lfte des ermittelten Gesamtfehlers.
\nUnter Beachtung dieser Vorgaben ist die erreichte Prognoseg\u00fcte positiv zu bewerten. Im Vergleich zu den antreibenden Daten, die als erste Sch\u00e4tzung der Entwicklung verwendet werden k\u00f6nnen, werden die Windfelder realistischer repr\u00e4sentiert. Eine weitere Steigerung der Genauigkeit ist beispielsweise durch eine effiziente Art des Monitorings, d. h. des Vergleichs mit aktuell gemessenen Daten, m\u00f6glich.<\/p>\n
\u00d6ffentlichkeitsarbeit und Pr\u00e4sentation<\/p>\n
DBU-Workshop Windprognose, 03. M\u00e4rz 2004, ZUK\/DBU Osnabr\u00fcck
\nTagung Zukunft der Windenergie, 21. Juni 2004, ZUK\/DBU Osnabr\u00fcck
\nWoche der Umwelt 2004, Bonn
\n5. Windenergietagung, WIE\/Universit\u00e4t Flensburg, 15.03.2005 Flensburg
\nMesse HusumWind, 2003\/2005<\/p>\n
Fazit<\/p>\n
Mit dem GEOFFREY-Programmsystem steht ein Verfahren zur Verf\u00fcgung, das eine differenzierte Prognose der eingespeisten Strommenge aus WEA erlaubt. Die vollzogene Kopplung eines drei-dimensionalen mesoskaligen Atmosph\u00e4renmodells an die Daten eines Wettervorhersagemodells hat ihre numerische Stabilit\u00e4t w\u00e4hrend der Anwendungen unter Beweis gestellt. Dies gilt insbesondere auch f\u00fcr den vollst\u00e4ndig automatisierten Ablauf der Programmkomponenten. Es hat sich weiter gezeigt, dass das System unabh\u00e4ngig vom Einsatzgebiet mit einer konstanten Genauigkeit betrieben werden kann, auch bei stark variierenden meteorologischen Randbedingungen.
\nDie Analyse der erreichten Prognosegenauigkeit erfolgt \u00fcber die Berechnung statistischer Kennzahlen, deren Vergleich mit den Werten anderer Verfahren nicht ohne eingehende Pr\u00fcfung der Bedingungen erfolgen sollte. Einige Ergebnisse sprechen daf\u00fcr, dass die Genauigkeit von prognostizierten Einzelstandorten mit Werten korrespondiert, die sonst nur f\u00fcr gr\u00f6\u00dfere Einzugsgebiete mit den entsprechenden Ausgleichseffekten angegeben wird. Dies gilt vor allem f\u00fcr die Berechnung von Tagessummen. H\u00f6her aufge-l\u00f6ste Datenreihen aus Windenergieanlagen sind dagegen mit einer so hohen Grundunsicherheit behaftet, dass die Genauigkeit damit nur eingeschr\u00e4nkt beurteilt werden kann.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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