Handbuch Energieberechnungen

From Wiki-WindPRO
(Redirected from Handbuch Kapitel 3)
Jump to navigation Jump to search

Zur deutschen Hauptseite | Alle deutschsprachigen Seiten



Einführung


Die Berechnung der mittleren jährlichen Energieproduktion (AEP, Annual Energy Production) gehört zu den wichtigsten Aufgaben bei der Windenergie-Projektentwicklung. Der Energiegehalt des Windes steigt in der dritten Potenz zur Windgeschwindigkeit an. Vom Energiegehalt nutzen Windenergieanlagen aufgrund technischer und physikalischer Beschränkungen etwa die Hälfte. Eine Verdoppelung der Windgeschwindigkeit bedeutet somit etwa eine Vervierfachung der Produktion. Aber auch kleinere Zunahmen der Windgeschwindigkeit haben schon signifikante Änderungen der Produktion zur Folge, so führt z.B. eine Erhöhung der Windgeschwindigkeit von 6 m/s auf 7m/s zu einer Zunahme der Produktion um rund 35%. Nur mit einer möglichst präzisen Vorhersage der Windverhältnisse lassen sich die Produktion und damit der finanzielle Ertrag des Projekts prognostizieren. Projektkosten, Unterhaltungskosten, Darlehenszinsen und vieles mehr sind ebenfalls wichtige Faktoren, diese variieren jedoch von Projekt zu Projekt bei weitem nicht so stark wie die Windverhältnisse. Über die Durchführbarkeit eines Projekts entscheiden maßgeblich die Windverhältnisse.

Es gibt unterschiedliche Wege, zu einer Schätzung der mittleren jährlichen Energieproduktion (AEP, Annual Energy Production) zu kommen. In windPRO sind meistens die folgenden drei Module in dieser Reihenfolge beteiligt:

  • MCP – Langzeitkorrektur der lokalen Windmessungen
  • PARK – Berechnung der mittleren jährlichen Energieproduktion (AEP) incl. Wake-Verlusten und optional Curtailments, z.B. Sektormanagement oder Fledermaus-Abschaltung
  • LOSS&UNCERTAINTY – Berechnung der erwarteten Verluste sowie der Unsicherheiten


Oder alternativ das Konzept für Zeitreihen-Berechnungen auf Basis von Mesoskalen-Daten:

  • METEO-Analyzer oder PERFORMANCE CHECK + PARK]- Postkalibrierung der Mesoskalen-Daten, um eine Übereinstimmung mit lokalen Messungen oder WEA-Produktionen im Abgleichzeitraum zu erhalten
  • PARK - Ertragsprognose auf Basis von 10-20 Jahren aktueller, postkalibrierter Mesoskalen-Daten incl. Wake-Verlusten und optional Curtailments, z.B. Sektormanagement oder Fledermaus-Abschaltung
  • LOSS&UNCERTAINTY – Berechnung der erwarteten Verluste sowie der Unsicherheiten


Bevor die Berechnungen durchgeführt werden können, müssen verschiedene Vorbereitungen getroffen werden:


Winddaten-Basis – mit lokaler Windmessung

  1. Importieren Sie die Logdateien der Windmessung in ein METEO-Objekt. Überprüfen Sie die Daten und deaktivieren Sie fehlerhafte Daten
  2. Richten Sie ein Geländemodell mit mindestens Höhen- und Rauigkeitsdaten, ggf. auch lokalen Hindernissen, ein (siehe Terraindatenobjekt).
  3. Analysieren Sie die Winddaten z.B. indem Sie die modellierte Windscherung mit der tatsächlich gemessenen vergleichen. Wenn mehrere Masten vorliegen, vergleichen Sie, wie gut sich ein Mast anhand der Ergebnisse eines anderen Masts vorhersagen lässt (Kreuzvorhersage). Versuchen Sie Unterschiede zu erklären und passen Sie ggf. das Geländemodell (z.B. Rauigkeiten oder Verdrängungshöhen oder die Strömungsmodell-Parameter an.
  4. Laden Sie Langzeit-Referenzzeitreihen (z.B. aus Online-Datenquellen) in ein METEO-Objekt. Überprüfen Sie die Qualität und vergleichen Sie unterschiedliche Datenquellen.
  5. Erzeugen Sie eine Langzeitkorrigierte regionale Windstatistik oder eine lokale Langzeit-Zeitreihe mit dem MCP-Modul.


Winddaten-Basis – ohne lokale Windmessung

  1. Verwenden Sie Daten aus Mesoskalen-Modellierungen. Dies benötigt eine Kalibrierung anhand regionaler Messdaten oder existierender WEA, da das absolute Niveau von Mesoskalen-Modellierungen häufig signifikant abweicht, auch wenn Richtungsverteilung und Dynamik des Windes gut getroffen werden.
  2. Oder verwenden Sie eine oder mehrere regionale Windstatistiken (WAsP-Format), die z.B. von einigen meteorologischen Diensten angeboten werden. Die Qualität ist oft nicht ausreichend und eine Validierung anhand von lokalen Daten (z.B. existierenden WEA) ist notwendig.
  3. Oder verwenden Sie Windressourcenkarten (WAsP- oder .siteres-Format) von einer Drittquelle. Hierbei sollte auf einen nachvollziehbaren Berechnungsweg und Angaben zur Unsicherheit geachtet werden.

Option (a) ist aufgrund ständig verbesserter Mesoskalen-Modelle sehr verbreitet und wird in windPRO in einem geschlossenen Berechnungskonzept umgesetzt, dem Scaler. Unter Scaler vs. regionale Windstatistik wird der Unterschied des Scaler-Konzepts zum Konzept der regionalen Windstatistiken dargestellt.


Auswahl des Anlagentyps und Windfarm-Layout

Einer der ersten Schritte wird häufig sein, die für die Windpark-Entwicklung verfügbare Fläche als WEA-Flächen-Objekt zu etablieren und relevante Restriktionsflächen und Pufferzonen einzupflegen.

Die Module SITE COMPLIANCE und LOAD RESPONSE können hilfreiche Werkzeuge sein, um WEA-Typen zu identifizieren, die den Windlasten am Standort widerstehen können.

Die Module METEO und WAsP interface helfen dabei, abzuschätzen, wie verschiedene WEA-Typen die lokalen Windbedingungen in Produktion umsetzen.

RESOURCE ermittelt die räumliche Variation der Windverhältnisse über die Standortfläche (Windressourcenkarte) und erlaubt so eine günstigere Platzierung der individuellen WEA, entweder manuell oder halbautomatisch durch das Modul OPTIMIZE.

Aber auch andere Faktoren können Einschränkungen für das Windfarm-Layout bedeuten; häufig sind Anforderungen zum Schutz der Nachbarn vor Geräuschen und Schattenschlag der WEA zu berücksichtigen (Module DECIBEL und SHADOW). Die visuelle Wahrnehmung der WEA kann eine Rolle spielen (Modul ZVI für Sichtbarkeitskarten, Modul PHOTOMONTAGE), und weitere Naturschutzbelange (Vogelzug und -brut, Fledermäuse) können bestimmte Abstände zu entsprechenden Habitaten erfordern.


Einrichten eines Berechnungsmodells

Um die horizontale und vertikale Variation der Windbedingungen über das Gelände modellieren zu können, werden ein Geländemodell (Höhen, Geländerauigkeit und Hindernisse) und ein Strömungsmodell benötigt.

windPRO bietet verschiedene Online-Datenquellen für Geländemodell-Komponenten an sowie eine vollständige Integration der Strömungsmodelle WAsP und WAsP-CFD. Alternativ kann die Modellierung der Windverhältnisse auch extern erfolgen und in Form des standardisierten .flowres-Formats in windPRO importiert werden.


Performance-Überprüfung im laufenden Betrieb

Ein weiterer Schritt, der sich anschließen kann, ist die Performance-Überprüfung nach Errichtung. Hierbei leistet das Modul PERFORMANCE CHECK wertvolle Dienste, da es erlaubt, Modellierung und tatsächliche Produktion detailliert miteinander zu vergleichen und so Rückschlüsse auf Modellierungsfehler oder Performanceprobleme der WEA zu ziehen.



Unterschiedliche Berechnungskonzepte – regionale Windstatistik oder Scaler-Berechnung

In der Vergangenheit basierte die Mehrzahl der Ertragsprognosen auf regionalen Windstatistiken. Dies ist das ursprüngliche Konzept der Windatlas-Methode (WAsP-Methode), wobei die Windverhältnisse durch eine Matrix von Weibullverteilungen in den drei Dimensionen Höhe, Richtungssektor und Rauigkeit dargestellt wird. Dieses Konzept hat sich als robust und schnell erwiesen.

Scaler-Berechnungen verwenden ein sehr ähnliches Konzept, arbeiten aber auf Basis von Zeitreihen und bieten so zusätzliche Möglichkeiten. Durch eine zeitliche Dimension ist es möglich, z.B. Produktions- mit Nachfrage- oder Preiszeitreihen zu verbinden, oder die Kosten für Curtailments präziser zu berechnen. Diese Art der Berechnung wird zunehmend interessant, weil durch verbesserten Zugang zu Mesoskalen-Modellen inzwischen Mesoskalen-Zeitreihen für jeden Punkt der Welt verfügbar sind. Aber die Methode beschränkt sich nicht auf Mesoskalen-Zeitreihen, sondern kann ebenso mit lokalen Messungen angewendet werden und bietet hier den Vorteil der Interpolation der Daten mehrerer Masten.


Berechnungsoptionen bei den verschiedenen Konzepten

Nicht jede Berechnungsoption ist mit jedem der verschiedenen Konzepte kompatibel. Die folgende Aufstellung zeigt, was mit welchem Konzept möglich ist.


Berechnungsoptionen Reg. Windstatistik Scaler
Ausgabe von Zeitreihen Teilweise 1) JA
Unterschiedliche Schallmodi Tag/Nacht NEIN) JA
Leistungskennlinien-Korrektur Luftdichte JA, jährlicher Mittelwert JA, pro Zeitstempel
Turbulenz NEIN JA
Windscherung und Richtungsänderung NEIN JA
Modellkorrekturen Verdrängungshöhe nach Richtungssektor JA JA
RIX-Korrektur JA JA
Curtailment-Berechnungen in PARK Sektormanagement JA JA
Andere Curtailments NEIN JA 2)
Windressourcenkarte berechnen JA JA
Interpolation zwischen mehreren Masten/ Mesoskalen-Zeitreihen Teilweise 3) JA
Wakemodell-Optionen Alternativmodelle zu N.O.Jensen (PARK1 und 2) und N.O.Jensen(EMD):2005 JA JA 8)
Sonderausgaben wie Berechnete Turbulenz und PPV-Modell JA Teilweise 4)
Erweiterte Wakeverlust-Einstellungen, z.B. Ändern der WDC nach Anzahl der WEA im Luv NEIN JA
Turbulenzabhängige Wake-decay-Konstante Teilweise, nach Richtungssektor-Mittel JA, pro Zeitstempel
Blockage JA 8) JA 8)
Nabenhöhenabhängige TI/WDC nach Geländetyp-Auswahl JA 9) JA 9)
Verwendung von WAsP-CFD JA JA
Verwendung anderer CFD-Modelle Teilweise 5) Teilweise 6)
Verwendung von EMD-Mesoskalen-Daten JA JA
Verwendung von Mesoskalen-Daten anderer Anbieter Teilweise 7) Teilweise 7)

1) Bei Zeitreihen-Berechnungen nach dem windPRO-2.9-Modus wird die Prognose der jährlichen Produktion anhand der Windstatistik durchgeführt, die Erträge werden in einem nachträglichen Schritt anhand einer Schablonen-Zeitreihe auf die Zeitstempel aufgeteilt.

2) Bei Verwendung von N.O.Jensen (PARK1), PARK2 und Eddy Viscosity Model (J.F.Ainslie):1988

3) Bei der Berechnung von Windressourcenkarten kann zwischen Windstatistiken fließend interpoliert werden und die Windressourcenkarte kann als Grundlage weiterer Berechnungen dienen.

4) Die berechnete Zeitreihe inkl. berechneter Turbulenz kann in Excel exportiert werden und dort beliebige Aggregationen durchgeführt werden. Wird eine kleine WEA an die Mastposition gesetzt und in die Berechnung einbezogen, wird auch für diese die Windgeschwindigkeit etc. ausgegeben.

5) Wenn das CFD-Modell Windressourcenkarten im WAsP-Format generieren kann, so können diese als Grundlage weiterer Berechnungen verwendet werden.

6) Über das standardisierte *.flowres-Format können die Ergebnisse von externen Strömungsmodellierungen in Scaler-Berechnungen genutzt werden (auch Ergebnisse zu Turbulenz, Anströmwinkel etc.)

7)Das Downscaling (Schritt von der Mesoskalen- zur Mikroskalen-Ebene) erfordert Informationen zum Geländemodell des Mesoskalen-Modells, die derzeit nur bei den EMD-Mesoskalendaten verfügbar sind. Mesoskalen-Daten von Drittanbietern können jedoch mit deren eigenen Geländemodellen als „künstlicher Messmast mit Geländemodell“ verwendet werden oder es kann eine vereinfachte Downscaling-Methodik verwendet werden.

8) Ab windPRO 3.5.

9) Ab windPRO 3.6.

Warum mit Scaler berechnen?

Genauere Berechnung

  • Windverhältnisse, die sich nicht gut mit Weibullverteilungen darstellen lassen, werden trotzdem korrekt berechnet.
  • Leistungskennlinien-Korrekturen für Luftdichte, Turbulenz, Windscherung oder Richtungsänderungen können jeweils für die spezifische Situation eines Zeitstempels ermittelt werden, anstelle von lediglich über das ganze Jahr gemittelten Korrekturen in der Berechnung mit regionalen Windstatistiken.
  • Die Ausbreitung der Nachlaufströmung ist abhängig von der Turbulenz, die mit der Zeit variiert. Bei der Verwendung von regionalen Windstatistiken kann das Parkmodell lediglich mit einem gemittelten Wert arbeiten, bei Scaler-Berechnungen kann für jeden Zeitstempel die tatsächliche Turbulenz verwendet werden.
  • Die meisten Curtailment-Verluste wie Schall, Schattenwurf, Vögel, Fledermäuse, Sektormanagement können mit Scaler-Berechnungen in PARK sehr präzise ermittelt werden, inklusive der Auswirkungen auf die umliegenden WEA.
  • Die Validierung eines Modells kann ins Detail gehen. Anstelle eines Mittelwerts, der mit der Realität verglichen werden kann, kann mit Scaler-Berechnungen z.B. Richtung, Monat oder Stabilitätssituation individuell betrachtet werden.


Bessere Modellierung durch besseres Feedback

Durch den Vergleich der modellierten mit der tatsächlichen Produktion nach Errichtung der neuen WEA können Modellprobleme unter den gegebenen Bedingungen identifiziert und so wertvolle Erfahrungen für zukünftige Modellierungen gewonnen werden. Beispielsweise können tatsächliche Produktion und Modellierung separat nach Perioden hoher und niedriger Turbulenz untersucht werden und so festgestellt werden, ob das Modell durchgehend gleich gut funktioniert.


Einbindung der WEA-Produktion in einem verteilten Energiesystem

Angesichts der volatilen Strommärkte, die die Strompreise im Laufe der Zeit schwanken lassen, ist es wichtig, das Produktionsmuster zu kennen, um fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen. Die Leistung für zeitlich schwankende Tarife kann berechnet werden. Wenn das Verbrauchsmuster bekannt ist, kann auch der von den Turbinen gedeckte Eigenverbrauch berechnet werden. Netzsysteme und andere Erzeugungsanlagen können besser konzipiert werden, wenn die zeitlich schwankende Erzeugung bekannt ist, z. B. wie sich die räumliche Verteilung der Windparks auf die zeitlichen Schwankungen der Winderzeugung auswirkt.


Verwendung von Mesokalen-Winddaten

Mesoskalen-Winddaten sind weltweit verfügbar, umfassen lange Zeiträume und haben keine Lücken. Außerdem können sie eine Vielzahl von Signalen umfassen wie Temperatur, Druck, Turbulenz, Windscherung, Richtungsänderung, Luftfeuchtigkeit, Solarstrahlung etc. Dies ermöglicht in Zukunft auch weitere Betrachtungen wie die Abstimmung der Produktion mit dem Heizbedarf oder die Identifikation von Vereisungs-Situationen.

Es ist jedoch notwendig, Mesoskalen-Daten anhand von lokalen Daten zu kalibrieren, um zu einer korrekten Einschätzung der lokalen Windbedingungen zu kommen. Bei der Kalibrierung mit (lokalen) Zeitreihen können beispielsweise systematische Fehler (Bias) in Bezug auf Richtungs- und Jahreszeitliche Verteilung korrigiert werden, wogegen mit regionalen Windstatistiken lediglich eine Anpassung der mittleren Windbedingungen möglich ist.


Vorbereitung auf zukünftige Technologien

WEA-Hersteller bieten Technologien an, mit denen WEA-Leistungskennlinien z.B. flexibel an aktuelle Lastbedingungen angepasst werden können. Die Ertragsprognose mit Zeitreihen ist auf diese Entwicklungen vorbereitet.


Ablauf einer Scaler-Berechnung

Es werden sektorweise Transferfunktionen zwischen Messposition und berechnetem Punkt (z.B. WEA) ermittelt. Diese werden auf jeden Zeitstempel der Ausgangszeitreihe angewandt, um die Windgeschwindigkeit an den berechneten Punkt zu extrapolieren.

Bei Verwendung von Mesoskalen-Daten als Ausgangspunkt einer Mikroskalen-Modellierung (Downscaling) wird bereits im Mesoskalen-Datensatz auf die Berechnungshöhe (Nabenhöhe) interpoliert. Es findet demnach keine vertikale Extrapolation durch das Mikroskalen-Modell (WAsP / WAsP CFD) statt, sondern es werden bereits die Ausgangsdaten der korrekten Höhe verwendet.

Wenn mehrere Meso-Punkte oder Messmasten verfügbar sind, kann eine horizontale Interpolation durchgeführt werden. Dies geschieht auf Ebene des geostrophischen Windes, die bei Mesokalen-Daten gleichzusetzen ist mit der Ebene der regionalen Windstatistik bei einer regulären WAsP-Berechnung; bei Mesoskalen-Daten entspricht sie den Windbedingungen, nachdem der Meso-Geländeeinfluss herausgerechnet wurde. Auf die Interpolierten Daten wird dann das Mikroskalen-Geländemodell von WAsP bzw. WAsP-CFD angewandt, um sie auf den Berechnungspunkt zu skalieren.


Der Scaler – das Transferfunktionen-Werkzeug

Der Scaler ist das Werkzeug in windPRO, das den Transfer der Ausgangs- zur Ergebniszeitreihe steuert.

Der Scaler bietet die folgenden Möglichkeiten:

  • Wahl der Methode des Transfers:
    • Messdaten vs. Mesoskalen-Daten (und damit der Frage, ob reguläre WAsP-Methodik oder Downscaling verwendet wird)
    • Auswahl des Mikroskaligen Geländes
    • Auswahl des Mikroskalen-Modells (WAsP11+, WAsP CFD oder .flowres (offenes Strömungsmodell-Ausgabeformat))
  • Optionale RIX-Korrektur
  • Verdrängungshöhen-Korrektur (Waldmodell)
  • Turbulenz kann von der Mast- auf die WEA-Position umgerechnet oder - wenn das Modell es unterstützt (z.B. CFD) - modelliert werden.
  • Post-Kalibrierung, z.B. um systematische Fehler in Mesoskalen-Daten auszugleichen:
    • Eingabe einer generellen Skalierung / eines Offsets
    • Detaillierte Skalierung pro Richtung, Jahres- oder Tageszeit

Der Scaler kann als eigenständiges Werkzeug aufgerufen werden, um Scaler-Voreinstellungen zu konfigurieren. Zusätzlich ist er in der Software in der Regel an den Stellen eingebunden, wo seine Dienste benötigt werden:

  • In der PARK-Berechnung, wenn die Option Zeitreihen-Berechnungen ausgewählt ist
  • In MCP, wenn es darum geht, eine Mesoskalen-Zeitreihe auf die Mastposition umzurechnen, um die Korrelation zu verbessern
  • Im METEO-Analyzer, um die Zeitreihe einer Datenposition (Mast + Höhe, i.d.R. Meso-Daten) auf eine andere Datenposition (Mast + Höhe, i.d.R. Messmast) zu transformieren. Dies kann dabei helfen, herauszufinden, welche systematischen Abweichungen in den Mesoskalen-Daten gegenüber einer lokalen Messung vorhanden sind und anhand dieser Information eine Post-Kalibrierung vorzunehmen (und zu testen)
  • METEO-Objekt / Neue Höhe hinzufügen: Eine Scaler-Zeitreihe für eine Zielhöhe kann aus den Daten des METEO-Objekts erzeugt werden. Dies kann z.B. in einem Mesodaten-Objekt dazu dienen, den Einfluss des Downscaling-Prozesses (Herausrechnen des Meso- und Hineinrechnen des Mikro-Terrains) darzustellen
  • METEO-Objekt / Grafiken / Profil: der Scaler kann verwendet werden, um ein modelliertes Windprofil zu berechnen. Damit kann beispielsweise der Effekt von Verdrängungshöhen überprüft werden. Im Gegensatz zum WAsP-Profil, das die zeitlichen Filter (Jahreszeit, Tageszeit) nicht berücksichtigt, werden diese beim Scaler-Profil berücksichtigt


Neue Möglichkeiten durch Scaler-Berechnung

Wird eine PARK-Berechnung mit Scaler durchgeführt, stehen die folgenden zusätzlichen Berechnungsoptionen (gegenüber der regulären WAsP-Berechnung) zur Verfügung:

  • Verwendung der jeweils der Zielhöhe nächstgelegenen Höhe im Meso-Datensatz (und somit Nutzung der besseren Modellierung der atmosphärischen Stabilität durch das Mesoskalen-Modell im Vergleich zu WAsP)
  • Individuelle Korrektur der Leistungskennlinie für jeden Zeitschritt für:
    • Luftdichte
    • Turbulenz
    • Windscherung
    • Richtungsverdrehung
  • Anpassung der Wake-Decay-Konstante (WDC) entsprechend der Turbulenz für jeden Zeitschritt
  • Verwendung unterschiedlicher Betriebsmodi abhängig von zeitlichen oder meteorologischen Parametern (Curtailments)


Langzeitkorrektur mit dem Scaler und Postkalibrierung

Wenn eine regionale Langzeitreihe (z.B. Reanalyse- oder Mesoskalen-Zeitreihe) sowie eine lokale Kurzzeitmessung vorliegen, so führt der übliche Weg zur Erstellung einer lokalen Langzeitreihe über das MCP-Modul. Dies bleibt in den meisten Fällen der bevorzugte Weg.

Ist die Langzeitreihe eine EmdConWx- oder Emd-Wrf-Mesoskalen-Zeitreihe, so bietet die Postkalibrierung mit dem Scaler nun eine alternative Möglichkeit, eine Langzeitkorrektur vorzunehmen. Diese ist vor allem dann gut nutzbar, wenn die Richtungsverteilungen beider Datenquellen sehr ähnlich sind. Sie wird dadurch interessant, dass bei diesen Langzeit-Datenquellen die Windscherung maßgeblich durch das Mesoskalen-Modell bestimmt wird, das Scherungs-Informationen bis zu einer Höhe von 200 m verfügbar macht. Das WAsP-Modell alleine ist dagegen nicht in der Lage, die Windscherung aus gemessenen Daten zu berücksichtigen, sondern modelliert diese nur anhand des Geländes und eines sehr einfachen Stabilitätsmodells (obgleich die Windscherung aus lokalen Messdaten beispielsweise im METEO-Objekt verwendet werden kann, um die WAsP-Parameter zu kalibrieren).

Die Postkalibrierung zum Zwecke der Langzeitkorrektur wird im METEO-Analyzer durchgeführt. Dort wird für die Position und den Zeitraum der lokalen Messung mit Hilfe des Scalers eine neue Zeitreihe aus den Mesoskalendaten berechnet. Die beobachteten Unterschiede zwischen lokaler Messung und der so generierten Zeitreihe, z.B. in der mittleren Windgeschwindigkeit in verschiedenen Richtungen, können dann verwendet werden, um (in diesem Fall richtungsweise) Skalierungsparameter zu bestimmen. So kann die Postkalibrierung des Scalers in mehreren Iterationen an den Tagesgang, den Jahresgang und die Richtungs-Windgeschwindigkeiten angepasst werden mit dem Ziel, den Verlauf der lokalen Messung bestmöglich zu simulieren. Aus der Mesoskalen-Zeitreihe und den so gefundenen Postkalibrierungs-Parametern werden schließlich die Zeitreihen für die WEA-Positionen generiert.


Scaler und Windressourcenkarten

Eine Windressourcenkarten ist ein Satz von Weibullparametern (Sektorweise A- und k-Parameter) für gitterartig angeordnete Punkte. Siehe hierzu den Überblick zum RESOURCE-Modul.

Ein Beispiel für Windressourcenkarten sind z.B. die Karten des Global Atlas of Siting Parameters (GASP), die kostenlos über das Menüband KlimaSiteParam.png  in windPRO heruntergeladen werden können (wobei der Umfang von GASP-Karten tatsächlich über den von reinen Windressourcenkarten hinausgeht, da sie auch andere Standortparameter enthalten).

Sollen Windressourcenkarten mit windPRO erstellt werden, können sie sowohl auf Basis von Windstatistiken als auch mit Hilfe des Scalers berechnet werden. Die Ausgabe - die Windressourcenkarte - wird allerdings bei Verwendung des Scalers keine Zeitreihen enthalten, sondern ebenfalls nur Weibullverteilungen. Bei der Scaler-Methode ist ebenso wie bei der Verwendung von Windstatistiken die Interpolation zwischen verschiedenen Datenquellen (mehrere Masten bzw. Mesoskalen-Datensätze) möglich.



Grundlegende Anforderungen, Daten und Objekte

Detaillierte Terrainbeschreibungen und mehrere Kurz- und Langzeitreihen in einem Projekt stellen hohe Anforderungen an die Fähigkeit der Software, große Datenmengen zu verarbeiten. windPRO wurde im Laufe der Zeit an die strukturierte Handhabung immer größerer Datenmengen angepasst und an die Notwendigkeit, diese unter Kontrolle zu behalten, Fehler zu identifizieren und zu korrigieren. Im folgenden Abschnitt sind die verschiedenen Datentypen und Objekte (Datencontainer) für Energieberechnungen beschrieben.

Die Grundlagen einer Berechnung der Jährlichen Energieproduktion (Annual Energy Production, AEP) sind:

  • Winddaten (Windmessungen oder vorbehandelte Winddaten wie regionale Windstatistiken)
  • Modelle zur langzeit-repräsentativen Umrechnung der Winddaten auf die WEA-Positionen in Nabenhöhe:
    • Vertikal
    • Horizontal
    • Langzeitkorrektur
  • Technische Daten der WEA (Nabenhöhe, Leistungskennlinie und Schubbeiwert [Ct-Kennlinie])
  • Verluste (z.B. Wake-Verluste, elektrische Verluste, Verfügbarkeits-Verluste)

Die folgenden Unterkapitel behandeln die grundlegenden Datenstrukturen in windPRO.



Windmessungen

Windmessungen sind der typische Ausgangspunkt für Berechnungen der erwarteten Energieproduktion von Windenergieanlagen. Eine Messung sollte, um die jahreszeitlichen Schwankungen von Windgeschwindigkeit, -richtung und atmosphärischer Stabilität abbilden zu können, mindestens ein Jahr andauern. Die Variationen zwischen den Jahren müssen durch einen Langzeit-Abgleich mit einer gut korrelierenden regionalen Zeitreihe von mindestens 10, besser aber 20 Jahren Länge, erfasst werden.

Gemessene Winddaten sowie weitere meteorologische Parameter wie Temperatur oder Druck werden in windPRO in das METEO-Objekt geladen. In diesem wird üblicherweise eine Datenprüfung (Screening) nach Fehlern durchgeführt und die Daten werden für die Weiterverarbeitung vorbereitet.

Liegen Windmessungen für mehrere Höhen vor, so kann damit überprüft werden, ob die Änderung der Windgeschwindigkeit mit der Höhe (Windscherung) korrekt durch das gewählte Modell abgebildet werden kann oder ob Anpassungen des Modells geraten erscheinen. Liegt eine Messung in Nabenhöhe der geplanten WEA vor, so eliminiert dies eine bedeutende Unsicherheitskomponente, nämlich die Vertikalextrapolation durch das Modell. Messungen von mehreren Masten (oder anderen Messgeräten, wie Lidar oder Sodar) reduzieren die Unsicherheit der horizontalen Extrapolation und geben generell eine wichtige Rückmeldung dazu, wie gut das gewählte Modell die horizontale Extrapolation handhabt. Die Kreuzvorhersage im Werkzeug METEO-Analyzer hilft dabei, die Qualität sowohl der horizontalen als auch der vertikalen Extrapolation durch das Modell zu überprüfen.

Wird das Zeitreihenbasierte Scaler-Konzept zur Energieberechnung verwendet, können mehrere Messpunkte direkt verwendet werden, um dazwischenliegende WEA-Positionen zu interpolieren. Diese Möglichkeit ist im Windstatistik-basierten Konzept von WAsP nicht vorgesehen.



Regionale Windstatistik

In der Vergangenheit wurde die Mehrzahl der Ertragsprognosen auf Basis von Regionalen Windstatistiken durchgeführt. Obgleich der alternative Berechnungsweg mit Scaler bzw. Zeitreihen viele Vorteile hat, wird der Weg über regionale Windstatistiken von windPRO weiterhin unterstützt.

Regionale Windstatistiken bilden die Grundlage für Berechnungen mit den Modellen ATLAS, WAsP interface und WAsP-CFD. Eine regionale Windstatistik kann auf Basis einer Windmessung oder von Mesoskalendaten (EMD-WRF (DE oder EmdConWx) mit dem Modulen STATGEN oder MCP selbst erstellt werden. Dies setzt voraus, dass eine gültige Lizenz für das Strömungsmodell WAsP vorliegt.

Auch Drittanbieter vertreiben regionale Windstatistiken für verschiedene Länder (z.B. Deutschland: DWD). Seit 2015 existiert mit dem Global Wind Atlas [1]eine weltweite kostenlose Datenquelle für regionale Windstatistiken, die via Downscaling aus Reanalyse-Daten erstellt wurden.

Wenn regionale Windstatistiken nicht auf Basis einer Standortmessung erstellt wurden, wird in aller Regel eine nachträgliche Skalierung der regionalen Windstatistik anhand von lokalen Daten (z.B. WEA-Erträgen) vonnöten sein, bevor Ergebnisse mit ausreichender Unsicherheit berechnet werden können.


Inhalt einer regionalen Windstatistik

Eine regionale Windstatistik ist eine multidimensionale Matrix von Windgeschwindigkeitsverteilungen mit den folgenden Dimensionen:

  • Höhe über Grund (Standardwerte: 10, 25, 50, 100, 200 m)
  • Windrichtung (Standardwerte: 12 Sektoren zu je 30°)
  • Rauigkeit (Standardwerte: Klassen 0 – 4, entsprechend Längen 0,0002; 0,03; 0,1; 0,4; 1,5)

In jeder Dimension beschreibt eine Weibullverteilung, repräsentiert durch ihre A- und k-Parameter, die Verteilung der Windgeschwindigkeiten. Für jede Rauigkeit ist eine eigene Verteilung der Windrichtungen auf die Richtungssektoren hinterlegt.

Die Daten stellen keine tatsächlichen Windbedingungen an der entsprechenden Position dar, sondern idealisierte Windbedingungen unter der Annahme, dass das Gelände eben und hindernisfrei und die Rauigkeit einheitlich ist.

In neueren WAsP-Versionen werden regionale Windstatistiken auch "Generalized Wind Climate" (GWC) genannt.

Regionale Windstatistiken treten in drei Datenformaten auf:

  • *.lib, das älteste Format, das bereits mit der ersten WAsP-Version 1993 eingeführt wurde. Es ist ein einfach strukturiertes Textformat, das neben den oben genannten Informationen keine weiteren Daten enthalten kann.
  • *.wws (windPRO Wind Statistic), das zur Verwendung in windPRO aufgrund der Beschränkungen des .lib-Formates eingeführt wurde und zusätzliche Informationen zu Rahmenbedingungen der Erstellung (z.B. verwendete WAsP-Parameter, Koordinaten, Länge und Zeitraum der zugrunde liegenden Zeitreihe, Methode der Langzeitkorrektur) enthalten kann.
  • *.gwc, die modernisierte Version des .lib-Formats, die in WAsP seit Version 11 verwendet wird. Ebenso wie .wws kann das .gwc-Format zusätzliche Informationen enthalten, beschränkt sich dabei aber auf für das WAsP-Programm relevante Daten wie die verwendeten WAsP-Parameter.

windPRO kann Dateien im Format .lib und .wws erzeugen und alle drei Formate verwenden.


Erstellen einer regionalen Windstatistik

Eine regionale Windstatistik wird erstellt, indem die tatsächlichen Geländebedingungen an einem Messstandort aus den gemessenen Daten herausgerechnet werden und gegen generalisierte Geländebedingungen ersetzt werden. Dabei wird stets nur von einer gemessenen Höhe ausgegangen, die Vertikalextrapolation erfolgt durch das Modell zum Teil anhand der Geländerauigkeit, zum Teil anhand des Stabilitätsmodells. Letzteres kann durch Adaption der sogenannten Heatflux-Parameter (Bestandteil des WAsP-Modells) beeinflusst werden, was in der Regel in sehr warmen oder sehr kalten Klimata notwendig ist.

Die Windstatistik-Erstellung geschieht in windPRO mithilfe der Module STATGEN (wenn die Messdaten bereits langzeit-repräsentativ sind) oder MCP (wenn die Messdaten zuerst noch langzeitkorrigiert werden müssen). Diese Module greifen intern auf die WAsP-Software zurück, die für die Strömungsmodellierung (das Herausrechnen der Gelände- und Stabilitätseinflüsse) zuständig ist.


Für die Berechnung einer regionalen Windstatistik wird benötigt:

  • Ein METEO-Objekt mit sektorweisen Weibullverteilungen für eine Messhöhe; es wird stets nur eine Messhöhe verwendet (in der Regel die höchste). Die Datengrundlage kann auch als Zeitreihe oder Häufigkeitsverteilung vorliegen, windPRO führt dann die Umwandlung in sektorweise Weibullverteilungen selbständig durch.
  • Ein Terraindatenobjekt mit Informationen zu Orographie (Geländehöhen), Rauigkeiten und lokalen Hindernissen sowie gegebenenfalls Verdrängungshöhen zur Abbildung eines Waldeffekts

Wird eine regionale Windstatistik angewandt, um Windbedingungen an einem WEA-Standort zu ermitteln, wird zunächst aus den verfügbaren Daten der Teil extrahiert, der den Geländebedingungen am WEA-Standort am ähnlichsten ist, und dann noch genauer anhand der lokalen Bedingungen angepasst.

Der Prozess der Erstellung und Anwendung einer regionalen Windstatistik ist in der folgenden Grafik skizzenhaft dargestellt (Quelle: Europäischer Windatlas [2]).

Energie 3 (1).png


Verwendung von regionalen Windstatistiken

Wenn eine regionale Windstatistik in einer Berechnung verwendet werden soll, so muss sie in einem Terraindatenobjekt über den Windstatistik-Viewer ausgewählt werden (Terraindatenobjekt (Zweck ATLAS, WAsP, RESOURCE) → Register WindstatistikWindstatistik(en) wählen ). Der Windstatistik-Viewer kann auch als eigenständiges Werkzeug über Menüband Klima → Windstatistik-Viewer  aufgerufen werden.

Beachten Sie, dass eine Windstatistik nur mit der WAsP-Version verwendet werden soll, mit der sie erzeugt wurde. Dies ist insbesondere relevant zwischen den WAsP-Versionen 10 und 11, da hier signifikante Anpassungen des WAsP-Modells vorgenommen wurden.


Einige Datenquellen für Windstatistiken benötigen eine eigene Lizenz des Datenherstellers, damit sie in windPRO verfügbar sind, siehe hierzu Vorinstallierte Windstatistiken. Wenn Windstatistiken aus Drittquellen akquiriert wurden, so müssen diese entweder im Verzeichnis \windPRO Data\Windstatistics\ oder im aktuellen Projektverzeichnis abgelegt werden, oder ihr Speicherort muss als eigenes Suchverzeichnis definiert werden.


Energie TDO (57 1).PNG

Die tabellarische Ansicht der Windstatistiken bietet einige Vergleichswerte:

  • Abstand zur Position des Terraindatenobjekts
  • Energie: Bruttowindenergie als Prozentwert im Verhältnis zu 3.300 kWh/m2
  • WEA-Energieproduktion: Verhältnis der WEA-Produktion zu 1.025 kWh/m2, basierend auf einer WEA mit dem spezifischen Leistungswert von 0,45.

Das Vergleichs-Energieniveau wurde repräsentativ für einen "typischen" mitteleuropäischen Standort gewählt, mit einer mittleren Windgeschwindigkeit von 6,5 m/s auf 50 m ü.Gr. und Rauigkeitsklasse 1.

Der Vergleich der Windstatistiken in der gleichen Region anhand dieser Energiewerte kann bei der Bewertung der Zuverlässigkeit helfen. Wenn eine Statistik sehr stark von den Energiewerten der umgebenden Statistiken in vergleichbarem Gelände abweicht, kann dies auf eine schlechte Datenqualität hinweisen. Der Unterschied kann allerdings auch durch Variationen im Gelände (z.B. auf einem Hügel) begründet sein.


Energie TDO (57).png

Die Karte sowie die Richtungsgrafik werden über die Checkboxen im linken unteren Bereich des Fensters aktiviert. In der Liste der Windstatistiken können mehrere Windstatistiken gleichzeitig ausgewählt werden (STRG-Klick). Werden mehrere Statistiken ausgewählt, so werden diese nach Bestätigung der Auswahl mit Ok für die Position des Terraindatenobjekts reziprok nach Abstand gewichtet; die Gewichtung kann jedoch auch angepasst werden.

Achtung: Die Gewichtung beruht auf einer einfachen linearen Skalierung von A-, k- und Sektorhäufigkeits-Parametern, die für jeden Sektor individuell durchgeführt wird. Sie sollte nur bei Windstatistiken durchgeführt werden, deren Richtungsverteilungen relativ ähnlich sind. Wurden regionale Windstatistiken aus mehreren Messmasten am Standort erzeugt, ist dies in der Regel der Fall, bei weiter entfernten regionalen Windstatistiken, z.B. aus Drittquellen, ist es eher die Ausnahme.


Metadaten einer Windstatistik bearbeiten

Die Schaltfläche Metadaten bearbeiten öffnet das folgende Fenster:


Energie TDO (57.3).png


Zum einen können hier Metadaten ergänzt oder geändert werden, z.B. bei Windstatistiken aus Drittquellen, die keine Koordinateninformationen enthalten.

Zum anderen können hier eingesehen werden:

  • Bericht drucken erstellt einen ausdruckbaren Bericht zur Windstatistik
  • Die WAsP-Parameter, die bei Erzeugung der Windstatistik verwendet wurden (und die demnach auch automatisch bei der Verwendung der Windstatistik zur Anwendung kommen)#
  • Zusätzl. Info zeigen: Informationen zur Gestehung der Windstatistik, z.B. zur Langzeitkorrektur (s.u.)


Energie TDO (57.6).png


Energieniveau einer Windstatistik ändern

Diese Option wird hier erläutert: Windgeschwindigkeits-Korrektur einer Windstatistik




Mesoskalen-Winddaten

Mesoskalen-Winddaten (kurz: Mesodaten) sind Zeitreihen, die von einem Mesoskalen-Modell wie z.B. WRF erzeugt wurden. Sie werden in diesen Modellen generiert, indem Daten von globalen Reanalyse-Modellen mit mehreren -zig oder hundert km Rasterweite anhand von feineren Terraindaten in eine höhere Rasterauflösung umgerechnet werden, in der Regel zwischen 1 und 10 km, und damit dann auch die regionalen Geländeeffekte widerspiegeln, die in den Reanalysedaten nicht enthalten sind.

Trotz der Verbesserung der Mesodaten gegenüber den Reanalysedaten repräsentieren Mesodaten die lokalen absoluten Windgeschwindigkeiten in der Regel nicht in ausreichendem Maße. Eine nachträgliche Kalibrierung anhand von lokalen Daten, z.B. WEA-Erträgen, ist unerlässlich.

EMD bietet unter dem Namen EmdConWx bzw. EMD-WRF Europe+ (ERA5) vorberechnete Mesodaten für Europa in einer Auflösung von 3 km als Datenservice im Abonnement an. Weitere Regionen, u.a. der Mittlere Osten und Südkorea, werden unter dem Namen EMD-WRF angeboten. Die EmdConWx- und EMD-WRF-Datensätze werden monatlich mit den letzten verfügbaren Reanalyse-Daten aktualisiert.

Für Regionen außerhalb von Europa können Mesoskalen-Zeitreihen auf Anforderung berechnet werden. Dieser Dienst wird unter dem Namen EMD-WRF On-demand Mesoscale Service angeboten.

EmdConWx und EMD-WRF-Zeitreihen werden über einen Internet-Datenspeicher zur Verfügung gestellt und nach dem Download in windPRO durch METEO-Objekte repräsentiert. Zusammen mit den Zeitreihen in mehreren Höhen wird dabei auch das Geländemodell, auf dem die Mesodaten basieren, mit übertragen. Dies ermöglicht es, die angepasste Downscaling-Methodik des Scalers für Mesodaten zu verwenden und erhöht damit die Qualität eines späteren Downscaling auf die Mikroskala (Standort).

Mesoskalen-Winddaten aus Drittquellen können in windPRO wie reguläre Zeitreihen in ein METEO-Objekt importiert werden, hier entfällt aber die Möglichkeit, auf das Meso-Terrain zuzugreifen und die angepasste Downscaling-Methodik des Scalers für Mesodaten zu verwenden.

ACHTUNG: Die Anwendung von Mesoskalen-Daten in der Nähe der Küstenlinie (ca. 3km On- und Offshore) ist wegen der groben Auflösung der Mesodaten und der unterschiedlichen Stabilitätsbedingungen On- und Offshore problematisch. Es sollte stets ein Mesodaten-Punkt verwendet werden, der mindestens 3 km von der Küstenlinie entfernt liegt (Je nach Position der WEA on- oder offshore).



Höhendaten

Die Geländehöhe in der Umgebung des Standorts wird durch ein digitales Geländemodell (DGM) beschrieben. Es kann in windPRO entweder durch ein Höhenlinien- oder ein Höhenraster-Objekt abgebildet werden. Beide Objekte ermöglichen den Download von unterschiedlichen frei verfügbaren Online-Höhendatensätzen (siehe Onlinedaten-Wiki (Englisch)). Um für Energieberechnungen zur Verfügung zu stehen, müssen die genannten Objekte in einem Terraindatenobjekt verlinkt werden, auf das dann wiederum die Energieberechnung zugreift.

Wird eine WAsP-Berechnung (auch mit Scaler) vorbereitet, so sollte das DGM mindestens einen Radius von 7 km um den Standort umfassen. Für eine WAsP-CFD-Berechnung sollte es ein Radius von 20 km sein.

Vorsicht ist bei der Verwendung von digitalen Oberflächenmodellen (DOM) anstelle von DGM geboten. DOM werden üblicherweise durch Fernerkundung (z.B. SRTM-Shuttlemission) erhoben und bilden nicht die Geländeoberfläche sondern die Oberfläche inklusive Bewuchs / Bebauung ab. Wird ein DOM verwendet, so muss dieses eventuell am Windpark-Standort korrigiert werden, um eine Missrepräsentation der Geländehöhen und Strömungsverhältnisse zu vermeiden.



Rauigkeitsdaten

Die Oberflächenrauigkeit wird benötigt, um die Reibung des Windes an der Geländeoberfläche inklusive deren Bewuchs und Bebauung zu modellieren. Die Oberflächenrauigkeit reduziert die bodennahe Windgeschwindigkeit, die Reduktion gelangt durch vertikalen Transport in höhere Luftschichten. Der Einfluss der Rauigkeit auf die Windgeschwindigkeit sinkt demnach mit zunehmender Höhe der WEA, aber selbst eine 100m hohe WEA büßt im Vergleich mit der Produktion direkt an der Küste rund 20% ihrer Produktion ein, wenn sie 15 km von der Küste entfernt steht.

Rauigkeiten werden in windPRO entweder durch ein Rauigkeitslinien- oder ein Areal-Objekt abgebildet. Beide Objekte erlauben den Download von unterschiedlichen aufbereiteten Landnutzungs-Datensätzen.

Das Areal-Objekt hat den Vorteil, dass die heruntergeladenen Daten in windPRO leichter überprüft, korrigiert und ergänzt werden können. Dafür ist aber vor der Verwendung in WAsP oder WAsP-CFD ein zusätzlicher Arbeitsschritt notwendig, nämlich die Konvertierung in ein Rauigkeits-Linienobjekt.

Die Verwendung von Rauigkeitsrosen wird von aktuellen WAsP-Versionen nicht mehr unterstützt.

Das Rauigkeitsmodell sollte für eine Verwendung mit WAsP oder WAsP-CFD mindestens einen Radius von 20 km um den Standort abdecken. Wie detailliert Rauigkeiten aufgenommen werden müssen, hängt von der Entfernung zum Standort ab; so sollten bis zu einer Entfernung von ca. 3 km in etwa die Flächen in der Rauigkeitskartierung enthalten sein, die groß genug sind, dass sie auf einer Topographischen Karte im Maßstab 1:25.000 individuell dargestellt werden. Für größere Entfernungen reichen kleinere Kartenmaßstäbe mit geringerem Detailreichtum.

Die Klassifizierung von Rauigkeiten für die Modellierung in WAsP bzw. WAsP-CFD orientiert sich an der Windatlas-Methode, die im Europäischen Windatlas[3] beschrieben wurde.

Die Rauigkeitsklassen werden dort wie folgt charakterisiert:

Energie 3 (2).png

Die folgende Tabelle stellt Rauigkeitslängen und –klassen gegenüber und liefert Beschreibungen von weiteren Geländetypen:

Energie 3 (3).png

windPRO erlaubt sowohl die Eingabe von Rauigkeitsklassen als auch von Rauigkeitslängen.

Die Konvertierung wird nach den folgenden Formeln vorgenommen:

RC = 0,2 ln(z0) + 1,7 für Rauigkeitslängen 0 bis 0,03 (Klasse 0 – 1)

RC = 0,77 ln(z0) + 3,73 für Rauigkeitslängen ab 0,03 (Klasse 1 – 4)


Energie 3 (3.5).jpg


Der Europäische Windatlas[4] gibt zur Rauigkeitsklassifizierung weitere Hinweise.


Verwendung von Online-Rauigkeiten – Empfehlungen

Siehe auch separate Seite Verwenden von Online-Rauigkeitsdaten für eine ausführlichere Darstellung.

Rauigkeitsdaten können via Areal- oder Linienobjekt von den EMD-Onlinediensten heruntergeladen werden. Für Europa ist die bevorzugte Quelle der CORINE-Datensatz, für außereuropäische Gebiete steht GlobCover als Quelle zur Verfügung.

Eine direkte Verwendung dieser Daten wird nur für vorläufige und überschlägige Berechnungen empfohlen. Die Daten wurden aus Landnutzungskartierungen erstellt; da Landnutzungen alleine nicht immer eine eindeutige Rauigkeit zugeordnet werden kann, ergeben sich zwangsläufig Unschärfen. Diese sollten für Berechnungen mit höheren Genauigkeitsansprüchen anhand von Ortskenntnis überprüft und ggf. korrigiert werden:

  • Importieren Sie Rauigkeitsdaten in ein Areal-Objekt oder laden Sie diese mit Hilfe des Projektassistenten bei der Projekteinrichtung.
  • Finden Sie heraus, welcher Flächentyp das offene Gelände repräsentiert. In Deutschland wird dies häufig eine der Klassen 0,0560m(cl.1,5) Non-irrigated arable land 2.1.1 oder 0,0360m(cl.1,2) Pastures 2.3.1 sein.
  • Deaktivieren Sie diesen Flächentyp, indem Sie in der Liste der Flächentypen das Häkchen vor dem Namen deaktivieren.
  • Wenn Sie das Areal-Objekt manuell erzeugt haben, fügen Sie einen Flächentyp „Hintergrund“ hinzu. Wenn das Areal-Objekt vom Projektassistenten erzeugt wurde, existiert dieser bereits. Ändern Sie den Flächentyp "Hintergrund" in die Rauigkeit, die Sie für das offene Gelände in der Region für angemessen betrachten. Je nach Landschaftstyp wird dies in der Regel ein Wert zwischen Rauigkeitsklasse 1 (sehr offene, ausgeräumte Agrarflur) und Rauigkeitsklasse 3 (stark strukturierte Agrarflur mit planmäßig angelegten Windschutzpflanzungen) sein.
  • Starten Sie den Bearbeitungsmodus für das Areal-Objekt und digitalisieren Sie zusätzliche relevante Rauigkeitsflächen in der Umgebung der Windfarm (bis 3-5 km Entfernung). Beachten Sie, dass sich kreuzende Linien sowie übereinander liegende Flächen dabei vermieden werden müssen, da sie bei weiteren Verarbeitung zu Inkonsistenzen führen.
  • Exportieren Sie die Rauigkeitsareale als Liniendatei. Verwenden Sie dabei den Modus für Rasterdaten. Es wird automatisch ein Linien-Objekt erzeugt. Dieses kann in Terraindatenobjekten zur Energieberechnung verwendet werden.



Hindernisse und Verdrängungshöhen

Einzelhindernisse (z.B. Gebäude, Hecken, Baumreihen) die höher als ein Viertel der Nabenhöhe sind und maximal 1000 m von einer WEA entfernt sind, sollten als Hindernis-Objekte definiert werden. Waldstücke oder Wälder in diesem Entfernungsbereich werden besser über den Verdrängungshöhen-Rechner abgebildet.

Niedrigere Einzelhindernisse/Wälder oder solche, die weiter entfernt sind, werden nicht als Hindernis-Objekte bzw. Verdrängungshöhen definiert, müssen aber in der Rauigkeitskartierung berücksichtigt werden (jedoch nicht zwingend als individuelle Objekte, sondern evtl. auch nur als Erhöhung der Rauigkeit einer größeren Fläche).

Der Hindernis-Effekt wird in der folgenden Grafik dargestellt (nach: Europäischer Windatlas, DTU/ Risø, 1989):

Energie 3 (4).png


Die Verwendung von Verdrängungshöhen ist ein Ansatz, durch den der Effekt eines Waldes, der das Windprofil nach oben verdrängt, simuliert wird. Dabei wird für WEA oder Messmasten im Wald in der Regel die Waldhöhe als Verdrängungshöhe angenommen, für Masten und WEA, die in der Nähe des Waldes stehen, reduziert sich die Verdrängungshöhe linear in Abhängigkeit von der Windrichtung (WEA im Luv oder Lee des Waldes) und der Entfernung:

Energie 3 (5).png



Terraindatenobjekt – der Container für Terrain- und Winddaten

Das Terraindatenobjekt ist ein multifuktionales Objekt, um festzulegen, wie das Gelände berücksichtigt werden soll. Es kann beispielsweise mehrere, z.B. gekachelte, Höhen- oder Rauigkeitsdateien einbinden oder eine spezifische Kombination von Dateien verwenden, um experimentelle Berechnungen oder Sensitivitätsberechnungen strukturierter durchführen zu können.

Wenn der Verwendungszweck es erfordert (WAsP-Berechnungen, Windressourcenkarten-Berechnungen) wird zusätzlich eine regionale Windstatistik eingebunden. Wird dann eine PARK-Berechnung gestartet, werden durch einen Verweis auf ein bestimmtes Terraindatenobjekt alle nötigen Eingangsdaten definiert.

Der Zweck des Objekts wird auf der Karte durch die Farbe verdeutlicht:

Energie 3 (6).png

  • Schwarz – Ertragsprognose mit ATLAS
  • Blau – Ertragsprognose mit WAsP *)
  • Orange – Erzeugung einer Windstatistik (STATGEN / MCP) *)
  • Grün – Erzeugung einer Windressourcenkarte (RESOURCE) *)
  • Violett – Berechnung mit WAsP-CFD

*) können zusätzlich als Terrain-Eingangsdaten für Scaler, in METEO-Objekten, METEO-Analyzer und SITE COMPLIANCE verwendet werden. Wenn sie auf diese Weise eingesetzt werden, werden eventuell im Objekt verknüpfte Winddaten nicht verwendet.



WEA-Daten

Es können auf der Karte Objekte für Neue WEA NewWTG.png oder Existierende WEA ExistWTG.png platziert werden. Das einzelne Objekt verweist auf einen WEA-Datensatz im WEA-Katalog. Wird im Objekt keine explizite Aussage zur Leistungskennlinie/Ct-Kennlinie getroffen, wird die im WEA-Katalog definierte Standard-Kennlinie des WEA-Typs verwendet; ansonsten kann in den WEA-Objekt-Eigenschaften ausgewählt werden, welche der verfügbaren Kennlinien verwendet wird. Zur Definition der Kennlinien für Schallreduzierte Modi in spezifischen Perioden siehe Verwendung von Leistungs-/Schall-Paaren.

Im Existierende-WEA-Objekt kann zusätzlich eine mittlere Jahresproduktion oder Produktions-Zeitreihen angegeben werden. Diese Informationen sind bei der Validierung von Berechnungen z.B. in PARK oder PERFORMANCE CHECK hilfreich.



Werkzeuge (Datenhandling, Modellvalidierung, Kalibrierung)

Überblick der Validierungswerkzeuge für Modelle und Daten

Bitte beachten Sie, dass ab windPRO 3.2 das METEO-Objekt und der METEO-Analyzer in einem eigenen Handbuchkapitel zu finden sind.


Modelle enthalten – ebenso wie Eingangsdaten – Unsicherheiten und sogar Fehler.

Eine der wichtigsten Aufgaben bei der Ertragsprognose ist es, abzusichern, dass sowohl die verwendeten Eingangsdaten als auch die verwendeten Modelle in der spezifischen Situation ausreichend genau funktionieren. Nur dann kann davon ausgegangen werden, dass auch die berechnete Produktion der WEA dem tatsächlichen Ertrag entsprechen wird. Je umfangreicher die Daten und die Modelle evaluiert werden, desto höher ist die Gewissheit, dass keine größeren Fehler gemacht werden. Validierungs- und Kalibrierwerkzeuge haben daher einen hohen Stellenwert in windPRO.


METEO-Objekt
Allgemein Mehrere Messhöhen vergleichen; fehlerhafte Daten deaktivieren; Messungen auf gleicher Höhe zusammenführen (Mastschatten eliminieren); 24-12-Tabelle für Windscherung berechnen (Zeitreihen in der Höhe extrapolieren)
Register Grafiken|Profil Vergleich der gemessenen Windscherung mit der vom Modell aus einer Höhe extrapolierten Windscherung.

a) mit WAsP oder WAsP-CFD: Extrapolation anhand von aggregierten Daten (Windstatistiken), daher keine Tag-Nacht- sowie jahreszeitliche Vergleiche.

b) Scaler-basiert: Extrapolation anhand von Zeitreihen. Tag-Nacht- und jahreszeitliche Vergleiche bei Verwendung von EmdConWx oder EMD-WRF- Daten möglich, bei anderen Daten eingeschränkt (WAsP ermöglicht keine separaten Heat-Flux-Einstellungen für Tag-/Nacht)

METEO-Analyzer
Allgemein Vergleich mehrerer Masten / Meso-Datensätze auf Zeitreihen-Basis oder aggregiert (wahlweise auch nur zeitgleiche Daten); Deaktivieren von Daten
Kreuzvorhersage Validiert die horizontale (und vertikale) Extrapolation zwischen mehreren Masten und Höhen, basierend auf gleichzeitigen Daten
Scaling Erzeugt mittels Scaler eine Zeitreihe an der Position einer existierenden Zeitreihe (x, y, Messhöhe). Der Vergleich der Scaler- und der existierenden Zeitreihe kann in eine Scaler-Post-Kalibrierung münden, um eine bessere Übereinstimmung zu erreichen.
MCP
Erzeugt Langzeit-korrigierte Standortdaten aus Standort-Zeitreihe, Referenzzeitreihe und einem Transfermodell. Umfangreiche Werkzeuge zum Vergleich der modellierten und der gemessenen Daten sowie Qualitätsindikatoren.
PERFORMANCE CHECK
Das umfassendste Werkzeug (bzw. Modul) zur Validierung des gesamten Ablaufs von den Winddaten bis zur Energieproduktion in der Betriebsphase der WEA. Überprüft die Performance zwischen verschiedenen WEA, Richtungen, Monaten, Leistungskennlinien etc.; hilft beim vollen Verständnis der Abläufe, wo Modelle oder Daten versagen oder angepasst werden müssen.


In den meisten Fällen wird eine irgend geartete Extrapolation der Winddaten notwendig sein, z.B. weil nicht für jede WEA-Position eine Messposition vorliegt, weil nicht in Nabenhöhe gemessen wurde oder die Messungen nicht lang genug liefen, um langzeit-repräsentativ zu sein. Hier kommen die Modelle ins Spiel, z.B. WAsP für die horizontale und vertikale Extrapolation oder MCP für die Langzeit-Korrektur.



Der Scaler



Scaler.png


Menüband DefinitionenScaler.png 


Ein Scaler ist ein Werkzeug, um Winddaten und andere klimatische Parameter auf Zeitreihen-Basis (d.h. Zeitstempel für Zeitstempel) von einem Standort auf einen anderen Standort zu übertragen. Dafür verwendet ein Scaler intern ein Mikroskaliges Strömungsmodell (WAsP, WAsP-CFD, andere CFD-Modelle via Flowres-Datei).

Neben der Möglichkeit, die Daten zwischen konkreten Standorten zu übertragen, umfasst das Scaler-Konzept auch Methoden, um Mesoskalige EMD-WRF-Daten auf die Mikroskala (also den konkreten Standort) zu übertragen, ein Vorgang der als "Downscaling" bezeichnet wird.

Standardisierung
Downscaling
Schematische Darstellung des Downscalings von Mesoskalen-Winddaten anhand des Mesoskalen-Geländemodells.

Neben der reinen Anwendung des Strömungsmodells und/oder des Downscalings bieten Scaler auch die Möglichkeit zur Nachbearbeitungen der modellierten Daten, z.B. in Form von Skalierungsfaktoren für bestimmte Richtungen, Jahres- oder Tageszeiten. Dies ist insbesondere nützlich bei der Verarbeitung von Mesoskalen-Daten, da diese sehr häufig einen Bias gegenüber lokalen Daten (z.B. aus Messungen oder WEA-Erträgen) haben, der eliminiert werden muss. Ebenso benötigen einige Windmessungen, z.B. von Gondelanemometern, häufig eine nachträgliche Kalibrierung. Im Scaler wird diese Nachbearbeitung mit dem Begriff Post-Kalibrierung bezeichnet.

Weitere optionale Arten der Nachbearbeitung in einem Scaler sind die RIX-Korrektur und die Anwendung von sektorweisen Verdrängungshöhen.

Die RIX-Korrektur ist eine Möglichkeit, Modellprobleme des WAsP-Strömungsmodells in komplexem Gelände zu kompensieren; dies setzt das Vorhandensein von mehreren Messmasten am Standort voraus, um den benötigten Korrekturparameter zu ermitteln.

Die Anwendung von sektorweisen Verdrängungshöhen ermöglicht Berechnungen in bewaldetem oder waldreichem Gelände. Der Begriff „Verdrängungshöhe“ verweist auf die Annahme, dass das Windprofil durch den Wald nach oben „verdrängt“ wird. In windPRO 3.0 werden sektorweise Verdrängungshöhen für die WEA-Positionen verwendet, nicht jedoch für die Messmast-Position. Ab windPRO 3.1 werden sektorweise Verdrängungshöhen auch für Messmast-Positionen verwendet. Weitere Informationen hierzu finden sich im Kapitel über den Verdrängungshöhen-Rechner.

Der Begriff "Scaler" wird im Folgenden verwendet für einen Satz von Einstellungen bezüglich

, (wobei nicht jeder Aspekt abgedeckt sein muss). windPRO bietet von Haus aus zwei Standard-Scaler an, einen für Meso-Daten und einen für Messdaten, aber jeder Anwender kann für seine Projekte eigene Scaler definieren.

Das Scaler-Fenster ist in windPRO von den Berechnungsmodulen und Werkzeugen aus zugänglich, in denen der Scaler angewendet werden kann, namentlich PARK-Berechnungen, METEO-Objekten, MCP und METEO-Analyzer.

Weiterhin kann das Scaler-Fenster als eigenständiges Werkzeug aufgerufen werden, z.B. um im Vorfeld einer Berechnung die Eigenschaften eines bestimmten Scalers zu ändern: Menüband DefinitionenScaler.png 


Scaler DE(1).png


Scaler (links): Liste der verfügbaren Scaler. Die beiden sichtbaren Scaler sind stets vorhanden. Mit den Knöpfen Neu, Kopie und Löschen können der Liste neue Scaler hinzugefügt bzw. existierende gelöscht werden. Ein Scaler wird durch einfachen Klick ausgewählt, und seine Eigenschaften erscheinen im rechten Fensterteil.


Scaler-Einstellungen (rechts):

Name: Kann jederzeit geändert werden.

[ ] Gelände-Scaling: Aktiviert/Deaktiviert die vier geländebezogenen Register weiter unten: Gelände-Scaling, RIX-Einstellungen, Verdrängungshöhe und Turbulenz.

[ ] Post-Kalibrierung: Aktiviert/Deaktiviert das gleichnamige Register



Gelände-Scaling

Scaler → Register Gelände-Scaling 

Unter Gelände-Scaling wird die Modellierung des Windes über das Gelände anhand des Mikroskalen-Strömungsmodells und/oder der Downscaling-Methode verstanden. Grundsätzlich geht es auf diesem Register darum, welche Methoden und Datenquellen dabei verwendet werden.

Benötigt wird: (1) eine Methode und Datenquelle zur sog. Standardisierung (Herausrechnen des lokalen Gelände- bzw. Modelleinflusses aus den Ausgangsdaten) sowie (2) eine Methode und Datenquelle, um den Geländeeinfluss an der WEA-Position hineinzurechnen (Mikroskalen-Modellierung).

Für den zweiten Schritt, die Mikroskalen-Modellierung, stehen die folgenden Optionen zur Verfügung:

Die Einstellungen dafür finden sich im unteren Teil des Registers:

Scaler DE(2).png


Für den ersten Schritt, die Standardisierung, stehen drei Optionen zur Verfügung:

  • Meso-Daten-Downscaling
  • Messdaten-Scaling
  • Benutzerdefiniertes Scaling

Die Methode muss entsprechend der Datenquelle für die Ausgangsdaten gewählt werden.

Handelt es sich um Meso-Daten (Meso-Daten-Downscaling), wird das Geländemodell verwendet, das den verwendeten Meso-Daten zugrunde liegt. Die Methode wird beschrieben in Hahmann et al.: A Generalization Procedure for Wind Resource Atlas using WRF output[5]. Das Meso-Geländemodell muss Bestandteil des METEO-Objekts sein, das die Mesoskalen-Daten enthält. Es kann daher derzeit nur mit den Meso-Datenquellen EmdConWx und EMD-WRF verwendet werden.

Beim Messdaten-Scaling wird angenommen, dass die Ausgangszeitreihe von einem lokalen Messmast stammt (oder alternativ von einem "künstlichen Messmast" aus einer externen Modellierung). Hier wird daher auch für die Standardisierung das Gelände aus der Mikroskalen-Modellierung (siehe oben) verwendet.

Es stehen beim Messdaten-Scaling zwei Modellierungsmethoden zur Verfügung:

  • WAsP-Stabilität/A-Parameter: Die Speed-ups werden aus dem Verhältnis des A-Parameters an der Mast- und der Zielposition berechnet. Dies ist die Methode, die vom "EMD Default Measurement Mast Scaler" verwendet wird.
    Seit windPRO 3.2 wird das A-Parameter-Verhältnis für mehrere Windgeschwindigkeiten ermittelt und windgeschwindigkeitsabhängig angewandt, um die Stabilitätskorrektur zu verbessern. Dies kann bei großen Höhenextrapolationen zu Unterschieden im Vergleich zu früheren Versionen führen.
  • Neutrale Stabilität/Raw Flow: Die Speed-ups werden direkt aus der Rohdaten-Ausgabe von WAsP berechnet (Rauigkeit, Orographie und Hindernisse), inklusive der Richtungswechsel, jedoch ohne Stabilitätskorrektur, da dies nicht Teil der Ausgabe von WAsP ist. Diese Methode wird deshalb nur für Messhöhen nahe der Nabenhöhe empfohlen. windPRO lässt diese Methode nur zu, wenn der Höhenunterschied geringer als 20m ist; bei niedrigeren Messhöhen sollte als Zwischenschritt ggf. eine Synthetisierte Höhe erzeugt werden. Da diese Methode die Speed-ups und Richtungswechsel besser reproduziert, wird diese Methode empfohlen, wenn keine Stabilitätskorrektur benötigt wird.

Das Benutzerdefinierte Scaling (Experimentell) erlaubt den Zugriff auf die internen Voreinstellungen beider Methoden und Verwendung von eigenen Kombinationen:

Scaler DE(3).png


Wird zuerst Meso- oder Messdaten-Scaling ausgewählt und dann Benutzerdefiniert, so zeigen die Optionen die Einstellungen der zuvor gewählten Methode an – oben zum Beispiel für das Meso-Daten-Downscaling.

Unter Methode stehen folgende Möglichkeiten zur Verfügung:

  • A: Geostrophischer Wind up/down: Diese Methode nutzt die Gleichungen des geostrophischen Winds und das unter Upscale / Meso-Terrain (Gelände für Standardisierung) definierte Geländemodell, um aus den einzelnen Samples den jeweiligen geostrophischen Wind zu berechnen (Standardisierung). Danach wird das Mikroskalige Gelände verwendet, um dessen Einfluss auf die bodennahe Strömung zu modellieren. Die Methode beinhaltet keine Stabilitätskorrektur, sondern interpoliert zur Höhenumrechnung zwischen den Eingangshöhen.
Unteroption:[ ] Rauigkeits-Speedup des Standardisierungs-Geländes verwenden [alt: Rauigkeit in Meso-Terrain entfernen]: Bei der Standardisierung werden über die von WAsP berechneten Speeedup-Faktoren die Meso-Terraineffekte aus dem Wind herausgerechnet. Standardmäßig wird dies lediglich für die Orographie durchgeführt, da sich die Handhabung von Rauigkeit in WAsP und in Mesoskalen-Modellen fundamental unterscheidet. Die Rauigkeitseffekte werden dennoch bei der Standardisierung durch einen Faktor z0 (Mesoskalige Rauigkeit oder Referenzrauigkeit) in den Gleichungen berücksichtgt, die vom Meso- zum geostrophischen und vom diesem zum Mikroskaligen Wind führen (siehe Schema-Grafiken auf der Scaler-Seite).
Ist die Option aktiviert, wird der Rauigkeitseffekt zusätzlich über die WAsP-Speedup-Faktoren herausgerechnet.
  • B: Einfach (Keine Stand.-Terraineff.): Diese Methode ignoriert beim Schritt der Standardisierung die Geländeeffekte vollständig. Bei der Umrechnung auf die Zielpositionen werden nur die Orographieeffekte des Mikroskalen-Geländes modelliert, die Rauigkeit wird ignoriert. Somit wird angenommen, dass die Rauigkeit des Standardisierungs- und des Mikroskaligen Geländes gleich sind. Offshore (wo dies der Fall ist) sowie in bergigen Regionen (wo die Orographie der dominierende Einfluss ist) ist dies in der Regel unproblematisch. In Regionen, in denen die Geländeeffekte von wechselnden Rauigkeiten dominiert werden ist dies jedoch nicht empfehlenswert.
  • C: WAsP A-Parameter-Skalierung: Diese Methode führt WAsP-Berechnungen für die Zielposition durch und verwendet das Verhältnis der A-Parameter zwischen Ausgangs- und Zielposition, um die einzelnen Samples zu modellieren. Die Methode akzeptiert mehrere Ausgangshöhen. Wenn die Zielhöhe zwischen zwei der Ausgangshöhen liegt, wird interpoliert, liegt sie außerhalb des Bereichs der Ausgangshöhen wird das WAsP-Modell für die vertikale Extrapolation verwendet.
    Seit windPRO 3.2 wird das A-Parameter-Verhältnis für mehrere Windgeschwindigkeiten ermittelt und windgeschwindigkeitsabhängig angewandt, um die Stabilitätskorrektur zu verbessern. Dies kann bei großen Höhenextrapolationen zu Unterschieden im Vergleich zu früheren Versionen führen.


Unter Standardisierungs-Terrain [alt: Upscale/Meso Terrain] wird das Gelände ausgewählt, das für die Generalization verwendet wird:

  • Zeitlich variierendes Meso-Terrain / Meso-Terrain mit Maximaler Rauigkeit / Meso-Terrain mit Minimaler Rauigkeit: Mesoskalenmodelle arbeiten intern mit jahreszeitlich variierenden Rauigkeits-Datensätzen, in Europa üblicherweise Sommer- (Mitte April bis Mitte Oktober) und Winterhalbjahr. Im Schritt der Generalization wird der Rauigkeitseinfluss aus den Meso-Zeitreihen herausgerechnet; grundsätzlich gilt dabei, dass höhere Rauigkeiten zu optimistischeren Ergebnissen führen. Es ist möglich, hier die jahreszeitlich variierende Rauigkeit zu verwenden, die Erfahrung hat allerdings gezeigt, dass die Resultate besser korrelieren, wenn beim Downscaling die Minimale Rauigkeit verwendet wird. Diese wird daher auch im EMD Default Meso Scaler verwendet.
  • Mikroskaliges Gelände: Diese Option wird standardmäßig im EMD Default Measurement Scaler verwendet, da eine Windmessung, anders als eine Mesoskalen-Modellierung, von der tatsächlichen Messumgebung geprägt wird.


Der Scaler eröffnet unterschiedliche Möglichkeiten für verschiedene Anwendungsfälle, sie alle haben aber dasselbe Ziel: Winddaten von einer Position an eine andere zu übertragen. In der Regel werden Sie keinen direkten Zugriff auf die verschiedenen Methoden benötigen – A wird automatisch verwendet, wenn Meso-Daten-Scaling ausgewählt ist, C wird beim Messdaten-Scaling verwendet. Für experimentelle Zwecke oder um Meso-Daten aus Drittquellen zu verwenden, können die benutzerdefinierten Möglichkeiten jedoch nützlich sein. Ein Beispiel für einen solchen Fall ist, wenn bei der Verwendung von Meso-Daten trotzdem die Stabilitätskorrektur der WAsP Heatflux-Parameter benutzt werden soll; hierfür müsste Methode C (WAsP A-Parameter-Skalierung), zusammen mit einer einzelnen Höhe der Mesodaten, gewählt werden.



RIX-Einstellungen

Scaler DE(4).png

Innerhalb eines Scalers kann eine RIX-Korrektur vorgenommen werden. Die RIX-Werte werden anhand der Standardwerte für WAsP 11 und höher berechnet:

Berechnungsradius: 3500 m

Gefälle-Schwelle: 30%

Anzahl Sektoren: 12

Anzahl Untersektoren: 6



Verdrängungshöhe

Scaler → Register Verdrängungshöhe 


Scaler DE(5).png


Das Thema Verdrängungshöhen wird unter Hindernisse und Verdrängungshöhen sowie auf der Seite Verdrängungshöhen-Rechner erläutert. Beachten Sie, dass erst ab windPRO 3.1 der Verdrängungshöhen-Rechner auch für die Mastposition angewandt wird. In früheren Versionen wurde er lediglich für die WEA-Positionen verwendet.

Wird eine Berechnung, die in windPRO 3.0 unter Verwendung des Verdröngungshöhen-Rechners durchgeführt wurde, in einer späteren Version neu berechnet, werden sich die Ergebnisse entsprechend ändern, wenn der Mast sich im oder nahe beim Wald befindet.



Turbulenz

Menü WerkzeugeScaler → Register Turbulenz 


Scaler DE(22).png

Dieses Register beschäftigt sich mit der Übertragung eines Turbulenzsignals von der Ausgangs-(Mast-) Position zur Ziel-(WEA-) Position. Anwendungsfälle sind die Ermittlung einer zeitlich variierenden Wake-Decay-Konstante und die zeitlich variierende Turbulenzkorrektur der Leistungskennlinie.


Quelle Umgebungsturbulenz

  • Turbulenzsignal: Wenn ein Turbulenzsignal in der ausgewählten Scaler-Zeitreihe vorliegt, wird dieses dem Turbulenz-Scaling zugrundegelegt.
  • Turbulenz von Modell: Diese Option steht nur zur Verfügung, wenn das im Gelände-Scaling gewählte Mikroskalige Modell eine Turbulenzmodellierung umfasst (WAsP-CFD oder Flowres-Datei).


Ausbreitungsmodell

  • Basierend auf Wind-Speedup: Die Standardabweichung der Windgeschwindigkeit wird für alle Positionen (Mast und WEA) als konstant angenommen. Die Turbulenz ist definiert durch die Formel: TI = StdAbw(u)/u, wobei u die Windgeschwindigkeit zum gegebenen Zeitpunkt ist und StdAbw(u) mit derselben Formel an der Mastposition aus der Turbulenz ermittelt wird.
Diese Methode wird auch verwendet, wenn die Turbulenz direkt aus einem METEO-Objekt ermittelt wird (in PARK-Berechnung: "aus anderer Zeitreihe" statt "von Scaler-Zeitreihe"). Die Verwendung des Scalers ermöglicht jedoch auch die Interpolation zwischen mehreren Zeitreihen.
  • Basierend auf modellierter Turbulenz: Wenn für den Standort modellierte Turbulenzinformationen existieren, z.B. von WAsP-CFD oder Flowres-Dateien, werden diese verwendet, um die Turbulenz vom Messpunkt an die WEA-Postion zu modellieren (via Verhältnis der modellierten Turbulenzen).



Post-Kalibrierung

Mit einer Post-Kalibrierung können nach der Anwendung des physikalischen Strömungsmodells weitere, empirisch ermittelte Anpassungen in Abhängigkeit von der Windrichtung, der Tages- oder Jahreszeit vorgenommen werden.

Die Post-Kalibrierung ist ein sehr wichtiger Teil eines Scalers. Mesoskalen-Daten können häufig die Dynamik des Windes gut vorhersagen, benötigen aber stets eine Nachbearbeitung, um auch das absolute Niveau der Windgeschwindigkeiten gut zu treffen. Zusätzlich können in der Post-Kalibrierungen unzutreffende Tendenzen der Mesoskalen-Daten, z.B. bezüglich des Tagesgangs oder der sektorweisen Windgeschwindigkeiten, korrigiert werden. Im Zusammenhang mit Windmessungen kann eine Post-Kalibrierung beispielsweise verwendet werden, um Mastschatten herauszurechnen oder im Fall von Gondelmessungen um Kalibrierungsprobleme zu beheben (siehe hierzu auch PERFORMANCE CHECK).


Einfache Post-Kalibrierung anhand von WEA-Erträgen

Eine Post-Kalibrierung benötigt normalerweise eine lokale Datenquelle, gegen die die Kalibrierung durchgeführt wird. Im einfachsten (aber auch ungenausten) Fall ist dies die Windindex-Korrigierte Produktion (WKP) von existierenden WEA, die in der Nähe des beplanten Standorts stehen.

Die WKP wird im Existierende WEA-Objekt als Eigenschaft angegeben. Wird dann eine PARK-Berechnung durchgeführt, zeigt windPRO auf dem Bericht Referenz-WEA einen Gütefaktor an, der angibt, um wie viel Prozent die Ausgangs-Winddaten korrigiert werden müssen, um die WKP zu treffen.

Achtung: Bezugsgröße ist hier historisch bedingt die Produktion, nicht die mittlere Windgeschwindigkeit. Da die Post-Kalibrierung auf Windgeschwindigkeiten wirkt, muss der Gütefaktor etwa halbiert werden; also: ist der Gütefaktor z.B. 106%, so ist die Haupt-Skalierung für die Post-Kalibrierung 1,03 (Daumenregel: Die Produktion nimmt etwa doppelt so stark zu wie die Windgeschwindigkeit).

Scaler DE(6).png

Eventuell benötigt diese Methode weitere Iterationen, bevor die WKP bestmöglich getroffen wird.


Post-Kalibrierung anhand von Messzeitreihen oder WEA-SCADA-Zeitreihen

Wenn eine lokale Zeitreihe vorliegt, anhand derer eine Post-Kalibrierung von Meso-Daten vorgenommen werden soll, so wird die Bestimmung der Postkalibrierungs-Faktoren in der Regel im METEO-Analyzer (für Windmessungen) oder in PERFORMANCE CHECK (für WEA-SCADA-Zeitreihen) vorgenommen.

Es sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass dieser Einsatz der Postkalibrierung eine mögliche Alternative zu einer Langzeitkorrektur mit MCP ist. Bei MCP entfällt die Möglichkeit, Tages- und Jahresgänge anzupassen, dafür bietet MCP in der Regel eine bessere Handhabung von unterschiedlichen Richtungsverteilungen. Eine Entscheidung für den einen oder anderen Weg muss anhand der Qualität der Eingangsdaten und der Anforderungen an die Ergebnisse getroffen werden.

Der empfohlene Ablauf einer Post-Kalibrierung anhand von Messzeitreihen oder WEA-SCADA-Zeitreihen ist wie folgt:

  1. Ermittlung der Hauptskalierung und des Haupt-Offsets
  2. Kalibrierung nach Sektor
  3. Kalibrierung nach Monat
  4. Erneute Kalibrierung nach Sektor
  5. Wenn benötigt: Kalibrierung nach Tageszeit


Ad 1 – Die Hauptskalierung / der Hauptoffset werden benötigt, um das Energieniveau von Meso-Daten in den grundsätzlich richtigen Bereich zu bringen. Dies kann Skalierungen um bis zu 25% nach oben oder unten erforderlich machen. Generell kann damit gerechnet werden, dass Mesoskalen-Modelle die Windverhältnisse umso stärker überschätzen, je weiter von der Küste der Standort liegt. Die Hauptskalierung muss vorgenommen werden, bevor genauere Skalierungen (wie in den Schritten 2-5) durchgeführt werden.

Wenn keine ausreichenden Referenzdaten vorliegen, führen Sie eine einfache Post-Kalibrierung anhand von WEA-Erträgen durch. Wenn aber die Referenzdaten als Zeitreihe vorliegen, sollte die Haupt-Skalierung und der Haupt-Offset mittels MCP und Excel ermittelt werden.


Ad 2 – Wenn eine grundsätzliche Anpassung des Energieniveaus stattgefunden hat, beginnt die Feinjustierung, in der Regel mit einer Anpassung der mittleren Sektor-Windgeschwindigkeiten (siehe Post-Kalibrierung nach Richtung, Tages- und Jahreszeit). Beachten Sie, dass die Sektorhäufigkeiten bereits weitgehend übereinstimmen sollten, bevor Sie die Sektor-Windgeschwindigkeiten ändern, da ansonsten kritische Änderungen des Energieniveaus möglich sind. Verwenden Sie zur Evaluation, ob Richtungshäufigkeiten angeglichen werden müssen, den METEO-Analyzer (METEO-Analyzer → Register Grafiken → Unterregister WindroseHäufigkeit ) und/oder MCP Berechnungsfenster MCP → Register Justierung → Felder Richt.wechsel . Korrigieren Sie die Richtungen ggf. im jeweiligen METEO-Objekt durch einen Offset (siehe Rekalibrieren von Messdaten).


Ad 3 – Eine Post-Kalibrierung nach Monat kann verwendet werden, um unzutreffende saisonale Trends der Meso-Daten aufgrund von wechselnder Rauigkeit zu korrigieren. Die Oberflächenrauigkeit wechselt nach Vegetationsperiode, teilweise sogar sehr deutlich (z.B. bei Maisanbau oder bei langanhaltenden Schneedecken im Winter). Mesoskalen-Modelle kompensieren dies zum Teil, Mikroskalen-Modelle aber nicht. Dies führt zu einem saisonalen Bias von modellierten Daten gegenüber Messungen, die über die Post-Kalibrierung ausgeglichen werden sollten (siehe Post-Kalibrierung nach Richtung, Tages- und Jahreszeit).


Ad 4 – die Saisonale Korrektur in Schritt (3) beeinflusst auch die Richtungs-Windgeschwindigkeiten, da einige Richtungen in bestimmten Jahreszeiten häufiger vorkommen als in anderen. Da die Richtungs-Kalibrierung als besonders wichtig gilt, wird empfohlen, diese nach der Saisonalen Korrektur erneut durchzuführen. Beachten Sie, dass die Kalibrierungsfaktoren, die hier anhand der Techniken im Abschnitt Post-Kalibrierung nach Richtung, Tages- und Jahreszeit gefunden werden, mit den Faktoren aus Schritt (2) multipliziert werden müssen.


Ad 5 – Eine Kalibrierung nach Tageszeit kann als letzter Schritt durchgeführt werden (siehe Post-Kalibrierung nach Richtung, Tages- und Jahreszeit). Eine gute Abbildung des korrekten Tagesgangs kann beispielsweise in Verhandlungen eines Power Purchase Agreements (PPA, Vertrag über den Ankauf von elektrischer Energie aus WEA) eine wichtige Rolle spielen, da die Tageszeit, zu der Erträge anfallen unter anderem auch darüber entscheiden, wie viel Speicher- oder Reservekapazität vorgehalten werden müssen.


Die Post-Kalibrierung nach Windgeschwindigkeit (im obigen Ablauf nicht genannt) ermöglicht es, für bestimmte Windgeschwindigkeitsklassen feste Skalierungsfaktoren anzugeben. Ein sinnvoller Einsatz hierfür ist beispielsweise eine nicht-lineare Nachkalibrierung von Windgeschwindigkeiten aus Gondelmessungen. Sie sollte jedoch mit äußerster Vorsicht angewandt werden, wenn die Höhe, in der die Postkalibrierungs-Faktoren bestimmt werden, und die Höhe, auf die sie angewandt werden (also die Nabenhöhe der WEA), sich unterscheiden. Die Postkalibrierung unterscheidet nicht zwischen 8 m/s in 30 m Höhe und 8 m/s in 80m Höhe über Grund – für das Windprofil hat es aber durchaus eine Bedeutung, wenn die 8 m/s ungeachtet der Höhe mit einem festen Faktor multipliziert werden.


Ermittlung der Haupt-Skalierung und des Haupt-Offsets mittels MCP

Wenn die Post-Kalibrierung eingesetzt wird, um die Beziehung zwischen Mesoskalen-Daten und einer Mastmessung zu simulieren, ist eines der Ziele stets, aus den Meso-Daten eine vergleichbare Windgeschwindigkeits-Verteilung wie am Mast erzeugen zu können. Dies kann mit der im Folgenden beschriebenen Prozedur erreicht werden.

Es wird dazu in MCP die Messzeitreihe als lokale Zeitreihe verwendet. Als Referenzzeitreihe wählen Sie Scaler auf Referenzdaten anwenden mit dem EMD Default Meso-Scaler und der gewünschten Mesoskalenzeitreihe. Diese wird durch den Scaler an die Position der Messung modelliert. Wenden Sie auf dem Register Justierung ggf. notwendige Filter an.

Die mittlere Windgeschwindigkeit und die Standardabweichung beider Zeitreihen wird hier angegeben:

Berechnungsfenster MCP (DE) → Register Modell-InputStatistiken 

Scaler DE(8.1).png

(Hier klicken für Versionen vor windPRO 3.2)

In MCP2005 werden auf dem Correlate-Register nach dem Einladen der Daten die Mittlere Windgeschwindigkeit und Standardabweichung für beide Zeitreihen angegeben:

Scaler DE(8).png

Wird in der MCP-Analyse festgestellt, dass die Messdaten eine signifikanten Richtungsverdrehung gegenüber den Referenzdaten haben, kann dies auf ein Kalibrierungsproblem der Windfahne des Messmasts hinweisen. Dies sollte durch eine Rekalibrierung im METEO-Objekt behoben werden, bevor fortgefahren wird.

Ziel ist, dass die kumulative Verteilung der modellierten Daten denen der Messung entsprechen soll:

Scaler DE(9).png

Um dieses Ziel zu erreichen, werden Skalierung und Offset, die nach der Modellierung angewandt werden (=Post-Kalibrierung) nach den folgenden Formeln bestimmt:

Scaler DE(10).png

Scaler DE(11).png

Oder, in Excel (Formeln unter den Ergebnisfeldern):

Scaler DE(12).png

Die so berechneten Skalierungs- und Offset-Parameter werden dann im Scaler als Hauptskalierung / Hauptoffset angegeben und bilden gegebenenfalls den Ausgangspunkt für weitere Post-Kalibrierungen:

Scaler DE(13).png


Post-Kalibrierung nach Richtung, Tages- und Jahreszeit

Im Folgenden wird die Ermittlung von Post-Kalibrierungs-Parametern für eine Anpassung der richtungsweisen Windgeschwindigkeiten (Sektor) an eine Referenzquelle, z.B. eine Mastmessung oder SCADA-Daten einer WEA, dargestellt. In Bezug auf den Ablauf der Aktionen lässt sich dieses auch auf die Anpassung des Jahres- oder Tagesgangs (Monat bzw. Tageszeit) übertragen.

Die Ermittlung der Parameter wird im METEO-Analyzer durchgeführt. Ausgangspunkt ist die Erzeugung einer künstlichen Zeitreihe durch den Scaler an der Position der Referenzdaten-Zeitreihe (siehe METEO-Analyzer:Scaling).

Rufen Sie nach Erzeugen der Zeitreihe auf: METEO-Analyzer → Register Grafiken → Unterregister ZeitreiheRadar .

Mit der Excel-Schaltfläche Scaler DE(14).png in der linken oberen Ecke jeder Grafik im METEO-Analyzer können die Daten der Grafik in die Zwischenablage und von dort aus in Excel kopiert werden:

Scaler DE(15).png


Beachten Sie die Warnung für Polare Grafiken im Bild oben, um die Richtungsangaben im Folgenden besser interpretieren zu können. Die Reihenfolge der exportierten Daten ist dennoch stets ab Nord im Uhrzeigersinn, die Richtungen sind im Grafiktool nur anders benannt.


Beispiel einer Kopie der obigen Grafik in Excel (Spalten A-D) sowie einer Berechnung des Verhältnisses der richtungsweisen mittleren Windgeschwindigkeiten (Spalte F):

Scaler DE(16).png

Spalte F ist der Faktor, mit der eine durch den Scaler berechnete Windgeschwindigkeit multipliziert werden muss, um die gemessenen Verhältnisse besser zu repräsentieren.

Die Daten werden in den Scaler kopiert:

Scaler → Register Post-Kalibrierung → Häkchen Sektor → [ggf. Sektorzahl anpassen] → Schaltfläche Einfügen aus Zwischenablage 

Scaler DE(17).png

Wird anschließend die Scaler-Zeitreihe erneut erzeugt, ergibt sich in aller Regel eine vollständige Übereinstimmung der mittleren Windgeschwindigkeiten in allen Sektoren zwischen der gemessenen und der Scaler-Zeitreihe in der Messhöhe, die dem Prozess zugrunde gelegt wurde. Auf anderen, ebenfalls durch den Scaler erzeugten Messhöhen am selben Mast kann es dennoch zu Abweichungen kommen, z.B. durch den Mastschatten.

Nach den Sektorweisen Windgeschwindigkeiten können andere aggregierte Ergebnisse evaluiert werden:


Jahresgang:

Scaler DE(18).png

Die Variation der Windgeschwindigkeiten während des Jahres stimmt gut überein. Wenn es einen nennenswerten Jahreszeitlichen Bias gäbe (z.B. aufgrund von jahreszeitlich variierender Vegetation und somit Rauigkeit), könnte dieser mit derselben Technik behandelt werden, mit der auch die sektorweisen Windgeschwindigkeiten angepasst wurden. Dies trifft ebenso für den Tagesgang zu.

Beachten Sie, dass die Post-Kalibrierung auch als Kompensation für vom Modell ungenügend abgebildete Terraineffekte dienen kann. Wenn z.B. der Hügel-Speedup über- oder unterschätzt wird, kann dies durch Post-Kalibrierung ausgeglichen werden. In diesem Fall dürfte die Post-Kalibrierung aber natürlich nur in den Bereichen eingesetzt werden, in denen dieser Hügel-Speedup tatsächlich existiert. Insbesondere im Komplexen Gelände sollte deshalb die Post-Kalibrierung sehr vorsichtig angewandt werden.

Wenn mehrere Messmasten am Standort verfügbar sind, ermöglicht dies eine sehr viel bessere Überprüfung der Post-Kalibrierung.



Verdrängungshöhen-Rechner

Waldgebiete stellen besondere Anforderungen an die Modellierung von Windverhältnissen. Um den Waldeinfluss nachzubilden, wird eine sogenannte Verdrängungshöhe in Ansatz gebracht. Die Idee hinter der Verdrängungshöhe ist, dass das Windprofil durch den Wald nach oben verdrängt wird. Die Oberkante des Waldes wird dadurch für den Wind zur Geländeoberfläche, und der Fuß des WEA-Masts, der im Wald verborgen ist, trägt nicht zur Höhe der WEA über dieser angenommenen Geländeoberfläche bei.

Als Verdrängungshöhe (d, nach "displacement height") wird innerhalb des Waldes in der Regel die Waldhöhe oder ein signifikanter Anteil davon (z.B. 80%) angenommen. Der Verdrängungseffekt tritt auch in der direkten Umgebung des Waldes auf, es wird daher angenommen, dass d linear mit der Entfernung zum Waldrand abnimmt. Dies kann in komplexen Waldsituationen dazu führen, dass je nach Richtungssektor unterschiedliche Verdrängungshöhen für eine WEA benutzt werden müssen. Deren Berechnung ist die Aufgabe des Verdrängungshöhen-Rechners.

Energie 3 (5).png


Messmasten (METEO-Objekte) können erst seit windPRO 3.1 mit dem Verdrängungshöhen-Rechner verarbeitet werden. In vorangegangenen Versionen konnte lediglich im METEO-Objekt eine omnidirektionale Verdrängungshöhe (also für alle Richtungen) definiert werden - siehe hier. Dies betraf Berechnungen mit STATGEN bzw. MCP und dem Scaler.


Der Verdrängungshöhen-Rechner ist in windPRO von den Berechnungsmodulen und Werkzeugen aus zugänglich, in denen es angewendet werden kann, namentlich dem Scaler-Fenster, PARK-, RESOURCE und (ab windPRO 3.1) MCP/STATGEN-Berechnungen.

Weiterhin kann der Verdrängungshöhen-Rechner über das Werkzeuge-Menü oder die obere Symbolleiste DE VerdH(6).png aufgerufen werden, z.B. um im Vorfeld einer Berechnung die relevanten Eigenschaften einer Waldsituation zu definieren.

DE VerdH(1).png


Links: Liste der verfügbaren Verdrängungshöhen-Profile. Mit den Knöpfen Neu, Kopie und Löschen können der Liste neue Profile hinzugefügt bzw. existierende gelöscht werden. Ein Profil wird durch einfachen Klick ausgewählt und seine Eigenschaften erscheinen im rechten Fensterteil.

Im Regelfall wird lediglich ein Verdrängungshöhen-Profil benötigt. Es können jedoch mehrere mögliche Datenquellen für die Waldausdehnung vorliegen oder der Effekt unterschiedlicher Parameter-Kombinationen soll evaluiert werden; in diesem Fall können mehrere Profile erzeugt werden.

Name: Kann jederzeit geändert werden.


Definition von Wald

Woran soll windPRO erkennen, wo Wald ist und wie hoch er ist?

Wenn alle Wälder in der Nähe der Windfarm eine einheitliche Höhe haben, kann eine Rauigkeitskarte verwendet werden, um die Wälder zu definieren:

DE VerdH(2).png

Dabei wird angenommen, dass ein bestimmter Rauigkeitsbereich (Standardeinstellung Rauigkeitsklasse 3 – 5) Wald repräsentiert und diesem wird eine feste Höhe (Standardeinstellung 15 m) zugewiesen.

Vorsicht ist bei dieser Methode geboten, wenn auch andere Rauigkeiten im definierten Bereich in der direkten Umgebung der Windfarm vorkommen, z.B. Siedlungs- oder Gewerbegebiete.


Wenn die Wälder unterschiedlich hoch sind, werden spezifischere Datenquellen benötigt:

DE VerdH(3).png


Dies können sein:

DE VerdH(4).png
  • Ein Areal-Objekt mit Höhenelementen. Dabei ist nicht relevant, für was für einen Zweck das Areal-Objekt definiert ist (also für ZVI, Rauigkeiten, NORD2000 etc.). Es muss lediglich sichergestellt sein, das den Flächentypen, die als Wald berücksichtigt werden sollen, die korrekte Höhe ü.Gr. zugewiesen ist (siehe rechts). Flächentypen, die nicht als Wald berücksichtigt werden sollen, müssen die Höhe 0,00 m haben. Wird Zweck Rauigkeit verwendet, wird dem Hintergrund automatisch die Höhe 0 m zugewiesen. Soll diese verändert werden, muss (zusätzlich) Zweck ZVI gewählt werden.
  • Höhenraster-Objekt mit Baumhöhen: Es wird das Objekt sowie eine Datenebene innerhalb des Objekts gewählt. Auch hier sollte darauf geachtet werden, dass das Höhenraster-Objekt nicht für die Berechnung des Digitalen Geländemodells (DGM) verwendet wird (Höhenraster-Objekt --> Register Daten --> Z-Höhen hiermit berechnen ausschalten ).


(Hier klicken für Versionen vor windPRO 3.4)

Die folgende Option wurde wegen Schwierigkeiten in der Umsetzung in windPRO 3.5 wieder entfernt:

Ein Linienobjekt mit Baumhöhen. Das Linienobjekt muss dabei den Verwendungszweck: Höhenlinien haben, es darf aber nicht als Digitales Geländemodell verwendet werden: Linien-Objekt --> Register DGM--> Z-Höhen hiermit berechnen ausschalten . Beim Digitalisieren der Wälder wird jedes Waldgebiet mit einer Linie umfahren, der als Höhe die Waldhöhe zugewiesen wird. Ähnlich der Geländehöhendefinition wird hierbei die Höhe der Bäume aus den umgebenden Punkten auf den Linien ermittelt, d.h. zur korrekten Berechnung müssen die Waldgebiete noch einmal mit einer 0 m-Linie umgeben werden, wenn sich neben dem Wald freie Fläche befindet.


Darunter folgen Einstellungen zur Berechnung der Verdrängungshöhen:

DE VerdH(5).png


  • Verdrängungshöhe ist Baumhöhe mal…: Als Standardeinstellung ist hier ein Faktor von 1,0 genannt, d.h. die Verdrängungshöhe entspricht der Baumhöhe, so wie sie im Abschnitt darüber definiert ist. Einige Literaturquellen geben abweichende Größen an, in der Regel zwischen 0,75 und 1,50. Generell gilt, dass mit zunehmender Dichte des Waldes die Verdrängungshöhe zunimmt. In lichtem Wald nimmt dagegen die Waldrauigkeit zu, die Verdrängungshöhe aber ab. Wenn eine Windmessung im Wald vorliegt, kann der tatsächliche Faktor anhand des gemessenen Windprofils abgeschätzt werden (METEO-Objekt ⇒ Register Grafiken ⇒ Unterregister ProfilVerdr.-Höhe ).


DE VerdH(7).png


  • Lineare Abnahme der Verdrängungshöhe ab Waldrand im Lee des Waldes (in Windrichtung hinter dem Wald) und im Luv des Waldes (in Windrichtung vor dem Wald): Auch außerhalb des Waldes treten Verdrängungshöhen auf – im Lee durch den Nachlauf, im Luv durch einen Staudruck, der vor dem Wald entsteht. Die angegebenen Faktoren werden mit der Waldhöhe mutipliziert, also z.B. Waldhöhe 20 m mal Faktor 50 führt zu einer linearen Abnahme über 1000 m. Befindet sich ein Standort im Lee eines Waldes und im Luv eines anderen Waldes, so wird die höhere Verdrängungshöhe angenommen.

Die Berechnung der Verdrängungshöhen wird in 3°-Schritten durchgeführt und über einen Sektor gemittelt, so dass ein Wald, der nur einen Teil des Sektors ausfüllt, zu einer verminderten Verdrängungshöhe führt. Liegen in einer Richtung mehrere Wälder unterschiedlicher Höhen hintereinander, so wird die höchste berechnete Verdrängungshöhe berücksichtigt.

Der Knopf Als Standard speichern bezieht sich ausschließlich auf die unteren drei Eingabefelder.

Zur Modellierung von Wald mit Verdrängungshöhen (Englisch "Displacement height" oder "Zero plane displacement") wurde eine Vielzahl von wissenschaftlichen Studien veröffentlicht, z.B. [6], [7] und weitere [8]. EMD hat mehrere Testprojekte durchgerechnet, bei denen die Methode gute Performance gezeigt hat. Dennoch ist es natürlich keine sehr präzise Methode, da z.B. die Dichte und Ausdehnung des Waldes nicht berücksichtigt wird. Die Implementierung der Methode stellt jedoch einen deutlichen Fortschritt gegenüber den vorherigen Möglichkeiten dar.

Ein Ansatz die Windverhältnisse an und in Wäldern besser zu modellieren ist die Verwendung des ORA-Ansatzes ("Optimized Roughness Approach") in Kombination mit dem Verdrängungshöhen-Rechner. Dabei wird auch die Waldbeschaffenheit über die Änderung der Rauigkeit im Wald berücksichtigt.



ORA (Optimized Roughness Approach)

Menüband DefinitionenORA.png 


Die Handhabung von Wäldern in Energieberechnungen ist kompliziert und es gibt unterschiedliche Ansätze. Einer der vielversprechenderen und intensiv getesteten ist ORA ("Optimized Roughness Approach", "Optimierter Rauigkeits-Ansatz").

Bei ORA werden die Rauigkeiten bewaldeter Bereiche entsprechend Höhe und Art des Waldes modifiziert. Höhere Bäume führen zu höheren Rauigkeitswerten und bei gleicher Höhe haben Nadelwälder eine höhere Rauigkeit als Laubwälder.

windPRO verfügt seit windPRO 3.2 über ein ORA-Werkzeug, das als Ergebnis eine neue Rauigkeits-Datei erzeugt, die die regulären (nicht-Wald) sowie die nach ORA modifizierten Rauigkeiten (Wald) enthält. Diese wird in einer Ertragsprognose zusammen mit dem Verdrängungshöhen-Rechner verwendet.

Das ORA-Werkzeug benötigt als Eingangsdaten

  • Ein Verdrängungshöhen-Profil, das die Definition von Wald liefert sowie
  • Eine Rauigkeitskarte mit regulären Rauigkeiten (Linien oder Areal), aus der eine neue Rauigkeitskarte (Linien-Objekt) mit modifizierten Waldrauigkeiten erzeugt wird.


DE ORA(3).png


Definition Waldhöhe:

Aus dem Menü kann ein Verdrängungshöhen-Profil gewählt werden. Über Bearb. wird der Verdrängungshöhen-Rechner gestartet, um Profile zu erzeugen oder zu modifizieren. Das gewählte Verdrängungshöhen-Profil liefert der ORA-Methode die Flächen, die als Wald zu betrachten sind, sowie deren Höhen.
Beachten Sie, dass nur Verdrängungshöhen-Profile auf Basis unterschiedlich hoher Wälder in ORA verwendet werden können, da variierende Waldhöhen ein integraler Teil des Konzepts sind.
Im Verdrängungshöhen-Rechner gibt es ein neues Bedienelement, das im Zusammenhang mit ORA steht:
DE ORA(2).png
Anders als bei der eigenständigen Verwendung des Verdrängungshöhen-Rechners sind in der ORA-Methode reduzierte Verdrängungshöhen-Faktoren vorgesehen, nämlich:
0,70 für Laubwald
0,66 für Nadelwald
Im Zusammenhang mit ORA sollten diese standardmäßig verwendet werden. Dies sind empirisch ermittelte Werte, die in Kombination mit den erhöhten Rauigkeitswerten zu den besten Ergebnissen geführt haben. Für spezifische Standorte können zwar andere Kombinationen besser funktionieren, diese herauszufinden erfordert aber sehr gute Daten, z.B. mehrere Messmasten am Standort.
Dasselbe Bedienelement finden Sie auch im ORA-Fenster. Wird der Waldtyp dort geändert, wird windPRO nachfragen, ob er auch im Verdrängungshöhen-Profil geändert werden soll.


Rauigkeitsquelle:

Dies ist eine bereits existierende Rauigkeitskarte im Linien- oder Arealformat mit regulären Rauigkeitsangaben für alle Landschaftsbestandteile. In der ORA-Methode bildet diese die Grundlage für eine neu zu erzeugende ORA-Rauigkeitskarte, deren Rauigkeiten für Waldflächen entsprechend der Waldhöhen-Tabelle rechts im Fenster modifiziert werden.


Waldhöhe / Waldtyp:

Wählen Sie unter der Tabelle den vorwiegenden Waldtyp. Die entsprechenden Rauigkeitswerte wurden von Peter Enevoldsen (Ph.D, Aarhus University) empirisch anhand mehrerer Testfälle ermittelt (siehe Weblink im ORA-Fenster). Die Rauigkeitswerte für Nadelwald sind höher als die für Laubwald, um also bei Landschaften mit beidem auf der sicheren Seite zu sein wählen Sie Nadelwald.
Wenn Sie den Waldtyp Benutzerdefiniert wählen, können Sie die Tabelle modifizieren und ergänzen. Die angegebenen Höhen beziehen sich auf die im Verdrängungshöhen-Profil gewählte Walddefinition.


Ausgabe:

Mit ORA-Linienobjekt erz. wird zunächst ein Rauigkeitsraster der Waldflächen entsprechend Verdrängungshöhen-Rechner-Walddefinition und ORA-Methode erzeugt. Die Original-Rauigkeitskarte wird ebenfalls in ein Rauigkeitsraster konvertiert und die beiden Raster werden in der Form kombiniert, dass die ORA-Waldrauigkeitenkarte die Original-Rauigkeiten überschreibt. Das resultierende Raster wird dann in eine Rauigkeitslinien-Datei umgewandelt.
Die o.g. Raster-Operationen finden standardmäßig in einem 100x100m-Raster im aktuell gewählten kartesischen Koordinatensystem entspricht. Ist aktuell ein geographisches System gewählt, wird stattdessen UTM WGS84 (aktuelle Zone) verwendet.
Hat das Raster mehr als 25 Mio. Punkte, so bricht windPRO mit einer Warnung ab und die Operation kann nicht fortgeführt werden. Reduzieren Sie dann die Auflösung (=höhere Werte) oder verkleinern Sie die Rauigkeitskarte. Dies sollte allerdings nicht dazu führen, dass kleinere Wälder vom Raster nicht mehr erfasst werden.

Nach Erzeugung der Ergebniskarte müssen Sie in einem Terraindatenobjekt die reguläre Rauigkeitskarte durch diese ersetzen. Sie sollte stets in Verbindung mit dem passenden Verdrängungshöhen-Recher-Profil verwendet werden.

Der ORA-Ansatz wurde von Floors, Enevoldsen et al. entwickelt[9] und von Enevoldsen in seiner Dissertation vertieft[10]. Die Validierungsergebnisse wurden beim Ressource Assessment Workshop 2017 in Edinburgh präsentiert[11], wo demonstriert wurde, dass 3 unterschiedliche kommerzielle CFD-Waldsimulationen in Windgeschwindigkeits-Kreuzvorhersagen mittlere Fehler von ~6,5% hatten, wogegen das ORA/WAsP-Modell nur auf 2% Modellfehler kam.




RIX-Korrektur

Achtung: Um eine standortspezifische RIX-Korrektur durchführen zu können, muss ein Korrekturparameter ermittelt werden, der mindestens zwei Messmasten am Standort erfordert!

Der RIX (Ruggedness Index, in etwa "Schroffheits-" oder "Zerfurchtheits"-Index) ist definiert als der Flächenanteil um ein Objekt, der einen bestimmten Gefälle-Schwellenwert überschreitet. Etwa ab einem Gefälle von 30% beginnen Strömungsabrisse bzw. -ablösungen über dem Gelände, wodurch die Modellannahmen von WAsP, nämlich die einer laminaren Strömung, nicht mehr zutreffen. Untersuchungen zeigen, dass RIX-Werte verwendet werden können, um WAsP-Modellierungen zu verbessern, wenn dies der Fall ist. Dabei wird anhand des Unterschieds der RIX-Werte für verschiedene bekannte Positionen (des sog. Delta RIX) ein Korrekturparameter ermittelt, über den dann bei der Prognose weiterer Positionen eine Skalierung der Ergebnisse vorgenommen wird.

Die Methodik wird erläutert in Mortensen et al.: Improving WAsP predictions in (too) complex terrain[12]. Eine Validierung der Methode wird in Mortensen et al.: Field validation of the delta RIX performance indicator for flow in complex terrain[13] präsentiert.

Ab windPRO 3.0 ist es möglich, eine RIX-Korrektur in der Ertragsprognose zu berücksichtigen. Zuvor konnte lediglich der RIX berechnet werden, aber keine Korrektur durchgeführt werden. Um eine RIX-Korrektur durchführen zu können, muss ein standortspezifischer Korrekturparameter ermittelt werden, der mindestens zwei Messmasten am Standort erfordert. Zur Ermittlung des Korrekturparameters kann die Kreuzvorhersage verwendet werden.


RIX-Korrektur in RESOURCE und PARK (ohne Scaler)

Die RIX-Korrektur wird hier über ein separates Register in den Berechnungseinstellungen zu PARK und RESOURCE definiert.

Bei der RIX-Korrektur in RESOURCE oder PARK (ohne Scaler) können umfassende Anpassungen des Modells vorgenommen werden.

DE RIX(1).png


Unter RIX-Berechnung wird definiert, wie der RIX berechnet wird.

Der RIX wird in der Regel nur für die direkte Umgebung der Position ermittelt, hier 3500 m Radius. Die Berechnung des RIX geschieht strahlenförmig in 5°-Schritten, wobei jeder Bereich mit einem Gefälle >30% auf den RIX angerechnet wird. Die RIX-Korrektur kann richtungsweise (Gewichtung der Richtungen: Häufigkeit) oder über alle Richtungen gleich verteilt vorgenommen werden.

Eine RIX-Korrektur wird nur durchgeführt, wenn die Checkbox RIX-Korrektur in Berechnungsergebnissen gesetzt ist. Alpha ist der standortspezifische Korrekturparameter, der über METEO-Analyzer --> Kreuzvorhersage  aus mindestens zwei Messmasten am Standort ermittelt wird.

Die RIX-Korrektur kann nach Abschluss einer PARK-Berechnung über Ergebnis in Datei exportiert werden (Ergebnisse Park result; Park result, sector wise und Park result, WAsP 11).

Die RIX-Korrektur wird weiterhin auf einem eigenen Bericht dokumentiert:

DE RIX(2).png


Der delta RIX wird hier über alle Sektoren gemittelt dargestellt. Dort, wo eine Korrektur angegeben ist, hat der delta RIX in mindestens einem Sektor den Schwellenwert („Keine RIX-Korrektur für delta RIX in Intervall…“) überschritten. Über die Darstellungsoptionen des Berichts ist auch eine sektorweise Darstellung verfügbar.


RIX-Korrektur bei Scaler-basierten Berechnungen

Bei der RIX-Korrektur über den Scaler Scaler --> RIX-Einstellungen  ist lediglich die Eingabe des standortspezifischen Korrekturparameters (RIX alpha) nötig und es kann eine Entscheidung über eine Omidirektionale oder eine Sektorweise Korrektur getroffen werden:

DE RIX(3).png


Der RIX wird in diesem Fall von WAsP berechnet, weshalb auch die Parameter bezüglich Radius und Gefälle-Schwelle hier nicht in windPRO gesetzt werden, sondern es werden die WAsP-internen Werte verwendet.

Die RIX-Korrektur kann nach Abschluss einer PARK-Berechnung über Ergebnis in Datei exportiert werden (Ergebnis Park result, sector wise).



Ergebnislayer als Validierungswerkzeug

Ergebnislayer stellen nicht nur die räumliche Verteilung von Windressourcen dar, sondern mit Vergleichslayern lassen sich auch einfach die Einflüsse der Modellierung (z.B. Vergleich WAsP - WAsP-CFD) oder bestimmter Terraineigenschaften (z.B. höhere Hintergrundrauigkeit) durch Differenz- oder Verhältnisbildung oder umfangreichere Formeln gegenüberstellen.


PERFORMANCE CHECK als Validierungswerkzeug

PERFORMANCE CHECK ist ein wichtiges Modul für die Kalibrierung des Scalers. Anhand monatlicher, stündlicher oder 10-minütlicher Produktionsdaten können Winddaten Zeitschritt für Zeitschritt der tatsächlichen Produktion angepasst werden. So kann eine Zeitreihe erstellt werden, die die tatsächlichen Windbedingungen am Standort abbildet. Liegen Produktionsdaten vieler WEA am Standort vor, ermöglicht dies auch Test und Kalibrierung der Wakemodell-Einstellungen, des Rauigkeitsmodells, des Verdrängungshöhen-Rechners, der RIX-Korrektur, der Leistungskennlinie etc.


Langzeitkorrektur mit MCP


Das Reference Manual mit detaillierter Erläuterung der verwendeten Methoden in MCP finden Sie hier.


Die Kurzanleitung für MCP finden Sie hier


Die Energie, die von einer Windfarm umgewandelt wird, kann in ungewöhnlichen Jahren um +/- 25% variieren. Wenn Windmessungen aus solchen ungewöhnlichen Jahren direkt zur Basis einer AEP-Berechnung (Annual Energy Production, Jährliche Energieproduktion) gemacht würden, müssten Fehler in der selben Größenordnung erwartet werden. Eine Langzeitkorrektur ist essenziell, um eine realistische AEP-Schätzung abzugeben. MCP ist ein fortschrittliches Werkzeug zur Durchführung von Langzeitkorrekturen.

Seit windPRO 3.2 ist ein neues MCP-Modul verfügbar. Es koexistiert mit dem vorherigen MCP-Modul, das jetzt unter dem Namen MCP2005 läuft (nach dem Veröffentlichungsjahr 2005).


DE MCP2 (1).PNG


Das neue MCP-Modul enthält die bisherigen MCP-Features:

  • Verwendung von Mess- und Langzeit-Zeitreihe aus METEO-Objekten
  • Datenfilterung
  • Extraktion der gleichzeitigen Daten im Abgleichszeitraum als Eingabe für die Modelle
  • Erzeugung von langzeitkorrigierten Zeitreihen und/oder Windstatistiken mit unterschiedlichen Modellen


Zusätzlich sind - neben besseren Grafiken und Berichten sowie höherer Benutzerfreundlichkeit - zahlreiche neue Features verfügbar:

  • Scaler-Integration: Umrechnung (räumliche Modellierung) einer oder mehrerer Mesoskalen-Zeitreihen an die Messposition vor Verwendung als Langzeitreferenz, ggf. mit Abstandsgewichtung
  • Evaluierung der Langzeitreihe: Die gewählte Referenzzeitreihe kann mit alternativen Referenzen gegenüber gestellt werden. Diese können direkt als vorberechnete Windindices im MCP-Modul heruntergeladen sowie aus METEO-Objekten oder in PERFORMANCE CHECK selbst erzeugt werden. Die Funktion Referenz-Vergleich hilft bei der Einschätzung, wie eine Alternative Referenz das Ergebnis gegenüber der Gewählten Referenz verändern würde.
  • Auto-Zeitoffset: MCP findet selbständig den Zeitoffset für die Langzeit-Referenz mit der besten Korrelation der Windgeschwindigkeit beider Zeitreihen
  • Auto-Richtungswechsel: Eine automatische Korrektur für die bestmögliche Richtungsübereinstimmung beider Zeitreihen kann auf Standort- oder Langzeit-Zeitreihe angewandt werden
  • Referenz interpolieren
  • Konzeptwahl: Auswahl zwischen
    • einer klassischen Langzeitkorrektur, deren Ausgabe eine Standort-Langzeitreihe oder eine darauf basierende Windstatistik ist oder
    • einem Skalierungs-Ansatz, der eine Kurzzeitreihe (Zeitraum der Standortmessung) generiert, die Skaliert wurde, um langzeit-repräsentativ zu sein, aber die lokale Dynamik und Richtungsverteilung beibehält
  • Neuronales Netz: Neue Langzeitkorrektur-Methode auf Basis maschinelle Lernens
  • Unsicherheit: Ermittlung der Unsicherheit der Eingangsdaten, basierend auf Korrelation, Länge und Windindex des Abgleichszeitraums, Variabilität
  • Session-Konzept: Übersichtliche Organisation und Vergleich von Versuchen mit verschiedenen Langzeit-Referenzen


windPRO-Hauptfenster → Modulfenster → Gruppe "Energie" 


DE MCP2 (2).PNG


Session öffnen erzeugt eine neue Session



Die MCP-Session

Register Zeitreihen

Wählen Sie oben die Lokale Messzeitreihe und die Langzeit-Referenz aus:


DE MCP2 (3).PNG


In diesem Fall handelt es sich um eine 1-Jahres-Messung und 20 Jahre Langzeit-Referenz.

Die Liniengraifk links zeigt die beiden Zeitreihen, rechts wird die Richtungsverteilung und der Tagesgang ausgegeben. Beachten Sie, dass auf diesem Register die Daten nicht verändert werden, sondern lediglich die Art der grafischen Darstellung und der Berechnung der Korrelationskoeffizienten modifiziert wird. Ausnahmen sind die Schaltfläche Zeitraum begrenzen und die Anwendung eines Scaler für Referenzdaten (siehe unten).

Elemente unter der Zeitreihengrafik beziehen sich auf diese:

  • Korrelation (r), Windenergie: Pearson-Korrelationskoeffizient der Windindizes der beiden Zeitreihen auf Basis der oben eingestellten Mittelung. Die Windindizes werden auf Basis der auf dem Register Einstellungen Session gewählten Leistungskennlinie berechnet. Wurde nichts eingestellt, so wird eine vereinfachte Leistungskennlinie verwendet (siehe dort).
  • Korrelation (r), Windgeschw.: Pearson-Korrelationskoeffizient der Windgeschwindigkeiten der beiden Zeitreihen auf Basis der oben eingestellten Mittelung.

Diese Elemente über den beiden rechten Grafiken:

  • Anzahl Sektoren (Richtungsgrafik)
  • Auswahlknöpfe Alle Daten, Abgleichsz. und Referenz Kurz/Lang (Richtungsgrafik und Tagesgang)
  • Auswahlknöpfe Häufigkeit, WG, Energie (Richtungsgrafik)

Wird beispielsweise links nur der Abgleichszeitraum in wöchentlicher Mittelung dargestellt und rechts statt der Richtungshäufigkeit die Energie, ebenfalls nur für den Abgleichszeitraum, so ändern sich die Grafiken wie folgt:


DE MCP2 (4).PNG


Die wöchentliche Mittelung gibt einen etwas besseren Eindruck, wie gut die beiden Zeitreihen miteinander korrelieren. Beachten Sie, dass sich die Korrelation in der Regel mit größeren Mittelungszeiträumen verbessert. Die Richtungsgrafik erlaubt es, die Übereinstimmung der Richtungsverteilungen beider Zeitreihen zu beurteilen. Außerdem kann beurteilt werden, ob der Abgleichzeitraum eine übliche Verteilung hat oder nicht - mit der Einstellung Referenz Kurz/Lang stellt die Richtungsverteilung sich so dar:


DE MCP2 (5).PNG


Diese Darstellung lässt Rückschlüsse darauf zu, ob die Richtungsverteilung des Abgleichszeitraums Langzeit-repräsentativ ist. Wenn dies nicht der Fall ist, würde sich beispielsweise die Methode Kurzzeit: Lokal skaliert für diese Daten nur bedingt eignen.


Anwendung eines Scalers auf Referenzdaten

Für Versionen vor windPRO 3.3 steht diese Option nur in einem stark reduzierten Umfang zur Verfügung


DE MCP2 (5.1).PNG


Die Auswahl dieser Option eröffnet den Zugang zu den vollständigen Scaler-Einstellungen (vgl. Register Scaler in PARK).

Diese können zum einen verwendet werden, um eine oder mehrere Meso-Zeitreihen oder Referenzmasten via Downscaling auf die Mastposition umzurechnen; dies sollte für eine bessere Korrelation mit den Standortdaten sorgen, da dann beide Datenquellen denselben Geländeeinfluss enthalten.

Zum anderen kann das Scaling aber auch verwendet werden, um benachbarte Zeitreihen anderer Datenquellen abstandsgewichtet zu mitteln, z.B. MERRA2 oder ERA5. Wichtig: Bei der Verwendung von Reanalyse-Datenquellen sollte auf das Gelände-Scaling verzichtet werden, da ansonsten beim Downscaling ein Mikro-Geländeeinfluss aus den Daten herausgerechnet wird, der in diesen gar nicht enthalten war.


Zeitraum begrenzen


DE MCP2 (5.2).PNG


Ermöglicht es, den verwendeten Zeitraum von Lokaler Messung und/oder Langzeit-Referenz einzuschränken sowie über die Verwendung von deaktivierten Daten zu entscheiden.

Dies ist häufig sinnvoll, wenn ältere Referenzdaten weniger vertrauenswürdig erscheinen; dann kann es eine bessere Wahl sein, beispielsweise nur die letzten 10 statt der letzten 25 Jahre zu verwenden (siehe Referenz evaluieren unten).

Eine Begrenzung der Standortdaten kann verwendet werden, wenn die Qualität der Sensoren sich während des Messzeitraums verändert hat oder am Anfang oder Ende der Messung verstärkt Messfehler aufgetreten sind. Es kann aber auch einfach nur für Experimente verwendet werden, z.B. die Veränderung der Ergebnisse je nachdem, ob das erste oder das letzte Jahr der Standortdaten verwendet wird.

Die Option Deaktivierte verwenden ist komfortabel, wenn die Deaktivierungen im METEO-Objekt aus einem anderen Grund vorgenommen wurden, als ungültige oder schlechte Daten zu entfernen.


Statistiken

Zeigt eine Tabelle mit sektorweisen Parametern für Lokale Messung und Langzeit-Referenz sowie das Verhältnis zwischen beiden. Samples mit Windgeschwindigkeiten unter 4 m/s (Standort oder Referenz) und Abweichungen der Windrichtung von mehr als 90° werden standardmäßig nicht berücksichtigt. Die Tabelle basiert auf gleichzeitigen Zeitstempeln für das Verhältnis zwischen Lokaler Messung und Langzeit-Referenz und auf allen Daten für die Mittelwerte einzelner Datensätze. Im selben Fenster können auf einem zweiten Register Grafiken auch sektorweise Scatterplots angezeigt werden.

DE MCP2 (6).PNG

DE MCP2 (7).PNG


Referenz evaluieren

Die Wahl der richtigen Langzeit-Referenz ist im MCP-Prozess vermutlich die wichtigste Entscheidung. Hier können unterschiedliche Referenzdatenquellen auf Indexbasis verglichen und ihr Einfluss auf die Langzeitkorrektur abgeschätzt werden.


DE MCP2 (8).PNG


Die Darstellung enthält zunächst mindestens eine Index-Serie:

  • Referenz - Generische Leistungskennlinie: Im Bild die erste Zeile. Eine Windindex-Serie aus der gewählten Langzeit-Referenz, bei der der gesamte Zeitraum das 100%-Niveau bestimmt. Zur Indexberechnung wirde eine vereinfachte Leistungskennlinie unter Verwendung quadrierter Windgeschwindigkeiten und Trunkierung bei 13 m/s verwendet.

Wenn auf dem Register Einstellungen Session eine Anwender-Leistungskennlinie zur Indexberechnung angegeben ist, erscheint zusätzlich noch:

  • Referenz - Anwender-LK, nicht skaliert: Zur Berechnung des Index werden die Einstellungen des Registers Einstellungen Session herangezogen.

Zusätzlich zu diesen Serien können weitere Datenquellen im Vergleich angezeigt werden:

  • Von METEO-Objekt: Erzeugt Windindizes aus einem oder mehreren METEO-Objekten unter Verwendung der Einstellungen des Registers Einstellungen Session. Die Dauer der Zeitreihe im METEO-Objekt definiert den 100%-Zeitraum. Um diesen zu verkürzen, müssen die Daten im METEO-Objekt deaktiviert werden.
    • Tipp: Sie können Sie dieselbe Langzeitreihe mehrfach hinzufügen und dazwischen die Einstellungen auf dem Register Einstellungen Session ändern.
  • Von Perf.Check-Datenbank hinzufügen: Im Modul PERFORMANCE CHECK lassen sich Windindizes erzeugen und als Datenbank-Datei (*.wbf) ablegen. Hier können diese Datenbanken eingeladen werden
  • Online-Windenergieindex hinzuf.: Lässt Sie verschiedene vorgenerierte Indizes herunterladen. Je nach Lage auf der Erde können verschiedene Datenquellen verfügbar sein, überall sind aber EMD Global Wind Data (ERA Interim-basiert, später mit ERA5 erweitert), MERRA2 und ERA5 verfügbar.
DE MCP2 (9).PNG
HINWEIS: Für alle Online-Indizes wurde die Periode 1993-2012 (20 Jahre) als 100%-Zeitraum definiert. Dieser Zeitraum wurde gewählt, um eine einheitliche Referenz für alle Zeitreihen zu haben. Der Zeitraum wurde von EMD als langzeit-repräsentativ für Nordeuropa evaluiert, basierend auf rund 40 Jahren Erfahrung mit WEA-Betriebsdaten und gegen Langzeitquellen wie den NAO-Index validiert. Allerdings ist dies eventuell nicht die beste Referenzperiode für andere Orte auf der Erde. An anderen Orten auf der Erde können Probleme wie schlechte Datenqualität oder ungenügende historische Quellen die zu berücksichtigende Periode auf die vergangenen 10-15 Jahre einschränken.


Der angezeigte Name der Referenz-Zeitreihen in der Tabelle in der oberen Fensterhälfte enthält einige Grundinformationen, unter welchen Voraussetzungen der jeweilige Index hinzugefügt wurde:

DE MCP2 (9.2).PNG

Hier wurde beispielsweise der selbe ERA5-Index aus einem METEO-Objekt zweimal hinzugefügt, einmal unter Verwendung der generischen Leistungskennlinie (Standardeinstellung) und zusätzlich unter Verwendung einer Anwender-Leistungskennlinie. Für alle Indizes wurde die jeweilige Zeitreihe vor der Index-Berechnung auf 9 m/s mittlere Windgeschwindigkeit skaliert. Diese Einstellungen werden auf dem Register Einstellungen Session getroffen.

Die Tabelle enthält weiterhin:

  • Entfernung zur Lokalen Messung / Zur gewählten Langzeit-Referenz
  • Gleichzeit. Tage Tage mit gewählter Langzeit-Referenz
  • Variabilität auf Windgeschwindigkeit und Windindex (Berechnet als Standardabweichung auf 12-Monats-Mittel). Dieser Wert reagiert empfindlich auf den Startmonat (der unter der Tabelle gewählt werden kann)
  • MK Trend Test (Mann-Keldall) ist eine quantitative Beurteilung, ob ein signifikanter Trend in der Zeitreihe vorliegt. Das Ergebnis nähert sich 1 für trendfreie und 0 für trendhaltige Zeitreihen. Ein Trend kan auf ungewöhnliche Klimaereignisse hinweisen oder aufgund von Datenartefakten auftreten. Ein Trend muss aber einen Datensatz nicht automatisch disqualifizieren, sondern sollte nur die Aufmerksamkeit für die Eignung des Datensatzes schärfen. Ein klassisches Beispiel wären wachsende Bäume in der Nähe eines meteorlogischen Masts, der als Langzeit-Referenz verwendet wird. Diese Art von Trend würde die Daten unbrauchbar machen.
  • Sen's Slope wird nur berechnet, wenn ein Trend ermittelt wurde. Die Steigung, oder lineare Änderungsrate wird berechnet. Über Klick auf den DE MCP2 (10).PNG-Knopf lässt sich die vollständige Dokumentation herunterladen.

Im unteren Teil werden der Windindex und der rückwärts kumulierte Windindex als Grafiken dargestellt. Für die Windindex-Grafik lassen sich unterschiedliche Mittelungsintervalle (gleitendes Mittel) einstellen, von 1 Monat bis 20 Jahre. Je nach Gesamtlänge der Zeitreihe lassen sich häufig mit gleitenden Mitteln von 3 oder 5 Jahren Darstellungen erzielen, die eine relative Verschiebung zwischen zwei Zeitreihen gut erkennbar machen:


DE MCP2 (11).PNG


Besonders signifikant in dieser Darstellung ist die Umkehrung zwischen beiden Zeitreihen ca. 2009. Zwar lässt sich aus so einem einfachen Vergleich noch keine Handlungsempfehlung ableiten, zumindest weist er aber schon mal auf eine Inkonsistenz hin, die es weiter zu untersuchen und zu beurteilen gilt (z.B. durch Vergleich mit weiteren Zeitreihen).

Dieselbe Grafik für einen anderen Standort und eine andere Periode:


DE MCP2 (12).PNG


Beachten Sie, dass hier die Einstellung Zeitraum: Gemeinsamer Zeitraum gewählt ist. Dies ist eine sinnvolle Einstellung insbesondere wenn die Zeitreihen nicht gleichzeitig enden, um einen Bias zu verhindern.

Hier gibt es eine ähnliche Umkehrung um das Jahr 2006. Gut erkennbar hier aber auch, dass das letzte dargestellte Jahr 2016 im MERRA2-Index mehr als 3% unter dem EmdConWx-Index liegt (die Referenzperioden unterscheiden sich). Effektiv würde dies bedeuten, dass wenn man eine Messung aus 2016 auf Basis der hier herangezogenen MERRA2-Zeitreihe langzeitkorrigiert, mit einer 3% höheren AEP rechnen würde als wenn man die hier dargestellte EmdConWx-Zeitreihe verwenden würde.

Der rückwärts kumulierte Windindex in der unteren Grafik:


DE MCP2 (13).PNG


Hier repräsentiert der letzte (rechte) Wert den letzten Indexmonat, der vorletzte Wert den Mittelwert der beiden letzten Indexmonate, der Wert davor den Mittelwert der letzten drei Indexmonate u.s.w.

Dargestellt sind die letzten 120 Monate (10 Jahre). Es zeigt sich ein ziemlich konstanter Offset zwischen beiden Quellen, wobei beide 10 Jahre zurück sehr nahe an den 100%-Wert kommen. Dies hilft bei der Schlußfolgerung, dass die vergangenen 10 Jahre eine bessere Wahl erscheinen als die Gesamtzeitreihe, da diese auch etwa ein 100%-Mittel haben, aber die Diskrepanzen herausgenommen werden, die weiter zurück liegen.

Bei eigenen Zeitreihen werden Sie eventuell stärkere Fluktuationen sehen, bevor sich der Wert um den 100%-Wert stabilisiert; z.B. könnte die 100%-Linie 8 Jahre zurück gekreuzt werden. Dann könnten die vergangenen 8 Jahre eine bessere Langzeit-Periode sein. Eine andere Erwägung sollte allerdings die Repräsentativität der Windrichtungen. Je kürzer wir in der Zeit zurückgehen, desto höher ist das Risiko, keine langzeit-repräsentative Richtungsverteilung zu erhalten. In einem späteren Prozessschritt wird es die Möglichkeit geben, eine Anpassung für sehr lange Zeiträume vorzunehmen, für den Fall, dass Sie sich entscheiden, einen Zeitraum zu verwenden, der nicht auf 100% kommt.


Referenz-Vergleich

Dieses Fenster gibt Antwort auf die Frage, um wie viel die Voraussage mit einer alternativen Referenz von der Voraussage mit der gewählten Referenz abweichen würde.


DE MCP2 (9.1).PNG


Es werden Produktionsindizes für die gewählte Referenz und für eine oder mehrere alternative Referenzen berechnet. Dann wird für beide Indizes anhand eines Vergleichs des Abgleichszeitraums (Messperiode der Standortmessung) mit dem Langzeitraum ermittelt, wie stark die Lokalen Daten nach oben oder unten korrigiert würden. Das Verhältnis zwischen den Korrekturen mit den beiden Indizes gibt dann an, wie sich die beiden Referenzen bezüglich des Korrekturergebnisses unterscheiden.

Die genannten Berechnungen werden für zwei unterschiedliche Definitionen des Langzeitraums durchgeführt:

  • Die gemeinsame Periode der Gewählten und der Alternativen Referenz (oben)
  • Die gesamte Periode jeder einzelnen Referenz (unten)

Zur Verdeutlichung werden die jeweiligen Bezugszeiträume im Zeitstrahl unten im Fenster hervorgehoben, wenn der Mauszeiger über einer der unterstrichenen Zahlen ist.




Register Einstellungen Session



DE MCP2 (14).PNG

In den Session-Einstellungen wird festgelegt, wie in der Session Windgeschwindigkeiten in Energie umgewandelt werden, wenn Energie als Maßzahl verwendet wird.


Optionen sind:

WEA-Leistungskennlinie: eine echte Leistungskennlinie verwenden - diese kann aus dem WEA-Katalog gewählt werden. Wählen Sie diese Option, wenn Sie bereits zum Zeitpunkt der Langzeitkorrektur wissen, welchen WEA-Typ Sie planen.

Vereinfachte Leistungskennlinie: Dies ist die Standardeinstellung. Sie verwendet eine vereinfachte Leistungskennlinie aus quadrierten Windgeschwindigkeiten, die bei 13 m/s trunkiert wird und ab 25 m/s Null ist. Die Trunkierungsgeschwindigkeit kann selbst gewählt werden.

Nur Perioden mit [...] % Verfügbarkeit: Um zu verhindern, einen Zeitraum mit schlechter Verfügbarkeit zu verwenden, da ansonsten die (wenigen) verfügbaren Daten als repräsentativ für den ganzen Zeitraum betrachtet werden.

Erwartete mittlere Langzeit-Windgeschwindigkeit: Grundsätzlich müssen beide Zeitreihen für Index-Berechnungen zunächst auf eine gemeinsame mittlere Windgeschwindigkeit skaliert werden, da ansonsten die Indizes nicht gut miteinander korrelieren können (Bruttowindenergie in der 3. Potenz der Windgeschwindigkeit, Einfluss der Leistungskennlinie). Je genauer Sie hier die Langzeit-Windgeschwindigkeit vorhersagen können, desto aussagekräftiger werden nachher die Energie-basierten Kennzahlen. Schätzen Sie dies ggf. zunächst und bessern Sie nach einem ersten MCP-Durchlauf nach.



Register Justierung



DE MCP2 (15).PNG


Zeige Samples (2x, unter den beiden unteren Grafiken) ist standardmäßig nicht aktiviert, um lange Ladezeiten bei großen Datenmengen zu vermeiden. Die Balken in den beiden unteren Grafiken zeigen Mittelwert +/- 1 Standardabweichung.

Die folgenden Justierungen können vorgenommen werden:

Zeit Offset: Mit Auto ermittelt MCP automatisch, welche Zeitverschiebung die beste Korrelation zwischen Standort-Zeitreihe und Langzeit-Referenz zur Folge hat. Eine Zeitverschiebung der Referenzdaten ist unkritisch, da sie deren Integrität nicht beeinträchtigt. Häufig hat die lokale Messung 10 min-Samples und die Referenzdaten Stundendaten, und es ist nicht immer ersichtlich, wie diese zusammen passen, deshalb ist die Auto-Justierung über die Korrelation der beste Weg. Gleichzeitig wird das Problem falscher Zeitzoneneinstellungen gelöst.

Richtungswechsel: Auto berechnet den Richtungsunterschied für alle gleichzeitigen Samples bei Windgeschwindigkeiten >4 m/s (Standardeinstellung; kann auf Register ZeitreihenStatistiken geändert werden) und schlägt den Mittelwert aller Samples als Korrekturwert vor.

Für einen Richtungsunterschied kommen verschiedene Gründe in Frage, z.B.:

  • Fehlerhaft kalibrierte Windfahne am Messmast - hier sollte die Korrektur auf den Messmast angewandt werden
  • Lokale Verdrehungen der Windgeschwindigkeit durch das mikroskalige Gelände (steile Hänge), die von Mesoskalen- oder Reanalysedaten nicht erfasst werden. Hier sollten die Referenzdaten korrigiert werden
  • Für andere Fälle muss eine eigene Beurteilung vorgenommen werden, welche Daten geändert werden.

Beachten Sie, dass hier vorgenommene Richtungsänderungen das Endergebnis beeinflussen!

Mittelung: Wird diese Option gewählt, wird eine Zeitreihe mit einem gleitenden Mittel über die gewählte Periode erzeugt, wobei ein Zeitstempel jeweils die vorangegangene Periode bis zum Zeitstempel repräsentiert. Mit Mittelungen der Windgeschwindigkeit sollte äußerst vorsichtig umgegangen werden, da diese aufgrund der exponentiellen Beziehung zwischen Windgeschwindigkeit und Windenergie zu einer Reduktion des Energiegehalts der Zeitreihe führen. Verwenden Sie Mittelung nur, wenn sonst keine ausreichende Korrelation zwischen den Zeitreihen gegeben ist, z.B. Reanalyse-Zeitreihen mit 3h-Mittelwerten anstatt 10 min-Momentanwerten. Aber auch bei 1h-Referenzzeitreihen ist in der Regel keine Mittelung notwendig, selbst wenn diese Mittelwerte anstelle von Momentanwerten enthalten.

Referenz interpolieren: Bietet die Möglichkeit der Referenzzeitreihe durch Interpolation weitere Datenpunkte hinzuzufügen. Dadurch wird eine 10 min-Zeitreihe simuliert und die statistische Basis für die Vorhersage erhöht.



Register Modell-Input



DE MCP2 (16).PNG


Nachdem Justierungen durchgeführt wurden und die gleichzeitigen Samples extrahiert wurden, können hier die Daten untersucht werden, die in die Langzeitkorrektur-Methoden auf den folgenden Registern eingehen. Die Ansichtsoptionen ähneln denen des Registers Zeitreihen.

Bei der Untersuchung der Daten können verdächtige oder fehlerhafte Daten auffallen, wie z.B. eine Woche mit ungewöhnlich starkem Unterschied zwischen Langzeit-Referenz und Standortmessung. In diesem Fall sollten Sie die kritische Periode notieren, MCP unterbrechen und im METEO-Objekt eine zweite Überprüfung der Daten vorzunehmen, um möglicherweise zusätzliche Deaktivierungen vorzunehmen, die bei der ersten Prüfung nicht aufgefallen sind.



Register Konzept-Wahl



DE MCP2 (17).PNG


Die verfügbaren Optionen sind:

  • Modelle LZ: Langzeit-Zeitreihe für den Standort
  • Lokal Skaliert: Skalierung der Standort-Zeitreihe

Der Text auf dem Register erläutert das Vorgehen in Grundzügen. Genauere Informationen erhalten Sie bei der Erläuterung der MCP-Modelle (siehe unten).

Je nach der getroffenen Auswahl ist von den beiden folgenden Registern nur eines verfügbar.

Die Unsicherheit der Datengrundlage (inklusive Justierung) nach Klintø[14] wird angzeigt. Das Klintø-Modell basiert auf Analysen vieler Datensätze daraufhin, welche Parameter die Vorhersagefehler bestimmen und in welcher Größenordnung. Die Formel und die Gewichtung der Parameter lässt sich über Ansicht/Bearb. einsehen und modifizieren:


DE MCP2 (18).PNG


Klick auf den DE MCP2 (10).PNG-Knopf im Fenster öffnet eine Präsentation zur Klintø-Methode. Da die Ausgabe der Klintø-Methode sich auf die Energiedichte im Wind bezieht, wird in windPRO ein zusätzlicher Faktor "Dichte zu AEP (CF)" eingeführt, der dazu dient, dies in AEP-Unsicherheit (Annual Energy Production, Jährliche Energieproduktion) zu konvertieren. CF wird anhand der Leistungskennlinien-Einstellungen auf dem Register Einstellungen Session ermittelt.

Derzeit wird, wenn weniger als 1 vollständiges Jahr gemeinsame Daten vorliegen, die Unsicherheit zwar berechnet und angezeigt, erscheint jedoch nicht auf den Berichten, da solche Ergebnisse nicht in jedem Fall aussagekräftig sind.



Register Modelle LZ

Auf diesem Register findet die Langzeitkorrektur statt, wenn das Ziel eine Standort-Langzeitreihe ist (siehe Konzept-Wahl).

Der typische Ablauf ist:

  1. Hinzufügen von Modellen, ggf. Variieren von Modellparametern
  2. Training + Test - Anwendung der Modelle auf die Referenzdaten, um die Messung im Abgleichszeitraum nachzubilden und Beurteilung der Ergebnisse
  3. Speichern der Ergebnisse als Zeitreihe oder regionale Windstatistik; in diesem Zuge wird dann die ganze Langzeitreihe mit dem gewählten Modell berechnet.


1.

Hinzufügen von Modellen

Es stehen vier verschiedene Modelle zur Verfügung:

DE MCP2 (19).PNG


  • Einfaches WG-Scaling: Dieses Modell wird automatisch standardmäßig hinzugefügt. Es verwendet das Verhältnis der mittleren Windgeschwindigkeiten zwischen Standortdaten und Langzeit-Referenz im Abgleichszeitraum als Skalierungsfaktor für die Zeitstempel der Langzeit-Referenz. Dies ist ein extrem einfaches Modell, das von den aufwändigeren Methoden regelmäßig übertroffen werden sollte (Mehr dazu)
  • Regression: Seit Jahrzehnten das verbreitetste Modell. Führt für jede Windrichtung (Standard: 360) eine Regressionsanalyse durch und skaliert die Langzeit-Windgeschwindigkeiten entsprechend der ermittelten Transferfunktionen, zzgl. Residuen (Mehr dazu)
  • Matrix: Ebenfalls eine Methode mit langer Tradition. Im Vergleich zur Regression werden hier Richtungsunterschiede zwischen Standort und Langzeit-Referenz besser gehandhabt, da Windgeschwindigkeit und Windrichtung kombiniert betrachtet werden (Mehr dazu).
  • Neuronales Netz: Eine neue Methode auf Basis von maschinellem Lernen. Zu Beginn relativ beliebige Annahmen über den Zusammenhang zwischen Standort und Referenz werden anhand der Zeitstempel des Abgleichszeitraums überprüft und das Feedback fließt in eine Verbesserung der Annahmen (Mehr dazu)


2.

Training und Test sowie Beurteilen der Ergebnisse

Training+Test (Aktivierte) führt alle Modellierungen durch, die in der Spalte Aktiviert markiert sind und präsentiert dann Grafiken und Kennzahlen zur Beurteilung der Ergebnisse oben in der Tabelle sowie unten auf zwei Registern:

  • Vergleich zum grafischen Vergleich der Kennzahlen der verschiedenen Modellierungen
  • Gewähltes Modell zur Anzeige verschiedener Grafiken des Modells, das oben in der Spalte "Gewählt" markiert ist


Weitere Steuerelemente im Fenster:

  • DE MCP2 (22).PNG
Entscheidet darüber, ob die Werte in Grafiken und Tabelle unter Berücksichtigung von Residuen dargestellt werden oder nicht. Die Einstellung Standard zeigt Residuen an, wo für die Beurteilung des Ergebnisses sinnvoll und unterdrückt sie, wo nicht. Vgl. weiter unten, Register Gewähltes Modell
  • Statistik Mittelung: Von Stunden- bis Monatsmittelwerten. Wirkt sich auf die ersten vier Grafiken auf Register Vergleich und auf die linken beiden Grafiken auf Gewähltes Modell
  • Parameter: Windgeschwindigkeit oder Energie. Wirkt sich auf alle Grafiken auf Register Vergleich aus. Hat keine Auswirkungen auf Register Gewähltes Modell
  • Ausklappmenü ganzer Abgleichszeitraum: Derzeit ohne praktische Anwendung - Vorbereitung für zukünftige Verbesserungen. Sollte nicht geändert werden


DE MCP2 (21).PNG


Grundsätzlich gilt für die Vergleiche, dass eine mit der jeweiligen Methode aus der Langzeit-Referenz modellierte (künstliche) Zeitreihe im Abgleichszeitraum mit den tatsächlich gemessenen Werten verglichen wird. Die Kennzahlen beschreiben, wie gut die Messwerte von der Modellierung reproduziert werden konnten.

Die folgenden Kennzahlen werden für den Vergleich zwischen verschiedenen Methoden berechnet:

  • Mean Bias Error (MBE) *1): Mittlere Abweichung der Vorhersagen von den gemessenen Werten. Positive und negative Abweichungen gleichen sich aus, das Ergebnis sagt also nur aus, wie gut der Mittelwert getroffen wurde, nicht jedoch wie hoch die individuellen Abweichungen sind; diese können beliebig extrem sein, solange sie symmetrisch um den Mittelwert verteilt sind. Bei dieser Methode wird in der Regel das "Einfache WG-Scaling" die besten Werte erreichen, da diese Kennzahl hier gleichzeitig Kernstück der Methode ist; dies sollte allerdings nicht überbewertet werden.
  • Mean Absolute Error (MAE) *1): Mittel der absoluten Abweichung der Vorhersagen von den gemessenen Werten. Im Gegensatz zum MBE ein Maß, um zu beurteilen, wie hoch die Einzelabweichungen sind.
  • RMS (Root Mean Square) Error (RMSE) *1): Wurzel der Summe der Quadrate der Abweichungen der Vorhersagen von den gemessenen Werten. Aufgrund der Quadrierung wie der MAE ein Maß für die Beurteilung der Höhe der Einzelabweichungen; im Gegensatz zu diesem fließen aber hier hohe Abweichungen überproportional ein. Erlaubt damit zusätzlich eine Beurteilung, wie stark die Abweichungen streuen. Ist eine Säule in der MAE-Grafik unauffällig, sticht in der RMSE-Grafik aber nach oben heraus, dann spricht dies für eine stärkere Streuung der Einzelabweichungen (und umgekehrt).
  • Korrelation (in der Grafik 1 - Korrelation, um die Konsistenz des "kleine Säulen sind besser" zu wahren): Pearson-Korrelationskoeffizient der Vorhersagen mit den gemessenen Werten.
  • Kolmogorov-Smirnov: Der Kolmogorov-Smirnov-Test (KS Test) quantifiziert den maximalen Abstand zwischen zwei Verteilungen, in unserem Fall die Windgeschwindigkeitsverteilungen der Messung und der Modellierung. Kleinere Werte sind besser. Kolmogorov-Smirnov in der englischen Wikipedia.

*1) Die englischen Bezeichnungen wurden beibehalten, da diese im Internet zum Zweck der eigenen Recherche leichter zu finden sind und im Gegensatz zu den deutschen Begrifflichkeiten relativ einheitlich verwendet werden.

Weitere Grafiken auf Unterregister Vergleich

  • Jahresgang Fehler mittlere Energie (bzw. Windgeschwindigkeit)
  • Tagesgang Fehler Energie (bzw. Windgeschwindigkeit)
  • Sektor Fehler Energie (bzw. Windgeschwindigkeit)


Register Gewähltes Modell


DE MCP2 (23).PNG


Die Darstellungen auf diesem Register dienen nicht dazu, verschiedene Modelle untereinander zu vergleichen, sondern die Ergebnisse einer Modellierung im Abgleichszeitraum mit den zeitgleich gemessenen Werten zu vergleichen.

Dargestellt ist jeweils die Modellierung, die in der Spalte Gewählt markiert ist.

Bei den rechten vier Grafiken ist es ein gutes Zeichen, wenn die beiden Linien (Messung und Modellierung) übereinander liegen. In den beiden linken Grafiken ist möglichst wenig Streuung wünschenswert.

Besonderes Augenmerk sollte auf die Grafik Häufigkeit Windgeschwindigkeit gelegt werden - eine gute Übereinstimmung hier ist extrem wichtig für die korrekte Abbildung des Energiegehalts. Tagesgang und Jahresgang sind dagegen nur von Bedeutung, wenn das Ergebnis der Langzeitkorrektur als Zeitreihe gespeichert und in einer Scaler-Berechnung verwendet werden soll.

Hier im Vergleich dasselbe Modell wie oben, nur hier in der Darstellung ohne Residuen:


DE MCP2 (24).PNG


Es zeigt sich deutlich, das insbesondere die wichtige WG-Häufigkeitsverteilung deutlich viel schlechter getroffen wird, wodurch auch eine korrekte Abbilung des Energieniveaus unwahrscheinlich wäre.


3.

Speichern der Ergebnisse

In jeder Modellzeile gibt es eine Predict-Schaltfläche. Diese öffnet das folgende Fenster:


DE MCP2 (25).PNG


In der linken Fensterhälfte finden sich die Optionen

  • Zur Ausgabe als Zeitreihe und Speicherung in ein bestehendes oder ein neues METEO-Objekt
  • Zur Ausgabe als regionale Windstatistik; wird diese Option gewählt, wird innerhalb von MCP eine STATGEN-Berechnung durchgeführt.
    • Mit Setup können Terraindaten, WAsP-Parameter und Verdrängungshöhen dafür gewählt werden.
    • Derzeit ist es nicht möglich, aus MCP Berichte zur generierten Windstatistik auszugeben. In einer späteren Version wird diese Option im Speicherdialog (nach Erzeugen) nachgetragen.


Korrektur mit bekanntem Bias in Langzeitdaten: Sind die Langzeitdaten nicht langzeit-repräsentativ, so kann hier eine Abweichung angegeben werden, um die die Windgeschwindigkeit angepasst wird.

Zeige Modell vs. Messung: Stellt modellierte und gemessene Zeitreihe gegenüber. Wenn in der monatlichen Darstellung auffällige Abweichungen sichtbar sind, sollte der entsprechende Abschnitt noch einmal ohne Mittelung dargestellt werden. Eventuell zeigen sich dabei in den Messdaten Fehler, die vorher nicht erkannt wurden und die im METEO-Objekt behoben werden können.


DE MCP2 (27).PNG

DE MCP2 (28).PNG




Register Lokal skaliert



(Hier klicken für Versionen vor windPRO 3.3)

Wenden Sie diese Methode in Versionen vor windPRO 3.3 nicht an, wenn die Langzeitreihe nicht den gesamten Zeitraum der Standortzeitreihe abdeckt. Sind in diesen Versionen z.B. 12 Monate Standortdaten vorhanden, aber nur für 11 davon auch Referenzdaten, so werden die 11 Monate auf das Langzeitniveau skaliert und der zusätzliche Monat fügt. wenn er nicht zufällig dem Mittel entspricht, einen Bias hinzu. In Versionen ab windPRO 3.3 wird dies durch einen zusätzlichen Korrekturfaktor verhindert.


DE MCP2 (29).PNG


Diese Methode wird bevorzugt angewandt, wenn

  • Mehrere Jahre Standortmessung vorliegen oder
  • Das Windklima sich von Jahr zu Jahr nur geringfügig ändert, d.h. die Temperatur das bestimmende Element ist, oder
  • Die Korrelation zwischen Standort- und Referenzdaten so schlecht ist, dass die Erzeugung einer Langzeitreihe auf Basis von Transferfunktionen nicht empfohlen werden kann.

Die lokal gemessene Richtungsverteilung wird verwendet, was insbesondere in Gelände mit starken Richtungsänderungen ein bedeutender Vorteil sein kann, wenn die Langzeit-Referenz diese Richtungsänderungen nicht ausreichend abbilden kann. Auch das Beibehalten der Dynamik der am Standort gemessenen Windgeschwindigkeit kann die Genauigkeit verbessern, insbesondere bei der Zeitreihen-basierten Berechnung (Scaler).

Die verwendete Methode (Variance Ratio Method, Varianz-Verhältnis-Methode) verwendet einen Faktor und einen Offset, um die Standortmessung langzeitzukorrigieren (siehe hier).

Die skalierte Zeitreihe kann in ein METEO-Objekt geschriebene werden oder eine regionale Windstatistik kann generiert werden. Die Einstellungen dazu sind analog zu den Einstellungen beim Speichern von Langzeitreihen.



MCP-Berichte



Session-Übersicht
Session Details 1
Session Details 2

Beim Abschluss einer MCP-Berechnung werden zwei Berichtstypen generiert:

  • Session-Übersicht (siehe rechts)
    • Tabellarischer Vergleich der jeweils ausgewählten Ergebnisse der unterschiedlichen Sessions
    • Grafischer Vergleich
    • Unsicherheitsanalyse der Eingangsdaten nach Klintø[15] und die dort verwendeten Parameter


  • Session-Details - Vergleich der in den einzelnen Sessions getesteten Modelle
    • Seite 1 (siehe rechts)
      • Zeitreihen-Daten
      • Angewandte Filterungen und Justierungen
      • Verwendete Modelle und Kennzahlen
      • Auswahl der Vergleichsgrafiken von Register Modelle LZ / Vergleich
    • Seite 2 (siehe rechts)
      • Auswahl der Vergleichsgrafiken für das ausgewählte Modell von Register Modelle LZ / Gewähltes Modell



MCP-Modelle

Langzeit: Einfaches WG-Scaling



Dies ist ein extrem einfaches Modell, das von den aufwändigeren Modelle regelmäßig übertroffen werden sollte. Es wird in MCP vorwiegend als Referenzmodell verwendet, um die Performance der anderen Modelle damit ins Verhältnis zu stellen.

Das Modell verfügt über keine modifizierbaren Parameter.

Es wird die mittlere Windgeschwindigkeit berechnet für

  • die Standortdaten im Abgleichszeitraum umean,site
  • die Langzeit-Referenzdaten im Abgleichszeitraum umean,ref

Dann wird jeder Zeitstempel der Langzeit-Referenz mit dem Verhältnis (umean,site / umean,ref) multipliziert.



Langzeit: Regression



Im Referenzdokument MCP - Measure-Correlate-Predict - An Introduction to the MCP Facilities in WindPRO, Kapitel 2 wird die statistische Methode hinter Regressions-MCP erläutert. Die folgende Seite geht auf die Eingabeoptionen der Implementierung in windPRO ein.

MCP-Modul → Session öffnen → Register Modelle LZBearbeiten neben Zeile Regression 


DE MCP2 (33).PNG


Klassenbildung
Standardmäßig wird keine Klassenbildung (außer Richtungen, s.u.) vorgenommen. Optional kann eine Klassenbildung nach Jahres- und/oder Tageszeit vorgenommen werden. Die Zeiten werden über die windPRO-Jahreszeiten/Tag-Nacht Einstellungen vorgegeben. Wird nur eine Tag/Nacht-Einteilung gewünscht, so sollte die Anzahl der Jahreszeiten auf 1 gesetzt werden. Es wird empfohlen, die Anzahl der Jahres- bzw. Tagesperioden gering zu halten (z.B. nur Tag/Nacht und Sommer-/Winterhalbjahr), da ansonsten die Gefahr besteht, dass es pro Klasse so wenig Daten gibt, dass das Ergebnis nicht mehr repräsentativ ist.
Richtungsklassen
Transferfunktionen können entweder jeweils für einen Sektor (also i.d.R. 12 Transferfunktionen) oder für jeweils 1° (also 360 Transferfunktionen) ermittelt werden. Da das Ergebnis bei gradweisen Transferfunktionen exakter ist, ist dies die voreingestellte Methode. Das sektorweise Vorgehen ist der gängige Weg bei selbst gemachten Tabellen und kann z.B. ausgewählt werden, wenn WindPRO MCP2005 mit einer solchen Tabelle verglichen werden soll.
Sektorfenster
Ist die Option Transferfunktionen für jeweils 1° gewählt, reicht in der Regel die Menge an Samples pro Grad nicht aus, um daraus repräsentative Transferfunktionen zu berechnen. Deshalb wird standardmäßig ein Sektorfenster von 30° verwendet, also die Richtung +/- 15°. Für die Richtung 23° werden also z.B. alle Datensätze zwischen 8° und 38° verwendet. Wenn ein Sektorfenster von 360° gewählt wird, wird nur eine einzige Transferfunktion, die auf allen Daten beruht, erstellt.
Überspringe Richtungswechsel größer...
Insbesondere bei niedrigen Windgeschwindigkeiten kann die Windrichtung zwischen Langzeit-Referenz und Standortdaten beträchtlich variieren und der Korrelation eine Menge statistisches Rauschen hinzufügen. Durch das Ignorieren von Daten mit großen Richtungswechseln kann dieses Rauschen reduziert werden. Dies bedeutet allerdings, dass eventuell wichtige Informationen verworfen werden. Voreinstellung ist, dass alle Daten verwendet werden (Richtungswechsel >180° existieren nicht).
Überspringe Windgeschwindigkeiten kleiner...
Bei geringen Windgeschwindigkeiten ist eine lineare Beziehung zwischen Standort und Referenz, die bei höheren Windgeschwindigkeiten deutlich hervortritt, häufig nur sehr schwach ausgeprägt. Deshalb tragen niedrige Windgeschwindigkeiten oft trotz ihrer geringen Relevanz viel statistisches Rauschen zur Regression bei. Abhängig von der Breite der Streuung und der tatsächlichen Windgeschwindigkeiten kann dieser Wert frei definiert werden, voreingestellt ist ein Wert von 2 m/s.
Das Überspringen der Windgeschwindigkeiten bezieht sich nur auf die Referenzdaten und nur auf die Ermittlung der Transferfunktion, nicht auf deren Anwendung bei Erstellung der Langzeitreihe.


DE MCP2 (34).PNG

Regressionsmodell (Windgeschwindigkeit)
Hier wird die Art der Regression für die Windgeschwindigkeit ausgewählt. Lineare Regression bedeutet eine Regression erster Ordnung, wobei eine freie Regressionsgerade derjenigen durch den Ursprung (0,0) gegenüber zu bevorzugen ist, da sie in der Regel in dem Windgeschwindigkeits-Bereich, der für die WEA-Produktion relevant ist, eine bessere Anpassung bietet. Alternativ kann eine Regression 2. Ordnung gewählt werden, die eine Parabelförmige Regressionskurve ermittelt. Achtung: Dies mag zwar zu einer besseren Anpassung führen, kann aber auch zur Folge haben, dass extreme Windgeschwindigkeiten die Anpassung bei den hohen Windgeschwindigkeiten beeinträchtigen.
Regressionsmodell (Windrichtung)
In der Regel sind Wechsel der Windrichtung unabhängig von der Windgeschwindigkeit, deshalb sollte eine Regression 0. Ordnung verwendet werden (d.h. eine waagrechte Regressionsgerade). Die zur Wahl stehenden Modelle entsprechen denen zum WG-Regressionsmodell (siehe Grafik oben)


DE MCP2 (35).PNG

Residuenmodell (Windgeschwindigkeit und Windrichtung)
Voreinstellung für die Windrichtung und die Windgeschwindigkeit ist die Erweiterte Normalverteilung mit Polynom-modellierter Windgeschw. (Ordnung:1) mit der Regressionsformel: y = ax + b + e(x). Die Spanne der Windgeschwindigkeiten wird in eine Anzahl Intervalle aufgeteilt. Innerhalb jedes Intervalls wird die Streuung anhand ihrer Standardabweichung und der Abweichung des Mittels (relativ zur Regressionsgeraden) charakterisiert. Diese beiden Charakteristika werden als Zufallselemente (oben: e(x)) dann auch auf die erzeugte Zeitreihe angewandt, um die nicht-lineare Zunahme der Windenergie mit der Windgeschwindigkeit besser abzubilden. Die beobachtete Standardabweichung wird als Polynom erster Ordnung modelliert.
Für die Windgeschwindigkeit sollte die Methode Keine Modellierung im Normalfall nicht verwendet werden. Da die Windenergie nicht linear mit der Windgeschwindigkeit zunimmt, die Regression aber auf Basis der Windgeschwindigkeiten durchgeführt wird, führt dies häufig zu einer Unterschätzung der Windenergie. Die Einstellung Keine Modellierung hat eine Berechtigung, wenn die resultierende Zeitreihe keine Zufallsstreuung enthalten darf, z.B. da sie in PERFORMANCE CHECK mit SCADA-Produktionszeitreihen abgeglichen werden soll.
Die Methode Normalverteilte Residuen ist veraltet, ist jedoch aus Kompatiblitätsgründen weiterhin verfügbar. Sie nimmt an, dass die Spannweite der Streuung in der Regressionsgrafik bei allen Referenzwindgeschwindigkeiten gleich ist und dass das Zentrum der Streuung die Regressionslinie sein musste. Die Transferfunktion wird damit zu y = ax + b + e. Die Anwendung dieser Methode auf Datensätze mit schlechter Korrelation oder ungleichmäßig verteilter Streuung kann zu Fehlern führen, häufig zu einer Überschätzung.
Die Erweiterte Normalverteilung mit Polynom-modellierter Windgeschw. (Ordnung:2) hat häufig das Problem, dass wenige verstreute Punkte bei hohen Windgeschwindigkeiten die simulierte Streuung in die Höhe treiben können. Es wird deshalb empfohlen, diese Methode vorsichtig einzusetzen und im Zweifelsfall die Standardmethode zu verwenden.



Langzeit: Matrix



Im Referenzdokument MCP - Measure-Correlate-Predict - An Introduction to the MCP Facilities in WindPRO, Kapitel 3 wird die statistische Methode hinter Matrix-MCP erläutert. Die folgende Seite geht auf die Eingabeoptionen der Implementierung in windPRO ein.

MCP-Modul → Session öffnen → Register Modelle LZBearbeiten neben Zeile Matrix 


DE MCP2 (36).PNG

Klassenbildung
Standardmäßig wird keine Klassenbildung nach Zeiten vorgenommen, es ist jedoch möglich, Jahres- und/oder Tageszeitklassen zu bilden. Die Zeiten werden über die windPRO-Jahreszeiten/Tag-Nacht Einstellungen vorgegeben. Wird nur eine Tag/Nacht-Einteilung gewünscht, so sollte die Anzahl der Jahreszeiten auf 1 gesetzt werden. Es wird empfohlen, die Anzahl der Jahres- bzw. Tagesperioden gering zu halten (z.B. nur Tag/Nacht und Sommer-/Winterhalbjahr), da ansonsten die Gefahr besteht, dass es pro Klasse so wenig Daten gibt, dass das Ergebnis nicht mehr repräsentativ ist.
Richtungsklassen / Sektorfenster
Transferfunktionen werden jeweils für 1° / 1 m/s-Klassen ermittelt. In der Regel reicht die Menge an Samples in dieser engen Klasse nicht aus, um daraus repräsentative Transferfunktionen zu berechnen, deshalb wird standardmäßig ein Sektorfenster von 30° verwendet, also die Richtung +/- 15°. Für die Richtung 23° werden also z.B. alle Datensätze zwischen 8° und 38° verwendet. Wenn ein Sektorfenster von 360° gewählt wird, wird nur eine einzige Transferfunktion, die auf allen Daten beruht, erstellt.
Überspringe Richtungswechsel größer...
Insbesondere bei niedrigen Windgeschwindigkeiten kann die Windrichtung zwischen Langzeit-Referenz und Standortdaten beträchtlich variieren und der Korrelation eine Menge statistisches Rauschen hinzufügen. Durch das Ignorieren von Daten mit großen Richtungswechseln kann dieses Rauschen reduziert werden. Dies bedeutet allerdings, dass eventuell wichtige Informationen verworfen werden. Voreinstellung ist, dass alle Daten verwendet werden (Richtungswechsel >180° existieren nicht).
Windgeschw.-Fenster [m/s]
Transferfunktionen werden jeweils für 1° / 1 m/s-Klassen ermittelt. Wenn die Menge an Samples in dieser Klasse trotz Sektorfenster (s.o.) nicht ausreicht, um daraus repräsentative Transferfunktionen zu berechnen, kann auch ein Windgeschwindigkeits-Fenster definiert werden, d.h. es werden nicht nur benachbarte Richtungen sondern auch benachbarte WG-Klassen in die Ermittlung einer Transferfunktion einbezogen.
Min. Anzahl Messwerte für Polynom-Anpassung
Um zu vermeiden, dass Klassen mit zu wenigen Daten die Modellierung beeinflussen, können diese ausgefiltert werden. Standardwert ist 5.
Richtungsfenster für Polynom-Anpassung
Die Regression der Transferfunktion basiert auf allen Transferfunktionen in einem bestimmten Richtungsfenster. Standardwert ist 10.
Statistiken vom Abgleichszeitraum nutzen
Beim Öffnen des Fensters werden für die angegebenen Sektor-/WG-Fenster jeweils Richtungswechsel und Windgeschwindigkeits-Verhältnis (Mittel und Standardabweichung, davon Mittel / Min / Max) berechnet. Hohe Werte weisen auf unsichere Transferfunktionen hin.
Sollen die Werte für geänderte Sektor-/WG-Fenster neu berechnet werden, muss das Fenster geschlossen und erneut geöffnet werden. Um eine Neuberechnung zu verhindern, löschen Sie das Häkchen Statistiken vom Abgleichszeitraum nutzen.
Polynom
Für jeden der Parameter kann eine Polynominale Regression erstellt werden, um die Transferfunktion zu beschreiben. Die Ordnung der Regression kann frei gewählt werden und kann sogar von Parameter zu Parameter unterschiedlich sein. Die Standardeinstellung für mittlere Windgeschwindigkeiten ist eine Polynomanpassung ersten Grades, da diese robust gegenüber abweichenden Extremwerten ist. Für den mittleren Richtungswechsel wird eine Polynomanpassung nullten Grades vorgeschlagen (Richtungswechsel unabhängig von der Windgeschwindigkeit). Für die Standardabweichungen wird jeweils eine um einen Grad höhere Polynomanpassung vorgeschlagen.
Matrix-Methode Ausgabe
Standardmäßig wird für eine Sektor-/WG-Klasse die gemessene Transferfunktion verwendet, aber liegen weniger als 5 Samples in der Klasse vor, wird eine modellierte Funktion verwendet.
Alternativ kann für alle Klassen eine modellierte Funktion verwendet werden. Diese kann fehlerhafte / extreme Messwerte ausgleichen und bei geringer Datenqualität zu besseren Ergebnissen führen.



Langzeit: Neuronales Netz



Im Referenzdokument MCP - Measure-Correlate-Predict - An Introduction to the MCP Facilities in WindPRO, Kapitel 6 wird die Methode hinter der Neuronales-Netz-MCP erläutert. Die folgende Seite geht auf die Eingabeoptionen der Implementierung in windPRO ein.

MCP-Modul → Session öffnen → Register Modelle LZBearbeiten neben Zeile Neuronales Netz 


Die Methode verwendet ein Künstliches Neuronales Netz (KNN), um die Beziehung zwischen Langzeit-Referenz und Standortmessung herzustellen. Die Langzeit-Referenz im Abgleichszeitraum bildet dabei den Ausgangsdatensatz und die Standortmessung gibt das Feedback, das dazu verwendet wird, das Neuronale Netz zu trainieren. Zu den Eingangsdaten des Neuronalen Netzes gehören immer Windgeschwindigkeit und Windrichtung, fakultativ Tagesstunde und Monat (s.u.). Die Ausgangsschicht enthält Windgeschwindigkeit und Windrichtung.


MCP-Modul → Session öffnen → Register Modelle LZModell hinzuf: Neuronales NetzBearbeiten neben Zeile Neuronales Netz 

DE MCP2 (20).PNG


Die Häkchen im obigen Screenshot zeigen die Standardeinstellung.

Tagesgang: Ist dies aktiviert, so wird die Tagesstunde als Bestandteil eines Samples betrachtet und fließt in den erfahrungsbasierten Lernprozess mit ein

Jahresgang: Wenn aktiviert, fließt der Monat als Bestandteil eines Samples in den Lernprozess ein. In Fällen, in denen das Verhältnis zwischen Standort und Referenz im Jahresgang fluktuiert, führt dies oft zu einer besseren Nachbildung des Jahresgangs. Vorsicht ist geboten, wenn mit weniger als einem vollen Jahr Messdaten gearbeitet wird, da dann das Neuronale Netz in den fehlenden Monaten mit einer Situation konfrontiert wird, mit der kein Training möglich war.

Windgeschwindigkeits-Residuen hinzufügen: Wie die Regressions-Methode neigt das Neuronale Netz dazu, die Variabilität in der vorhergesagten Zeitreihe nicht abzubilden und damit auch den Energiegehalt zu unterschätzen. Diese Variabilität kann und sollte über ein Residuenmodell künstlich hinzugefügt werden. Verwendet wird, wie bei der Regressionsmethode, die Methode der Erweiterten Normalverteilung (1.Ordnung).



Kurzzeit: Lokal skaliert




Es soll eine Standort-Zeitreihe von Windgeschwindigkeiten anhand einer Langzeit-Referenz angepasst werden, um zu erreichen, dass die Windgeschwindigkeiten der Standortzeitreihe denen der Langzeitreihe entsprechen.

Es wird vorausgesetzt, dass die Standort- und die Referenzzeitreihe sich im Abgleichszeitraum (Abgl.) überlappen.

Mit dem Konzept der Indexkorrekture wird keine direkte Standort-zu-Referenz-Beziehung wie in den anderen MCP-Methoden hergestellt. Stattdessen wird die Korrektur ausschließlich auf die Referenzzeitreihe gestützt. Die Korrektur gibt die Beziehung zwischen Abgleichszeitraum (Abgl.)und ganzem Zeitraum (ganz)für die Referenzzeitreihe wieder.


DE MCP2 (37).PNG


Bei der "Lokal skaliert"-Methode wird eine Transferfunktion mit Steigung und Offset verwendet, so dass sowohl die mittlere Windgeschwindigkeit als auch die Standardabweichung anhand der Beziehung zwischen Abgleichs- und Langzeitraum korrigiert werden.

Modell:

DE MCP2 (38).PNG


Es werden zwei Gleichungen benötigt, um die beiden Parameter α und β festzulegen, eine für den Mittelwert und eine für die Standardabweichung, die beide direkt von der Definition von Mittel und Standardabweichung und der angenommenen linearen Beziehung / Transferfunktion.

Bedingungen:

DE MCP2 (39).PNG

Diese führen zusammen zu den folgenden Ausdrücken für α und β:

DE MCP2 (40).PNG

Ein kleineres Problem dabei ist, dass das Korrekturmodell zu negativen Windgeschwindigkeiten für einige der korrigierten Samples führen kann. Dies wird pragmatisch gelöst, indem diese auf Null trunkiert werden.

Die vollständige Korrekturformel für uStandort ist also:

DE MCP2 (41).PNG


In windPRO werden Skalierung und Offset auf dem Register Lokal skaliert angezeigt:

MCP → Session öffnen → Register Lokal skaliert 


DE MCP2 (42).PNG


Wenn die Standortdaten einen Zeitraum enthalten, der nicht in der Referenz enthalten ist, so wird ein zusätzlicher Faktor ("Postfaktor") eingeführt, um den gesamten Zeitraum der Standortdaten trotzdem langzeitrepräsentativ zu machen. Der Postfaktor ist die mittlere Windgeschwindigkeit der Standortdaten mit gleichzeitigen Referenzdaten geteilt durch die mittlere Windgeschwindigkeit aller Standortdaten. Mit ihm werden alle Windgeschwindigkeiten in der bereits skalierten lokalen Zeitreihe multipliziert.

Wenn ein Postfaktor verwendet wird, so wird er unter der Skalierung und dem Offset angegeben:

DE MCP2 (42.5).PNG



Modelle und Module für vorbereitende Berechnungen

Die meisten Ertragsprognosen in windPRO werden mit dem Modul PARK durchgeführt. Es gibt jedoch einige Hilfsmodule, die dabei helfen, PARK-Berechnungen vorzubereiten; andere kommen zum Einsatz, wenn noch keine vollständigen Eingangsdaten für eine PARK-Berechnung vorliegen oder wenn die Performance unterschiedlicher WEA-Typen unter den Standortbedingungen geklärt werden soll.

Diese Module sind:

  • METEO: Berechnet Produktionen alleine auf Basis von vorgegebenen Windbedingungen. Keine Modellierung des Geländeeinflusses. Es können mehrere WEA-Typen im Vergleich dargestellt werden.
  • ATLAS[16]: Modellierung der Windverhältnisse für sehr einfaches Gelände sowie Ertragsprognose für eine spezifische WEA-Position. Es können mehrere WEA-Typen im Vergleich dargestellt werden.
  • WAsP interface[16]: Modellierung der Windverhältnisse für mittelkomplexes Gelände mit WAsP sowie Ertragsprognose für eine spezifische WEA-Position. Es können mehrere WEA-Typen im Vergleich dargestellt werden.
  • WAsP-CFD[17]: Berechnung der Geländeeinflüsse für 2 x 2 km große Kacheln unter Verwendung des WAsP-CFD-Modells für komplexes Gelände - Vorbereitung für eine PARK-Berechnung mit WAsP-CFD
  • RESOURCE[16]: Berechnung einer Windressourcenkarte für mittelkomplexes Gelände mit WAsP oder alternativ für komplexes Gelände auf Basis einer vorherigen WAsP-CFD-Berechnung.
  • STATGEN[18]: Erzeugen einer regionalen Windstatistik mit WAsP (mittelkomplexes Gelände) oder auf Basis einer WAsP-CFD-Berechnung (komplexes Gelände)
  • Flow-Request Export[16]: Export von Gelände- und Modellierungseinstellungen für die Strömungsmodellierung in externen CFD-Modellen.




METEO

Das Modul METEO ist neben PARK einer der Grundsteine der windPRO-Energieberechnungen. Wenn das Modul METEO erworben wird, eröffnet dies den Zugang zu folgenden Objekten, Werkzeugen und Berechnungsoptionen:

  • Zum METEO-Objekt als Container für Winddaten in Form von Zeitreihen, Häufigkeitsverteilungen oder Weibull-Verteilungen. Es kann auf der Karte einen Messmast repräsentieren oder den Zellmittelpunkt eines Reanalyse- oder Mesoskalen-Modells.
  • Zum METEO-Analyzer, der es ermöglicht, Operationen mit den Daten mehrerer METEO-Objekte durchzuführen.
  • Zum Download von Online-Winddaten (Englische Beschreibung der Datenquellen); dieser findet technisch über METEO-Objekt, METEO-Analyzer oder Projektassistent statt.
  • Zum Berechnungsmodul METEO, das den Vergleich unterschiedlicher WEA-Typen auf Basis von Winddaten in einem METEO-Objekt ermöglicht.
  • Zu Berechnungsmethoden innerhalb des PARK-Moduls, die auf Winddaten in METEO-Objekten basieren.



Um eine METEO-Berechnung durchführen zu können, muss eine gültige Lizenz für das windPRO-Modul METEO vorliegen. Neben der METEO-Berechnung hat das windPRO-Modul METEO noch weitere Bestandteile.

Die METEO-Berechnung ermittelt die AEP eines oder mehrerer WEA-Typen an der Position und unter Verwendung der Winddaten eines METEO-Objekts. Es wird stets nur eine Position berechnet, nämlich die des Objekts. Windfarm-Layouts, die bereits auf der Karte vorhanden sind, haben für die Berechnung keine Bedeutung. Die Winddaten können vorliegen als Weibull-Verteilung, Häufigkeitsverteilung oder Zeitreihe.

Auf dem Register Zweck des METEO-Objekts muss mindestens eine der Optionen B oder F ausgewählt sein:

DE MetMod(1).png


Es wird bei der Berechnung keine horizontale Modellierung vorgenommen, es kann aber eine vertikale Extrapolation basierend auf dem Power Law vorgenommen werden. Dessen Parameter können entweder im METEO-Objekt auf dem Register Windscherung angegeben werden, oder sie werden nach dem Start der Berechnung abgefragt.


Einsatzmöglichkeiten der METEO-Berechnung:

  • Vorab-Berechnung, wenn noch kein Standort-Layout vorliegt.
  • Vorab-Berechnung, wenn noch keine genauen Daten über die Windbedingungen vorliegen (z.B. nur eine mittlere Windgeschwindigkeit und ein angenommener k-Parameter von 2).
  • Vergleich der Produktion verschiedener WEA-Typen unter denselben Windbedingungen.
  • Berechnung eines Power-Law-Windprofils
  • Vergleich von Produktionen, die direkt aus Zeitreihen berechnet wurden und solchen aus Häufigkeitsverteilungen und/oder Weibullverteilungen (Klärung der Frage, ob die Weibullverteilung die Windbedingungen am Standort gut repräsentiert)


Zu Allgemeinen Informationen zum Start einer Berechnung siehe Berechnungen - Grundlagen.


Register Hauptteil

DE MetMod(2).png


Optionen auf dem Register Hauptteil:


Register Winddaten und WEA

DE MetMod(4).png

Auf dem Register Winddaten und WEA werden alle verfügbaren METEO-Objekte und Messhöhen angezeigt. Genau eine Quelle muss ausgewählt werden. Wird ein WEIBULL-Datensatz gewählt, werden die gemessenen Daten durch eine Weibull-Anpassung geglättet, wogegen der MEASURE-Datensatz die Histogramm-Daten (Klassierte Daten) verwendet, die aus den Rohdaten erzeugt wurden. TIME SERIES verwendet die nicht-klassierten Rohdaten.


Windenergieanlagen-Auswahl

WEA können aus dem WEA-Katalog hinzugefügt werden, und es können mit der Option Wähle aus Objektliste mit einem Klick alle im Projekt bisher verwendeten WEA-Typen hinzugefügt werden.


Register Leistungskennlinie

Das Register Leistungskennlinie kommt in allen windPRO-Energieberechnungen vor. Es wird auf einer eigenen Wikiseite erläutert.


Nach dem Start der METEO-Berechnung

DE MetMod(5).png

Wenn kein (oder mehr als ein) Windgradienten-Datensatz im ausgewählten METEO-Objekt (Register Windscherung) spezifiziert ist, werden Sie beim Start der Berechnung aufgefordert, Windgradienten anzugeben.

Beachten Sie, dass jedem Windgradienten-Datensatz im METEO-Objekt ein Höhenintervall zugeordnet ist, in dem der Datensatz von windPRO selbständig verwendet wird, wenn nötig. Fragt METEO nach einem Windgradienten-Datensatz, obwohl im METEO-Objekt einer vorhanden ist, liegt vermutlich eine der benötigten Höhen außerhalb des angegebenen Höhenintervalls des Windgradienten-Datensatzes.

Existieren mehrere Windgradienten-Datensätze, können Sie den gewünschten aus dem Dropdown-Menü auswählen.

Sind keine Datensätze vorhanden, müssen sektorweise Windgradienten manuell eingegeben werden. Wenn keine andere Datenquelle vorliegt, orientieren Sie sich hierfür an der hellgelb hinterlegten Tabelle, die für bestimmte Zielhöhen und Rauigkeitsklassen Richtwerte vorgibt. Verwenden Sie nach Eingabe des ersten Werts in die Tabelle den Knopf in alle Sektoren kopieren, wenn Sie denselben Windgradienten in mehreren Sektoren verwenden möchten.

Der k-Parameter-Korrekturwert ist ein empirischer Faktor, mit dem Veränderungen der Weibullverteilung in Abhängigkeit von der Höhe Rechnung getragen werden kann. In Höhen unter 100 m nimmt der k-Parameter in der Regel zu, darüber geht er eher geringfügig zurück. Diese Werte können jedoch von Standort zu Standort variieren. Wenn Sie Weibull-Verteilungen für verschiedene Höhen haben, können Sie für den abgedeckten Bereich die Zunahme berechnen ((k2 - k1) / Höhenunterschied), dies erlaubt aber keine pauschalen Aussagen darüber, wie es außerhalb des durch Messhöhen abgedeckten Bereichs aussieht. Anstelle der Verwendung eines k-Parameter-Korrekturwerts wird empfohlen, eine synthetisierte Zeitreihe für die Zielhöhe zu erstellen.

Bis einschließlich windPRO 3.5 wurde ein Standardwert von 0,008 /m als k-Parameter-Korrekturwert angesetzt. Seit windPRO 3.6 ist der Standardwert aufgrund der inzwischen üblichen Messhöhen und besserer verfügbarer Methoden Null.



Register Hauptteil/Option: Umgang mit Verlusten/Unsicherheiten


Die Energieberechnungs-Module (METEO, ATLAS, WAsP interface, PARK) schließen keine eigene Unsicherheits-Betrachtung ein. Diese muss stets separat in LOSS&UNCERTAINTY durchgeführt werden.

Wird eine Energieberechnung mit den genannten Modulen gestartet, stehen folgende Möglichkeiten zur Wahl:

DE MetMod(3).png


Bericht weist auf zusätzliche LOSS&UNCERTAINTY-Berechnung hin (nur bei PARK): Dies fügt einen textlichen Hinweis auf dem Hauptergebnis ein, dass es eine separate LOSS & UNCERTAINTY-Berechnung gibt. Auf dem PARK-Hauptergebnis werden keine Unsicherheiten ausgewiesen.

Bericht weist lediglich Bruttoproduktion und Wake-Verluste aus: Es wird auf dem Hauptergebnis weder auf Verluste/Unsicherheiten verwiesen noch werden Abschläge vorgenommen

Pauschaler Abschlag mit Text (Standardeinstellung: Ergebnis -10%): Im Hauptergebnis erscheint eine zusätzliche Spalte mit der angegebenen Überschrift, in der der entsprechend verminderte Betrag genannt wird.


Es ist möglich, diese Einstellung noch nach Durchführen der Berechnung zu ändern (Rechtsklick auf Berechnungsüberschrift ⇒ Umbenennen ). So kann z.B. erst eine PARK-Berechnung und dann basierend auf dieser eine LOSS&UNCERTAINTY-Berechnung durchgeführt werden. Die Abschläge der LOSS&UNCERTAINTY-Berechnung können dann wiederum in PARK als prozentualer Abschlag angegeben werden.



Register Hauptteil/Option: Zusätzliche Ergebnisse für Höhe


Die Energieberechnungs-Module (METEO, ATLAS, WAsP interface, PARK ohne Scaler) weisen auf dem Hauptergebnis und zum Teil auch auf anderen Berichten neben den Ergebnissen für die WEA zusätzlich noch Referenzergebnisse für eine feste Höhe aus.

Diese sollen der Vergleichbarkeit unterschiedlicher Berechnungen (unabhängig von der Nabenhöhe der verwendeten WEA) dienen.

Die Position, für die die Referenzergebnisse ausgewiesen werden, ist jeweils die Position des Objekts, das die Winddaten enthält, also des METEO- oder des Terraindatenobjekts.

Die Höhe kann in den Berechnungseinstellungen gewählt werden. Standardvorgabe sind 50 m ü.Gr.

Die Referenzergebnisse umfassen die Bruttowindenergie und die mittlere Windgeschwindigkeit. In Berechnungen mit WAsP wird zusätzlich noch die Äquivalente Rauigkeit angegeben.



Register Hauptteil/Option: Windprofil berechnen


In METEO, ATLAS und WAsP interface kann auf dem ersten Register der Berechnungseinstellungen ausgewählt werden, dass für die Berechnungsposition ein Windprofil berechnet wird.

Das Windprofil wird anhand der Windscherung aus dem verwendeten Winddaten-Objekt berechnet:

  • METEO-Objekt : Power-Law-Windgradienten (METEO-Objekt → Register Windscherung )
  • Terraindatenobjekt: Berechnet aus Windstatistik und Terrainmodellierung.


Es werden zwei zusätzliche Berichte erzeugt:

  • Windprofil Übersicht und
  • Sektor-Windprofil

Ersteres enthält das Gesamt-Windprofil (alle Richtungen) als einseitige Darstellung und zwei Übersichtsseiten mit kleinen Darstellungen von Sektor-Windprofilen. Der Bericht Sektor-Windprofil zeigt ausgewählte Sektoren als ganzseitige Windprofile (Auswahl über Darstellungsoptionen).

Die Windprofil-Übersicht stellt das Windprofil grafisch und tabellarisch dar. Neben der Windgeschwindigkeit wird auch der Ertrag einer WEA mit der entsprechenden Nabenhöhe angegeben sowie die Ertragsänderung gegenüber der in der Berechnung verwendeten Nabenhöhe. Der Windgradient wirkt auf den A-Parameter, der k-Parameter-Korrekturwert (siehe METEO-Objekt, Register Windscherung) auf den k-Wert. Standardmäßig wird der Bericht für den ersten WEA-Typ angezeigt. Via Darstellungsoptionen können die anderen in der Berechnung berücksichtigten Typen ausgewählt werden.


DE MetMod(9).png



Register Leistungskennlinie

Auf diesem Register werden Eingaben getätigt, die windPRO mitteilen, ob und wie die im WEA-Katalog vorliegende Leistungskennlinie auf die Luftdichte am Standort umgerechnet werden soll sowie wie besagte Luftdichte ermittelt wird.

Das Register existiert in einer einfachen Variante (Module ATLAS, WAsP interface, PARK unter Verwendung einer regionalen Windstatistik) und in einer komplexeren Variante (PARK unter Verwendung eines Scalers).


Einfache Variante

Leistungskennlinien werden von WEA-Herstellern normalerweise für eine Standardluftdichte von 1,225 kg/m³ angegeben. windPRO rechnet diese automatisch in die mittlere Luftdichte am Standort um, wenn das Häkchen Leistungskennlinie anpassen gesetzt ist. Ansonsten wird die Leistungskennlinie so verwendet, wie sie im WEA-Objekt angegeben ist.

Energie (69).png

  • Die Alte windPRO-Methode sollte nur aus Kompatibilitätsgründen verwendet werden
  • Die Neue windPRO-Methode basiert auf der IEC 61400-12, erweitert diese jedoch mit der Möglichkeit, auch Anpassungen jenseits 5% Abweichung von Standardluftdichte gut zu berechnen.
  • Die Methode der IEC 61400-12 hat besagtes Defizit, kann bei kleineren Anpassungen jedoch verwendet werden

Die Leistungskennlinen-Optionen werden in einem gesonderten Dokument genauer beleuchtet (siehe auch Hyperlink am unteren Rand des Registers).

Die Einstellungen unter Umgang mit negativen Leistungswerten sind nur relevant, wenn die Leistungskennlinie der verwendeten WEA in den niedrigen Windgeschwindigkeiten (normalerweise 1-3 m/s) negative Werte enthält. Häufig sind diese Werte in den Hersteller-Leistungskennlinien jedoch auf 0 gesetzt.


Über die Schaltfläche Bearbeiten gelangen Sie zu den Optionen der Luftdichte-Berechnung:


Energie (69.1).png


Die Luftdichte wird für die Nabenhöhe der individuellen WEA berechnet. Entscheidende Werte dafür sind die Temperatur und der Luftdruck. Die relative Luftfeuchtigkeit hat nur marginalen Einfluss. Die Temperatur wird standardmäßig der hinterlegten Klimadatenbank (nächstgelegene Station) entnommen und anhand des vertikalen Temperaturgradienten von der Höhe der Klimastation auf Nabenhöhe umgerechnet. Der Luftdruck wird aus der Höhe über NN. berechnet.

Im unteren Bereich des Fensters können eigene Probeberechnungen anhand der angegebenen Parameter durchgeführt werden, z.B. um die Sensitivität bei Änderung eines Parameters zu ermitteln.

Die Hintergründe der Luftdichte-Berechnung werden in einem eigenständigen Dokument erläutert: http://www.emd.dk/files/windpro/WindPRO_AirDensity.pdf (siehe auch Hyperlink am unteren Rand des "Luftdichte Bearbeiten"-Fensters)



Scaler-Variante

Leistungskennlinien gehen üblicherweise als über das Jahr gemittelte Leistungskennlinien in Berechnungen der Jahresenergieproduktion (AEP, Annual Energy Production) ein. Mit der Zeitreihen-basierten Scalermethode können für jeden Zeitschritt Korrekturen für die Leistungskennlinien vorgenommen werden, die auf den meteorologischen Parametern der jeweilgen Periode basieren. Häufig ändert dies nicht viel an der berechneten mittleren Jahresenergieproduktion, es kann aber z.B. wenn am Standort besonders hohe oder niedrige Turbulenzen herrschen, die Genauigkeit der AEP verbessern. Auch wenn Analysen mit PERFORMANCE CHECK durchgeführt werden sollen, erlaubt es häufig, die Produktion einer spezifischen Periode besser zu reproduzieren und Zeiträume mit ungewöhnlich hoher oder niedriger Performance zu erklären.


DE PARK(31).png


Die möglichen Korrekturen sind:

  • Luftdichte-Korrektur

Wird im Bereich Leistungskennlinie die Korrektur nach 61400-12-1 ed.2 ausgewählt oder verwenden die WEA-Objekte das PowerMatrix-Format, so können weitere Korrekturen durchgefürt werden:

  • Turbulenz-Korrektur (nur für WEA mit Pitch-Leistungsregelung)
  • Windscherungs-Korrektur (basierend auf gewählten Shear-Höhen auf dem Scaler-Register)
  • Richtungsänderungs-Korrektur (basierend auf Richtungsänderungs-Signal [Veer] in METEO-Objekt oder Meso-Shear)

Die Luftdichtekorrektur folgt den Formeln der IEC-Norm 61400-12-1 Ed. 2[19]. Es sollte an dieser Stelle angemerkt werden, dass die IEC-Norm Methoden beschreibt, um eine gemessene Leistungskennlinie auf Basis der meteorologischen Parameter in Standardbedingungen umzurechnen. In windPRO werden diese Methoden umgedreht, um Leistungskennlinien von Standardbedingungen auf durch die Meteorologie modifizierte Bedingungen umzurechnen. Um dieses Konzept umsetzen zu können, mussten bei der Implementierung einige Anpassungen vorgenommen werden.

Temperatur / Luftdruck: Standardmäßig wird diese Information aus der nächstgelegenen Wetterstation der Klimadatenbank bezogen. Bei einer Zeitreihen-basierten Berechnung kann es aber sinnvoll sein, Temperatur und Luftdruck von dem oder den METEO-Objekten, auf denen das Scaling basiert (siehe Register Scaler) zu beziehen. Wenn auf dem Scaler-Register mehrere METEO-Objekte gewählt sind, ist es notwendig, dass sie alle das entsprechende Signal für jeden Zeitstempel haben. Wenn die Zeitstempel der METEO-Objekte nicht komplett synchron sind, wird eine Abweichung der Zeitstempel um bis zu 50% des Zeitschritts toleriert.

Alternativ kann ein individuelles METEO-Objekt mit Luftdichte- oder Temperaturzeitreihe ausgewählt werden. In diesem Fall sind die Anforderungen an die Verfügbarkeit der Daten geringer – bis zu 13 Zeitstempel der Scaling-Zeitreihe dürfen in der LK-Korrektur-Zeitreihe am Stück fehlen oder deaktiviert sein (entspricht bei 10min-Zeitreihen 2 Stunden). Die fehlenden Werte werden dann zwischen den nächstgelegenen Zeitstempeln linear interpoliert. So können bei einem Scaling anhand einer 10min-Zeitreihe dennoch Stundenzeitreihen für die Luftdichteanpassung verwendet werden.

Turbulenz: Für die Turbulenzanpassung gelten ähnliche Regeln bezüglich der Herkunft des Signals und der Anforderungen an die Verfügbarkeit. Ab windPRO 3.1 können Scaler, die das Scaling mit den Ergebnissen von WAsP-CFD (*.cfdres) oder anderen CFD-Modellen (*.flowres; sofern diese Turbulenzdaten anbieten) durchführen, auch ein gescaltes Turbulenzsignal generieren (siehe Scaler:Turbulenz).

Das Scaling der Turbulenzintensität auf die WEA-Position geschieht unter Annahme einer über die Höhe konstanten Standardabweichung. Aus der Scaling-Zeitreihe wird die Standardabweichung aus Windgeschwindigkeit und Turbulenzintensität ermittelt (alternativ aus Windgeschwindigkeit aus Zeitreihe und Turbulenzinformation aus *.cfdres oder *.flowres-Datei). Die Standardabweichung wird dann auf die für die WEA-Position gescalte Windgeschwindigkeit angewandt, um die Turbulenzintensität für diese Position zu erhalten. Dies ist eine relativ einfache Herangehensweise, die nicht berücksichtigt, dass es Teile des Standorts mit starken Turbulenzabweichungen geben kann.

Wenn die Turbulenzinformation für einen Zeitstempel fehlt, wird keine Turbulenzkorrektur auf die Leistungskennlinie angewandt, aber der Datenpunkt wird dennoch berechnet. Bevor die Berechnung gestartet wird, wird überprüft, ob mindestens 50% der Zeitstempel über eine Turbulenzinformation verfügen. Ansonsten wird ein Fehler ausgegeben, da es unter solchen Bedingungen nicht sinnvoll ist, eine Turbulenzkorrektur durchzuführen.

Ein Turbulenzsignal kann auch in einem METEO-Objekt mit Mesoskalen-Daten (EMD-ConWx und EMD-WRF) erzeugt werden – siehe hierzu Turbulenzsignale in EMD-Meso-Daten. Korrektureinstellungen: Die Turbulenzkorrektur benötigt eine Annahme darüber, welches die Turbulenz ist, für die die Standardleistungskennlinie gilt (Referenz-Turbulenzintensität). Dieser Wert kann vom Anwender definiert werden:


DE PARK(32).png


Windscherungs-Korrektur: Sind auf dem Scaler-Register mehrere Shear-Höhen gewählt, werden diese verwendet, um die Windscherungs-Korrektur zu berechnen.

Richtungsänderungs-Korrektur (Veer): Dies benötigt ein eigenes Richtungsänderungs-Signal (Veer) in einem METEO-Objekt. Grund hierfür ist, dass die Arbeit mit zwei Windfahnen normalerweise kein zuverlässiges Richtungsänderungs-Signal für alle Zeitstempel liefert. Die Daten der Windfahnen müssen deshalb zunächst importiert und überprüft werden. Gegebenenfalls können Teile der Zeitreihe mit Richtungsänderungen aus einem METEO-Objekt mit Mesodaten (EmdConWx oder EmdWrf) substituiert werden oder dieses alleine verwendet werden.

In der PERFORMANCE-CHECK-Dokumentation werden berechnete Luftdichte- und Turbulenzkorrekturen mit Messungen verglichen. Zu Details über die Korrekturmethoden siehe die IEC-Norm 61400-12-1 Ed. 2. Die angewandten Korrekturfaktoren ebenso wie die verwendeten Signale werden für jeden Zeitstempel in den exportierbaren Ergebniszeitreihen der PARK-Berechnung ausgegeben.



METEO-Ergebnisse

Nach Abschluss einer METEO-Berechnung erscheint die Gliederung der Ergebnisse im Berechnungsfenster. Zur Darstellung der Ergebnisse siehe Berechnungen - Grundlagen.

Es sind bei der METEO-Berechnung 4-7 Teilergebnisse verfügbar (Windprofil Übersicht und Sektor-Windprofil nur, wenn dies in den Berechnungseinstellungen ausgewählt wurde, Analyse der Windverhältnisse entfällt bei Datenquelle TIME SERIES):


DE MetMod(6).png


Hauptergebnis: Dargestellt wird die Datenbasis (hier: Weibull-Verteilung und Windgradienten aus dem METEO-Objekt) sowie die Ergebnisse für die in der Berechnung untersuchten Windenergieanlagen-Typen.


DE MetMod(7).png


Produktionsanalyse: Sektorweise Aufschlüsselung der Produktionsdaten.

Leistungskennlinien-Analyse: Stellt die Original-Leistungskennlinie aus dem WEA-Katalog der auf Standort-Luftdichte umgerechneten Leistungskennlinie gegenüber.

Analyse der Windverhältnisse (entfällt bei Datenquelle TIME SERIES): Gibt die Winddaten-Basis wieder, in der Regel die Weibull-Verteilung in grafischer und tabellarischer Form.

Windprofil Übersicht/Sektor-Windprofil (nur wenn in Berechnungseistellungen ausgewählt): Grafische und tabellarische Darstellungen des Windprofils.

Karte: Übersichtskarte der Umgebung des METEO-Objekts. Eventuell vorhanden WEA-Layouts werden nicht dargestellt, da sie keinen Einfluss auf die METEO-Berechnung haben.


Die folgenden Ergebnisse stehen über die Ergebnis in Datei-Funktion auch außerhalb von windPRO zur Verfügung:

DE MetMod(10).png




ATLAS

Mit ATLAS wird eine einfache Geländemodellierung vorgenommen, die auf der Publikation Vindatlas for Danmark[20] basiert. Das Modell wurde von EMD in den 1980er Jahren verbessert, es wurde seitdem aber nicht mehr weiterentwickelt. Wenn gute Ausgangswinddaten vorliegen, ist es für sehr einfach strukturiertes Gelände immer noch ein günstiges, einfach zu bedienendes Modell mit akzeptabler Genauigkeit.

Ausgangspunkt der Modellierung ist eine regionale Windstatistik, die das Windklima beschreibt. Zusätzlich benötigte Eingaben sind einfache Beschreibungen der Umgebung der WEA. Windstatistik und Terraindaten werden in einem Terraindatenobjekt mit Verwendungszweck ATLAS definiert.

Es wird stets nur die Position des Terraindaten-Objekts berechnet. Windfarm-Layouts, die bereits auf der Karte vorhanden sind, haben für die Berechnung keine Bedeutung. Es können aber mehrere WEA-Typen gewählt werden, um deren Produktion an der Position zu vergleichen.


Zu Allgemeinen Informationen zum Start einer Berechnung siehe Berechnungen - Grundlagen.


Register Hauptteil

DE ATLAS(1).png


Optionen auf dem Register Hauptteil:


Register Winddaten und WEA

DE ATLAS(2).png


Register Winddaten und WEA:

Wähle Windverteilung: zeigt alle für eine ATLAS-Berechnung verfügbaren Terraindatenobjekte an. Genau eine Quelle muss ausgewählt werden.

Windenergieanlagen-Auswahl: WEA können aus dem WEA-Katalog hinzugefügt werden und es können mit der Option Wähle aus Objektliste mit einem Klick alle im Projekt bisher verwendeten WEA-Typen hinzugefügt werden.


Register Leistungskennlinie

Das Register Leistungskennlinie kommt in allen windPRO-Energieberechnungen vor. Es wird auf einer eigenen Wikiseite erläutert.


Start der ATLAS-Berechnung

Starten Sie die Berechnung mit Ok



ATLAS-Ergebnisse

Nach Abschluss der Berechnung erscheint die Gliederung der Ergebnisse im Berechnungsfenster. Zur Darstellung der Ergebnisse siehe Berechnungen - Grundlagen.

Es sind bei der ATLAS-Berechnung 7-9 Teilergebnisse verfügbar (Windprofil Übersicht und Sektor-Windprofil nur, wenn dies in den Berechnungseinstellungen ausgewählt wurde):


DE ATLAS(3).png


Hauptergebnis: Dargestellt werden die Wind- und Terraindatenbasis sowie die Ergebnisse für die in der Berechnung untersuchten Windenergieanlagen-Typen:


DE ATLAS(4).png


Produktionsanalyse: Sektorweise Aufschlüsselung der Produktionsdaten und des Geländeeinflusses.

Leistungskennlinien-Analyse: Stellt die Original-Leistungskennlinie aus dem WEA-Katalog der auf Standort-Luftdichte umgerechneten Leistungskennlinie gegenüber.

Terrain: Stellt die Rauigkeits-, Hügel- und Hindernisinformationen aus dem Terraindatenobjekt tabellarisch sowie in Übersichtskarten dar.

Analyse der Windverhältnisse Stellt die Weibull-Verteilung, die von ATLAS für die Berechnungsposition ermittelt wurde, in grafischer und tabellarischer Form dar.

Windprofil Übersicht/Sektor-Windprofil (nur wenn in Berechnungseistellungen ausgewählt): Grafische und tabellarische Darstellungen des Windprofils.

Windstatistik-Info: Zeigt die Metadaten der verwendeten regionalen Windsattistik dar. Je nach Datenquelle und WAsP-Version, mit der die Windstatistik erzeugt wurde, können die angezeigten Informationen mehr oder weniger umfangreich sein.

Karte: Übersichtskarte der Umgebung des METEO-Objekts. Eventuell vorhanden WEA-Layouts werden nicht dargestellt, da sie keinen Einfluss auf die METEO-Berechnung haben.


Die folgenden Ergebnisse können über die Ergebnis in Datei-Funktion exportiert werden:

DE ATLAS(5).png



WAsP interface

WAsP ist ein linearisiertes Strömungsmodell, das 1989 von der Dänischen Technischen Universität DTU (damals Risø) veröffentlicht und seitdem kontinuierlich weiterentwickelt wird. WAsP wird als der Industriestandard für Energieertragsprognosen im mittelkomplexen Gelände betrachtet. Die WAsP-Software wird von windPRO aus vollständig transparent ausgeführt.

Voraussetzung für die Berechnung mit WAsP interface ist eine gültige WAsP-Lizenz. Ob diese vorliegt, ist im Unterfenster Daten und Modelle erkennbar. Welche WAsP-Version verwendet wird kann sich auf die Berechnungsergebnisse auswirken, siehe hierzu das Validierungskapitel zu WAsP.

Ausgangspunkt der Modellierung kann ein Terraindatenobjekt mit Verwendungszweck WAsP, das eine Geländebeschreibung des Standorts und den Verweis auf eine regionale Windstatistik enthält, sein. Alternativ kann ein vorab berechnetes WAsP-CFD-Ergebnis in Form einer CFDRES-Datei zusammen mit einer WAsP-CFD-generierten regionalen Windstatistik verwendet werden.

Es wird stets nur die Position des Terraindaten-Objekts (bzw. bei Verwendung von CFD-Kacheln eine anzugebende Koordinate innerhalb der Kachel) berechnet. Windfarm-Layouts, die bereits auf der Karte vorhanden sind, haben für die Berechnung keine Bedeutung. Es können aber mehrere WEA-Typen gewählt werden, um deren Produktion an der Position zu vergleichen.

Zu Allgemeinen Informationen zum Start einer Berechnung siehe Berechnungen - Grundlagen.


Register Hauptteil

DE WaspInt(1).png


Optionen auf dem Register Hauptteil:


Register Winddaten und WEA

DE WaspInt(2).png


Wähle Windverteilung:

Terraindatenobjekt: Zeigt alle für eine WAsP-Berechnung verfügbaren Terraindatenobjekte an. Genau eine Quelle muss ausgewählt werden.

WAsP-CFD-Ergebnisdatei (*.CFDRES): Das Fenster ändert sich wie folgt:

DE WaspInt(3).png

CFDRES-Dateien sind Ergebnisdateien einer WAsP-CFD-Berechnung. Sie enthalten keine Windverhältnisse, sondern lediglich Speedups und Richtungswechsel in hoher Auflösung für eine Fläche von 2x2 km. Wird eine CFDRES-Datei ausgewählt, muss stets zusätzlich auch eine regionale Windstatistik ausgewählt werden, die der Ausgangspunkt der Modellierung ist; die CFDRES-Datei übernimmt hier die Funktion der Terraindaten. Weiterhin muss eine Berechnungsposition angegeben werden.


Windenergieanlagen-Auswahl

WEA können aus dem WEA-Katalog hinzugefügt werden und es können mit der Option Wähle aus Objektliste mit einem Klick alle im Projekt bisher verwendeten WEA-Typen hinzugefügt werden.


Register Verdrängungshöhe

Die Eingaben auf diesem Register sind analog zu denen im gleichnamigen Register im PARK-Modul.


Register Leistungskennlinie

Das Register Leistungskennlinie kommt in allen windPRO-Energieberechnungen vor. Es wird auf einer eigenen Wikiseite erläutert.


Start der ATLAS-Berechnung

Starten Sie die Berechnung mit Ok



WAsP interface-Ergebnisse

Nach Abschluss der Berechnung erscheint die Gliederung der Ergebnisse im Berechnungsfenster. Zur Darstellung der Ergebnisse siehe Berechnungen - Grundlagen

Es sind bei der WAsP interface-Berechnung 6-9 Teilergebnisse verfügbar (Windprofil Übersicht und Sektor-Windprofil nur, wenn dies in den Berechnungseinstellungen ausgewählt wurde; Terrain nur wenn ein Terraindatenobjekt verwendet wurde):


DE WaspInt(4).png


Hauptergebnis: Dargestellt werden die Winddatenbasis sowie die Ergebnisse für die in der Berechnung untersuchten Windenergieanlagen-Typen:

DE WaspInt(5).png


Produktionsanalyse: Sektorweise Aufschlüsselung der Produktionsdaten und des Geländeeinflusses.

Leistungskennlinien-Analyse: Stellt die Original-Leistungskennlinie aus dem WEA-Katalog der auf Standort-Luftdichte umgerechneten Leistungskennlinie gegenüber.

Terrain: Dokumentiert die Pfadnamen der Orographie- und Rauigkeitsdateien sowie deren Randkoordinaten und Abmessungen. Bei Verwendung von Rauigkeitsrosen (nur bis WAsP 10.0) werden diese dargestellt.

Analyse der Windverhältnisse Stellt die Weibull-Verteilung, die von WAsP für die Berechnungsposition ermittelt wurde, in grafischer und tabellarischer Form dar.

Windprofil Übersicht/Sektor-Windprofil (nur wenn in Berechnungseistellungen ausgewählt): Grafische und tabellarische Darstellungen des Windprofils.

Windstatistik-Info: Zeigt die Metadaten der verwendeten regionalen Windstatistik. Je nach Datenquelle und WAsP-Version, mit der die Windstatistik erzeugt wurde, können die angezeigten Informationen mehr oder weniger umfangreich sein.

Karte: Übersichtskarte der Umgebung des METEO-Objekts. Eventuell vorhandene WEA-Layouts werden nicht dargestellt, da sie keinen Einfluss auf die METEO-Berechnung haben.


Die folgenden Ergebnisse können über die Ergebnis in Datei-Funktion exportiert werden:

DE WaspInt(6).png



WAsP-CFD

Die Windenergienutzung in sehr komplexem Gelände erfordert angemessene Werkzeuge, um die Windverhältnisse vorherzusagen. Linearisierte Strömungsmodelle wie WAsP stoßen in solchen Geländekategorien an ihre Grenzen. Mit nicht-linearen Stömungsmodellen (CFD – Computational Fluid Dynamics) lassen sich diese Anforderungen besser bewältigen - Wenn sie korrekt ausgeführt werden, sind die Unsicherheiten von CFD-Analysen im komplexen Gelände im Allgemeinen geringer als die linearisierter Modelle.

Bisher hatten CFD-Anwendungen zwei zentrale Nachteile:

  • CFD erfordert hochspezialisierte Anwender, in der Regel mit Hochschulbildung in den Bereichen Meteorologie oder Physik.
  • Um Modell- und numerische Fehler zu minimieren, erfordert CFD Rechnerressourcen, die weit über reguläre Anwendercomputer hinausgehen.


WAsP-CFD hat seine eigene Herangehensweise an diese Probleme:

  • WAsP-CFD-Berechnungen sind vollautomatisch und die Einrichtung einer Berechnung entspricht weitgehend der einer traditionellen WAsP-Berechnung
  • Da die tatsächliche Modellierung auf einem Hochleistungs-Rechencluster abläuft, müssen keine Kompromisse zwischen verfügbarer Rechenzeit und Qualität der Berechnung eingegangen werden


DE ClServ6.png

Modellüberblick

Eine traditionelle WAsP-Berechnung schließt vier Modelle ein (siehe rechts):

  1. Berechnung von Orographie-Speedups (IBZ)
  2. Berechnung des Effekts von Rauigkeitswechseln
  3. Berechnung des Einflusses von Nicht-neutralen Stabilitätsbedingungen auf den vertikalen Transport
  4. Berechnung der Reduktion der Windgeschwindigkeit durch Hindernisse

In WAsP-CFD werden die Modelle (1) und (2) ersetzt durch ein kombiniertes Modell der Strömungsänderungen, berechnet vom nicht-linearen CFD-Solver Ellipsys3D auf dem EMD Hochleistungscluster. Diese Modelle setzen eine neutrale atmosphärische Schichtung voraus, was ebenso für ihr WAsP-CFD-Gegenstück gilt. Die vom CFD-Solver berechneten Strömungsänderungen beziehen sich auf eine mittlere Rauigkeit im Luv (Upstream), die als Referenz- oder Mesoskalen-Rauigkeit bezeichnet wird und die das Ausgangsprofil für jeden der 36 Modellsektoren definiert.

Die Ausführung der Modellierung ist vollautomatisch und benötigt ausschließlich Geländedaten, keine Winddaten. WAsP-CFD konfiguriert das Geländemodell basierend auf den Geländedaten in windPRO, erzeugt ein Berechnungsraster und definiert Grenzbedingungen. Dann wird die eigentliche CFD-Berechnung auf dem Hochleistungs-Cluster so lange ausgeführt, bis die Konvergenzkriterien erfüllt sind. Die Ergebnisse der Geländemodellierung werden dem Anwender in Form von relativen Windgeschwindigkeitsänderungen (Speedups) und Richtungsänderungen für die weitere Verarbeitung (in der Regel die Kalibrierung mit eigenen Winddaten) zur Verfügung gestellt.

Die Grafiken unten zeigen als Beispiel eines der automatischen Verarbeitungsschritte von WAsP CFD die Handhabung der Höhenlinien durch das Modell:

DE ClServ7.pngDE ClServ8.png

Weitere Informationen zu WAsP-CFD finden Sie in A. Bechmann: WAsP CFD – A new beginning in wind resource assessment[21], Troen/Hansen: Wind resource estimation in complex terrain: Prediction skill of linear and non-linear micro-scale models[22] sowie auf der Produkthomepage des Herstellers DTU[23]. Dort findet sich auch eine Beschreibung des eigentlichen Strömungsmodells[24].


Systemvoraussetzungen

WAsP-CFD stellt keine spezifischen Hardware-Anforderungen, da der rechnerisch aufwändige Teil der Berechnung auf dem Hochleistungs-Cluster von EMD durchgeführt wird. Eine Internetverbindung wird benötigt, um das Geländemodell hoch- und die Ergebnisse herunterzuladen. Die Kommunikation mit dem Cluster geschieht über eine verschlüsselte HTTPS-Verbindung.


DE WAsP-CFD(1).png


Die folgenden Lizenz-Voraussetzungen müssen gegeben sein:

  • WAsP 11 (oder höher) mit gültiger Lizenz. Dieses muss in windPRO als aktive WAsP-Version ausgewählt sein (Menüband Einstellungen und HilfeEinstellungen → Register WAsP ).
  • windPRO 2.9 oder höher mit einer gültigen Lizenz für die Module BASIS und MODEL

Weiterhin muss für jede Berechnungsfläche von 2x2 km Größe ein sogenannter Calculation Credit erworben werden. Neben Einzelcredits oder größeren Mengen von Credits existieren auch Abonnement-Modelle[25]. Eine Online-Bestellung ist über die Homepage von EMD möglich[26].


WAsP-CFD Schritt für Schritt


Benötigte Eingangsdaten

Die Berechnungsvoraussetzungen für eine WAsP-CFD-Berechnung werden in einem Terraindatenobjekt definiert, das für den Zweck WAsP-CFD definiert ist.

  • Höhenlinien sollen mindestens einen Radius von 20 km um die Berechnungsfläche(n) abdecken. Sie sollen bis zu einer Entfernung von 8 km einen vertikalen Linienabstand von 5 m nicht überschreiten, jenseits von 8 km reicht ein Vertikalabstand von 10 m. Wenn die Höhendaten in einem Höhenraster-Objekt vorliegen, prüfen Sie die Linienabstände für die Konvertierung in Linien auf dem Register Höhenraster-Objekt → WAsP-Einstellungen .
  • Rauigkeitsdaten sollen mindestens einen Radius von 20 km um die Berechnungsfläche(n) abdecken.
  • Die Berechnungsflächen werden auf dem Register RESOURCE-/CFD-Fläche definiert. Die Berechnungsflächen dürfen sich überlappen. Wenn die Windparkfläche so geformt ist, dass ein Messmast am Rande einer Fläche liegen würde, sollte dieser eher eine eigene Berechnugsfläche bekommen (in der er dann mittig liegt).
  • Das verwendete Koordinatensystem sollte möglichst das gleiche sein, in dem die weiteren Berechnungen vorgenommen werden sollen, insbesondere bei anschließender Erstellung von Ressourcenkarten.



WAsP-CFD-Berechnung

Das windPRO-Modul WAsP-CFD ist zu finden im Menüband Energie:


DE WAsP-CFD(1.5).png


Zu Allgemeinen Informationen zum Start einer Berechnung siehe Berechnungen - Grundlagen.


Register Hauptteil

Hier wird ein Name für die Berechnung angegeben und das Terraindatenobjekt ausgewählt (falls mehrere existieren).


DE WAsP-CFD(2).png


Register Berechnungen

Sobald Sie auf das Register Berechnungen wechseln, meldet sich windPRO am Hochleistungs-Cluster („Cerebrum“) an. Wenn die Anmeldung fehlschlägt, überprüfen Sie bitte Ihre Internet-Verbindung und ggf. Firewall-Einstellungen. Schlägt die Anmeldung dennoch fehl kontaktieren Sie EMD.


DE WAsP-CFD(3).png


Wählen Sie die gewünschten Teilflächen aus und klicken Sie auf Gewählte starten (rechts unten).

Die Spalte Erwartete Fertigstellung wird nach kurzer Verzögerung ausgefüllt. Verlassen Sie das Berechnungsfenster mit Ok . Während der Wartezeit können Sie mit anderen Projekten weiterarbeiten oder windPRO vollständig schließen. Nach Abschluss der Berechnung auf dem Cluster erhalten Sie eine Information per Email.


Statusprüfung der Berechnung

  • Öffnen Sie die laufende CFD-Berechnung in WindPRO
  • Gehen Sie auf das Register Berechnungen
  • In der Tabelle sehen Sie das geschätzte Berechnungsende unter Erwartete Fertigstellung

Wenn die Berechnung fertiggestellt ist, laden Sie die WAsP-CFD-Ergebnisse herunter und verwenden Sie diese in Windberechnungen



WAsP-CFD-Ergebnisse

Download der Ergebnisse

Nach Abschluss der Berechnung erhalten Sie eine Email (an die Email-Adresse Ihrer WindPRO-Aktivierung) mit dem Inhalt "Job completed OK". Nun können Sie die Ergebnisse herunterladen:

  • Starten Sie windPRO und laden Ihr Projekt.
  • Öffnen Sie die CFD-Berechnung in windPRO.
  • Gehen Sie auf das Register Berechnungen.
  • Über den Knopf Auswahl herunterladen werden die Ergebnisse heruntergeladen.
  • Es werden automatisch Ergebnislayer für die heruntergeladenen Kacheln erstellt.

Die Ergebnisdateien werden standardmäßig in einen Unterordner des Projektordners namens OnlineCFDResults heruntergeladen und haben die Endung CFDRES. Sie enthalten für 13 Stützhöhen und 36 Richtungssektoren jeweils Speedups, Richtungswechsel, Turbulenz und Neigungswinkel der Anströmung.

Sie können die Ergebnisse jeder CFD-Berechnung auch von einem anderen Projekt aus via Menü OptionenWAsP-CFD Onlinestatus  herunterladen. Dabei sollten Sie sicherstellen, die Ergebnisdateien im richtigen Projekt-Ordner zu speichern. Wenn es nötig sein sollte, können die Ergebnislayer manuell erstellt werden (Ergebnislayer-Fenster → Kontextmenü → Layer laden ).


Verwenden der CFD-Ergebnisse

Im bisherigen CFD-Berechnungsablauf haben Winddaten noch keine Rolle gespielt, die CFD-Modellierung und Berechnung der CFDRES-Kacheln basierte ausschließlich auf Geländedaten. Die CFDRES-Kacheln beinhalten lediglich Informationen darüber, wie sich (bisher undefinierte) Windverhältnisse aufgrund des Geländes relativ ändern würden.

Die Winddaten können auf zwei unterschiedliche Arten in Berechnungen eingebracht werden:

  • Über den Scaler, der für Zeitreihen-basierte Berechnungen verwendet wird. Im Scaler wird bei der traditionellen WAsP-Methode ein Terraindatenobjekt zur Definition des Mikrostandorts verwendet. Soll stattdessen WAsP-CFD verwendet werden, wird dieses durch CFDRES-Dateien ersetzt. Diese müssen die Position des METEO-Objekts mit der Zeitreihe sowie die WEA-Standorte abdecken.
  • In Form einer regionalen Windstatistik:
    • Verwenden Sie keine mit der traditionellen WAsP-Methode erzeugte regionale Windstatistik zusammen mit WAsP-CFD-Berechnungen. Die regionale Windstatistik muss ebenfalls mit WAsP-CFD berechnet sein. Dies geschieht im Modul STATGEN oder in MCP, wo anstelle eines Terraindatenobjekts auch eine CFD-Kachel ausgewählt werden kann.
    • In PARK-, WAsP interface- und RESOURCE-Berechnungen, in denen ein Terraindatenobjekt als Ausgangspunkt für eine traditionelle WAsP-Berechnung ausgewählt werden kann, können stattdessen auch CFDRES-Kacheln in Kombination mit WAsP-CFD-erzeugten Windstatistiken verwendet werden.
    • Bei der Windprofilberechnung im METEO-Objekt und der Kreuzvorhersage im METEO-Analyzer können ebenfalls CFDRES-Kacheln anstelle eines Terraindatenobjekts verwendet werden. Die zusätzliche Angabe einer regionalen Windstatistik ist hier nicht notwendig, da die Winddaten in diesem Fall direkt aus METEO-Zeitreihe kommen und intern in eine regionale Windstatistik umgewandelt werden.



RESOURCE

DE RESOURCE(1).png


Mit dem Modul RESOURCE werden

  • Windressourcenkarten berechnet oder
  • bestehende Windressourcenkarten kalibriert.

Bei letzteren kann es sich z.B. um heruntergeladene .siteres-Karten vom Global Atlas of Siting Parameters handeln (via Menü Datenbanken → Standortparameter (GASP etc.) ). Diese wurden mit Reanalysedaten erstellt und stellen eine gute Möglichkeit dar, einen ersten Überblick über die Windbedingungen am Standort zu bekommen, müssen jedoch in der Regel mit lokalen Daten (einer oder mehrerer Weibullverteilungen (METEO-Objekte) innerhalb ihrer Fläche auf da lokale Niveau kalibriert werden.

Wird eine Windressourcenkarte auf einer Karte dargestellt (siehe Ergebnislayer-Fenster), stellt sie die Qualität der Windressourcen in einem berechneten Gebiet durch farbliche Abstufungen dar. Dies ist jedoch nur ein geringer Teil der Information, die tatsächlich enthalten ist - für jeden einzelnen Rasterpunkt liegt in der Regel eine vollständige 12-Sektor-Weibullverteilung für eine Anzahl von Zielhöhen (Nabenhöhen) vor, die bei der Erstellung der Windressourcenkarte gewählt wird. Wurde die Windressourcenkarte im .siteres-Format unter Einbeziehung von Standortparametern berechnet, können auch Informationen wie Turbulenz, Windscherung etc. hinterlegt sein.

Die Modellierung der Windressourcen findet bereits bei der Erstellung der Windressourcenkarte statt. Sollen später unterschiedliche Parklayouts, WEA-Typen oder Nabenhöhen durchgerechnet werden, so werden die WEA-Standortspezifischen Windbedingungen nur noch der Windressourcenkarte entnommen. Dies ermöglicht zum einen eine personelle Spezialisierung in Windressourcen-Assessment und Projektplanung (Also: Erstellung und Anwendung der Windressourcenkarte) innerhalb eines Büros oder zwischen verschiedenen Projektbeteiligten; zudem sind Ertragsprognosen auf Basis einer vorab berechneten Windressourcenkarte (PARK mit RESOURCE) auch schneller und es wird für die Verwendung einer Windressourcenkarte keine Lizenz für die WAsP-Software benötigt.

Windressourcenkarten sind nützliche Planungsinstrumente mit vielen Anwendungsmöglichkeiten, z.B.

  • Suche von guten Windenergiestandorten auf regionaler Ebene zum Zwecke der Planung von Windfarmen
  • Evaluierung des Windpotenzials für eine Kommune, Region oder ein Land zum Zwecke der Ausweisung von Vorrangflächen und der Bündelung der Windenergienutzung
  • Unterstützung bei der Suche von guten Mikrostandorten innerhalb eines bereits ausgewählten Areals. Dies kann automatisiert durch das Modul OPTIMIZE erfolgen.
  • Suche nach einer geeigneten Position für einen Messmast an einem Mikrostandort auf Basis vorläufiger Winddaten, z.B. Mesoskalen-Daten wie EmdConWx oder EMD-WRF

Eine Windressourcenkarte ist stets eine eigenständige Datei, die unabhängig von einem Projekt weitergegeben werden kann. Sie kann in drei Dateiformaten vorliegen, RSF, SITERES oder WRG. In Bezug auf Windressourcenkarten bieten diese die gleichen Möglichkeiten, das SITERES-Format enthält jedoch zusätzlich zu Winddaten noch Parameter zur Standortklassifizierung (Spezifikation). windPRO erzeugt derzeit Dateien der Typen RSF und SITERES, Dateien mit der Endung WRG können aber ebenfalls verwendet werden.

Eine Windressourcenkarte kann für ein sehr großes Gebiet (Landesteil, Bundesstaat, Land) oder auch nur für die Fläche eines geplanten Windparks berechnet werden. Wenn im Lokalen Rechnernetzwerk mehrere WAsP-Lizenzen vorliegen, können Teilberechnungs-Aufgaben ausgelagert werden, so dass auch die Berechnung sehr großer Flächen in überschaubarem Zeitrahmen abgeschlossen werden kann.

Die Berechnung einer Windressourcenkarte verwendet

Bei der Verwendung des Scaler-Konzepts werden Zeitreihen mit dem Scaler auf die einzelnen Positionen der Windressourcenkarte umgerechnet und dort als einzelne Häufigkeitsverteilungen (TAB-Dateien) gesammelt. Für die TAB-Dateien wird dann eine Weibull-Fit durchgeführt und die resultierenden Weibullverteilungen werden in der Windressourcenkarte gespeichert. Das Datenformat der Windressourcenkarte erlaubt es nicht, etwas anderes als Weibullverteilungen zu speichern.

Die Flächenfestlegung erfolgt bei der Berechnung mit Terraindatenobjekt in der Regel anhand eines WEA-Flächen-Objekts, wobei Ausschlussflächen ausgespart werden. Alternativ kann auch eine rechteckige Berechnungsfläche im Terraindatenobjekt ausgewählt werden. Die regionale Windstatistik, die den Ausgangspunkt der Modellierung der Windressourcen bildet, wird im Terraindatenobjekt definiert; werden mehrere regionale Windstatistiken ausgewählt, können diese Abstandsgewichtet werden. Die Abstandsgewichtung wird ab windPRO 3.0 für jeden Berechnungspunkt vorgenommen. In Versionen bis 2.9 einschließlich wird die Abstandsgewichtung pro Kachel (Standardmäßig 1 x 1 km) vorgenommen.

Bei der Berechnung mit CFDRES-Dateien wird stets die gesamte Fläche, die von diesen abgedeckt wird, als Windressourcenkarte berechnet. Die CFDRES-Dateien sowie die Windstatistik werden direkt bei der Berechnung ausgewählt. Hier ist es pro CFDRES-Datei nur möglich, eine Windstatistik auszuwählen. Eine Abstandsgewichtung wie bei der Berechnung mit Terraindatenobjekt ist nicht möglich.




Register Hauptteil

DE RESOURCE(2).png

Hier findet die Unterscheidung zwischen den Berechnungsarten statt.

Die Option Windressourcenkarte mit Scaler berechnen verwendet den Scaler, um eine Eingangszeitreihe auf jeden Berechnungspunkt zu modellieren, und ermittelt dann daraus die Weibull-Parameter, die in die Windressourcen-Datei geschrieben werden. Bei dieser Berechnungsoption ist es zusätzlich möglich, eine erweiterte Ergebnisdatei im .siteres-Format zu erzeugen, die die im Fenster genannten Zusatzparameter enthält. Hierfür wird das Modul SITE COMPLIANCE benötigt. Eine solche .siteres-Datei erleichtert Standsicherheitsberechnungen für zukünftige Layouts bedeutend. Bitte beachten Sie, dass diese Berechnung sehr zeitaufwändig sein kann. Tasten Sie sich vorsichtig an die Möglichkeiten Ihrer Hardware heran, z.B. indem Sie zunächst kleine Flächen oder grobe Raster verwenden.


Register Ressourcen

Bei der Berechnung mit WAsP stehen die folgenden Optionen zur Verfügung:


DE RESOURCE(3).png


Terraindaten für Berechnung der Windressourcenkarte: Auswahl des Terraindatenobjekts. Dieses muss den Verwendungszweck "Für Berechnung einer Windressourcenkarte" haben.


Bei der Berechnungsoption (Hauptteil) Windressourcenkarte aus WAsP-CFD erscheint hier stattdessen dieser Eingabebereich:


DE RESOURCE(4).png


Aus Datei(en) lässt Sie direkt Dateien mit der Endung CFDRES auswählen. Aus Berechnung lädt alle CFDRES-Dateien, die in einer bestimmten WAsP-CFD-Berechnung in diesem Projekt erstellt wurden. Die Windstatistiken können pro CFDRES-Datei gewählt werden () oder – wenn mehrere Zeilen ausgewählt sind – mit dem Knopf Windstatistik wählen.


Bei der Berechnungsoption Windressourcenkarte mit Scaler berechnen erscheint kein Eingabebereich für Terraindaten oder CFD-Dateien. Die Festlegung des zu verwendenden Scalers geschieht auf dem Register Scaler.


Nabenhöhen [m]: Wählen Sie mit Hinzufügen und Entfernen die Nabenhöhen aus, für die die Karte berechnet werden soll. Dies sollten im Optimalfall die Nabenhöhen sein, die am Standort geplant sind. Sind diese noch nicht bekannt, wählen Sie mindestens zwei Nabenhöhen, die die den geplanten Nabenhöhenbereich einfassen. Ist dieser sehr groß (z.B. 100 – 150 m) sollten zusätzliche Zwischenhöhen definiert werden, um die Interpolationsungenauigkeit zu minimieren. Es findet keine Extrapolation statt. Ist also die höchste Höhe 100 m, kann schon eine WEA mit 101 m Nabenhöhe nicht mehr mit der Karte berechnet werden.

Auflösung: Die Horizontale Rasterauflösung der Windressourcenkarte. Bei der Berechnungsoption (Hauptteil) Windressourcenkarte aus WAsP-CFD ist diese auf die Auflösung der CFDRES-Datei festgelegt (20m). Die Auflösung fließt umgekehrt quadratisch in die Berechnungsdauer ein, wird also die Auflösung halbiert, vervierfacht sich die Berechnungsdauer. Für Berechnungsanwendungen ist eine Auflösung von 50m in der Regel ausreichend, da sich über diese Entfernung gut interpolieren lässt. Für eine gefällige grafische Darstellung kann, je nach Größe des darzustellenden Gebiets, eine höhere Auflösung sinnvoll sein.

Soll die Windressourcenkarte als Grundlage für eine Optimierung mit OPTIMIZE verwendet werden, sollte nur in Ausnahmefällen eine höhere Auflösung als 50m verwendet werden. Höhere Auflösungen sorgen dafür, dass die Zahl der möglichen und damit zu testenden Layouts sich vervielfacht, bei einer nur minimalen Erhöhung der Qualität der Optmierung.

Zur Flächendefinition WEA-Flächen-Objekt verwenden: Festlegung der Fläche, für die die Windressourcenkarte berechnet wird. Ist dieses Häkchen nicht gesetzt, wird eine rechteckige Fläche verwendet, die im Terraindatenobjekt definiert wurde. Ist es gesetzt, wird eine Liste verfügbarer Terraindatenobjekte angezeigt und eines oder mehrere davon können gewählt werde. Das Häkchen ist automatisch gesetzt und ausgegraut, wenn dies im Terraindatenobjekt für erforderlich erklärt wurde.


DE RESOURCE(5).png


Bei der Berechnungsoption (Hauptteil) Windressourcenkarte aus WAsP-CFD steht diese Option nicht zur Verfügung, dort wird stets für die Ausmaße der gewählten CFDRES-Dateien gerechnet.

Tabellenspalte Parameter, Linien in Bericht, Raster in Bericht, Ergebnislayer anzeigen: Legt fest, welche Ergebnisse später im Berichtsausdruck dargestellt werden und ob automatisch ein Ergebnislayer erzeugt wird oder nicht. Mit den Knöpfen Bearb. werden die Legenden bearbeitet.

Wird keine Darstellung im Bericht ausgewählt, so kann diese auch im Nachhinein noch in den Darstellungsoptionen des Berichts Karte gewählt werden.

Wird das Ergebnislayer nicht automatisch erzeugt, so kann es später im nachhinein auch manuell aus der RSF-Datei erzeugt werden.


Dateiname automatisch erzeugen: Wenn dieses Häkchen gesetzt ist, erzeugt windPRO standardmäßig den Dateinamen für die RSF-Datei aus dem Projektnamen, der horizontalen Auflösung und den berechneten Nabenhöhen. Mit Auto-Dateiname lässt sich der automatisch erzeugte Dateiname selbst konfigurieren und es kann dauerhaft eingestellt werden, dass der Dateiname nicht automatisch erzeugt wird.

RSF-Datei(en) / Standort-Erg. (.siteres): Zwei unterschiedliche Datenformate zur Speicherung von Windressourcen. *.RSF wird unter RESOURCE-Ergebnisse erläutert, *.siteres in der Spezifikation. In windPRO-Modulen, die mit Windressourcenkarten arbeiten, können beide Formate verwendet werden.

Multicore/PC setup: Einstellungen für die Verwendung mehrerer Prozessorkerne. Maximale Leistung bedeutet, dass die Berechnung schneller ist, es ist jedoch möglich, dass der Rechner während der Berechnung träge auf Eingaben in anderen Programmen reagiert.

Andere Rechner im LAN verwenden: Verwenden Sie diese Option, um andere Rechner im LAN an einer umfangreichen Windressourcenkarte mitarbeiten zu lassen. Auf den anderen Rechnern muss das windPRO-Programm WAsPResCalc laufen. Dieses ist ohne eigene windPRO-Lizenz nutzbar (Fundort der Programmdatei siehe Angabe im Fenster), es wird jedoch eine WAsP-Lizenz auf jedem mitarbeitenden Rechner benötigt.

WAsPResCalc überwacht den angegebenen Netzwerkordner für Datenaustausch; liegen dort Berechnungsaufträge vor, werden diese abgearbeitet.


DE RESOURCE(6).png


Die WAsP-Parameter können bei der Berechnung einer Windressourcenkarte angepasst werden.

Register RIX

(Nicht verfügbar bei Option Hauptteil: Windressourcenkarte mit Scaler berechnen)

Mit der RIX-Option in RESOURCE kann eine RIX-Korrigierte Windressourcenkarte berechnet werden. Weitere Informationen zum RIX finden Sie hier.


DE RESOURCE(7).png


Als Ausgabe werden bis zu vier Ergebnislayer erzeugt:

  • Unkorrigierte Windressourcenkarte
  • Karte der RIX-Werte
  • Karte der Delta-RIX-Werte (Unterschied im RIX zwischen Messposition und Berechnungspunkt)
  • RIX-Korrigierte Windressourcenkarte


Register Verdrängungshöhe

Weitere Informationen zu Verdrängungshöhen finden Sie hier.


Register Scaler

Die Auswahl des Scalers für die Scaler-Berechnung erfolgt analog der Auswahl im PARK-Modul (siehe PARK: Register Scaler).


Register Standortparameter

(nur bei Option Hauptteil: Windressourcenkarte mit Scaler berechnen und gewählter Zusatzoption Standortparameter einbeziehen)


DE RESOURCE(9).PNG


Mit den Checkboxen kann gewählt werden, welche Standortparameter einbezogen werden. Die folgenden Links verweisen auf die entsprechenden Kapitel in der SITE COMPLIANCE-Dokumentation. Nur ein Teil der Optionen, die dort verfügbar sind, können auch in RESOURCE verwendet werden.


Register Kalibrierung

(nur bei Option Hauptteil: Kalibrierung einer existierenden Windressourcenkarte)

DE RESOURCE(11).PNG


Die Kalibrierung von Windressourcenkarten modifiziert eine existierende Windressourcenkarte so, dass sie mit einem oder mehreren METEO-Objekten innerhalb ihrer Fläche konsistent ist. Dies kann z.B. nützlich sein, um umfangreichen Offshore-Windressourcenkarten mit dem Windgradienten eines Mesoskalen-Datensatzes zu skalieren, oder um Windresssourcenkarten aus Drittquellen (z.B. GASP) an nachträglich durchgeführte Messungen am Standort anzupassen.


DE RESOURCE(10).PNG


Wählen Sie unter Ausgangsdatei die zu kalibrierende Windressourcendate im Format .rsf, .wrg oder .siteres.

Wählen Sie dann das oder die METEO-Objekte. Da die Kalibrierung die Häufigkeitsverteilung verwendet, müssen METEO-Objekte dieselbe Sektoranzahl haben wie die Ausgangsdatei (ggf. müssen die Sektoranzahlen in METEO-Objekten entsprechend angepasst werden). Es kann nur eine Höhe verwendet werden, es können aber mehrere METEO-Objekte mit dieser Höhe an unterschiedlichen Positionen ausgewählt werden.

Wenn mehrere METEO-Objekte verwendet werden, kann zwischen verschiedenen Optionen zur räumlichen Interpolation gewählt werden:

  • Nächstgelegenes verwendet für jeden Punkt alleine das nächstgelegene METEO-Objekt. Dort wo zwei METEO-Objekte fast gleich weit entfernt sind kann hierbei eine sichtbare Grenze entstehen.
  • Abstandsgewichtet: Linear legt der Gewichtung für jeden Punkt den Kehrwert des Abstands zum METEO-Objekt zugrunde.
  • Abstandsgewichtet: Quadriert legt der Gewichtung den Kehrwert der quadrierten Abstände zum METEO-Objekt zugrunde. Dies verstärkt im Vergleich mit linearer Gewichtung den Einfluss nahegelegener METEO-Objekte.
  • Höhendifferenz in Abstandswichtung berücksichtigen: Diese Option kann verwendet werden, um einem Mast mehr Gewicht zu geben, je näher seine Höhe ü.NN derjenigen des Berechnungspunkts ist. Es sollte ein Faktor auf die Höhendifferenz verwendet werden, da diese ansonsten gegenüber der horizontalen Differenz (die nach wie vor für die Gewichtung relevant ist) in den Hintergrund tritt.

Weitere Kalibrierungsoptionen:

  • Anpassung Höhe kann verwendet werden, um zu kompensieren, wenn Strömungsmodelle dazu neigen, Windgeschwindigkeiten in höher gelegenen Bereichen im Vergleich zu tiefer gelegenen Bereichen zu unterschätzen (Vgl. Kapitel Validierung, Einfluss von Höhen). Wenn allerdings steiles Gelände zu Strömungsablösungen führt, kann dies zum gegenteiligen Effekt führen, dass die Windgeschwindigkeiten in höheren Berichen überschätzt werden. Für solche Standorte wird diese Option nicht empfohlen. In normal hügligem Gelände zeigen mehrere Fälle einen Bias des Strömungsmodells zwischen 0,3% und 0,7%, so dass der vorgegebene Wert 0,1% eher konservativ ist.
  • Eine Max. Anpassung (oberer Schwellenwert) kann gesetzt werden - denken Sie nur daran, diese zu erhöhen um den vollen Effekt der Anpassung zu erhalten, wenn dies mit mehreren Messungen an einem Standort verwendet werden soll.
  • Die Option Nachbar-Sektoren steht standardmäßig auf 1, was bedeutet, dass wenn Modell und METEO-Objekte verwendet werden, um die Anpassungsfaktoren eines spezifischen Sektors zu finden, jeweils einen Sektor weit in jede Richtung geschaut wird, um die angepasste Sektorhäufigkeit zu ermitteln. Dann werden Richtungswechsel des Windes geglättet. An Standorten mit viel Richtungswechseln und einer hohen Sektorauflösung (z.B. 36 Sektoren) kann es sinnvoll sein, dies auf 2 Nachbarsektoren auszuweiten, normalerweise ist aber 1 Sektor die beste Wahl.

Mit den getroffenen Optionen wird die Kalibrierung nach Klick auf Ok durchgeführt und die kalibrierte Windressourcenkarte wird als Ergebnislayer angezeigt und als Datei gespeichert. Diese kann in PARK-Berechnungen zugrunde gelegt werden.




Eine RESOURCE-Berechnung erzeugt zwei Berichte, Hauptergebnis und Karte. Ersterer dokumentiert die Eingangsdaten der Berechnung, letzterer ermöglich die Anzeige der generierten Windressourcenkarte im windPRO-Berichtslayout. Über die Darstellungsoptionen der Karte besteht Zugang zu den Legendeneinstellungen.


Das eigentliche Ergebnis der RESOURCE-Berechnung ist aber eine Datei im Format *.rsf oder *.siteres, die die Windressourcenkarte enthält und die in anderen Teilen von windPRO oder in anderen Programmen als Berechnungsgrundlage verwendet werden kann. Sie wird standardmäßig im Projektverzeichnis gespeichert.

  • Das *.siteres-Format ist hier dokumentiert. Es ist als ein modernes, vielseitig verwendbares Format spezifiziert, dessen Einsatzmöglichkeiten über reine Windressourcenkarten hinausgehen
  • RSF ist ein verbreitetes WAsP-Format, das nur für Windressourcenkarten verwendet wird. Die Informationen in einer RSF-Datei sind wie folgt gegliedert:
Spalte Breite Inhalt
1-10 10 Leer (bei externer Erzeugung der RSF-Datei auch:
Textfeld zur Identifikation des Standorts)
11-20 10 X-Koordinate (Rechtswert) des Standorts [m]
21-30 10 Y-Koordinate (Hochwert) des Standorts [m]
31-38 8 Z-Koordinate (Geländehöhe ü.NN.) des Standorts [m]
39-43 5 Höhe über Grund für Winddaten
44-48 5 Weibull-A-Parameter der Gesamtverteilung [m/s]
49-54 6 Weibull-k-Parameter der Gsamtverteilung [o. Einheit]
55-69 15 Leistungsdichte [W/m²] (bei externer Erzeugung der
RSF-Datei auch Produktion [Wh/y])
70-72 3 Anzahl Sektoren (entspricht Sektorenanzahl in zugrunde liegender Windstatistik)
73-76 4 Sektorhäufigkeit für Sektor #1 [% mal 10]
77-80 4 Weibull-A-Parameter für Sektor #1 [m/s mal 10]
81-85 5 Weibull-k-Parameter für Sektor #1 [o. Einheit, mal 100]
86-98 13 Wie Spalten 73-85, aber für Sektor #2
99-… Wie Spalten 73-85, aber für weitere Sektoren

Ein drittes Dateiformat für Windressourcenkarten ist *.wrg, ebenfalls ein WAsP-Format. Dieses kann von windPRO zwar verwendet werden (siehe Verwendungszwecke unten), steht jedoch in RESOURCE nicht als Dateiformat für die Erzeugung der Windressourcenkarte zur Verfügung.

Typische Verwendungszwecke der Windressourcen-Datei sind:

  • Grafische Darstellung auf der Karte via Ergebnislayer-Fenster → Kontextmenü → Layer laden 
  • Erstellen von Vergleichslayern, um die Auswirkungen von unterschiedlichen Modelleinflüssen zu evaluieren, z.B. der Verdrängungshöhe eines Waldgebiets (siehe unten) oder des Unterschieds zwischen einer WAsP- und einer WAsP-CFD-Berechnung
  • Verwendung in PARK-Berechnungen – Vorteile gegenüber einer Berechnung mit Windstatistik und WAsP ist, dass die Rechengeschwindigkeit höher ist und keine WAsP-Lizenz benötigt wird. Nachteile sind, dass ggf. eine Interpolation zwischen verschiedenen Höhen durchgeführt wird, wenn die Zielhöhe (Nabenhöhe) nicht in der RSF-Datei enthalten ist.
  • Erforderliche Voraussetzung für eine Windpark-Optimierung mit OPTIMIZE (Außer geometrisches Layout).


Vergleichslayer aus zwei Windressourcenkarten mit bzw. ohne Verdrängungshöhe:

DE RESOURCE(8).png


Entspricht die Darstellung des Ergebnislayers auf der Karte nicht Ihren Erwartungen, überprüfen Sie bitte die Einstellungen über die Ebenensteuerung. Wird die Ressourcenkarte auf Basis einer WAsP-CFD-Ergebnisdatei ermittelt, beachten Sie bitte, dass idealerweise das gleiche Koordinatensystem wie bei der WAsP-CFD-Berechnung verwendet werden sollte.




STATGEN

Mit STATGEN werden regionale Windstatistiken (WAsP-Format) aus Winddaten und Terraindaten erzeugt.

STATGEN geht dabei davon aus, dass die verwendeten Winddaten langzeit-repräsentativ sind. Ist dies nicht der Fall, sollte die regionale Windstatistik anstatt in STATGEN im Rahmen einer Langzeitkorrektur mit MCP erstellt werden.

Die Winddaten müssen in Form eines METEO-Objekts vorliegen.

Die Terraindaten können vorliegen:

Zu Allgemeinen Informationen zum Start einer Berechnung siehe Berechnungen - Grundlagen.


Register Hauptteil

DE STATGEN (1).png

Auf dem Hauptregister wird die Quelle für Terraineinfluss gewählt.

  • Terraindatenobjekt (orange, Zweck Windstatistik-Erzeugung) verwendet Orographie, Rauigkeit und Hindernisse so, wie in einem Terraindatenobjekt definiert. Diese Option sollte im mittelkomplexen Gelände mit langzeitkorrigierten Messdaten verwendet werden.
  • WAsP-CFD-Ergebnisdatei (*.CFDRES) ersetzt die Terraindaten durch vorab mit WAsP-CFD berechnete Speed-ups und Richtungswechsel (die wiederum anhand eines regulären Geländemodells mit Orographie und Rauigkeiten berechnet wurden). Diese Option ist in der Regel im komplexeren Gelände sinnvoll, das durch eine reguläre WAsP-Berechnung nicht ausreichend gut modelliert werden kann.
  • Meso-Terrain aus dem METEO-Objekt verwenden sollte gewählt werden, wenn die Winddatenquelle ein METEO-Objekt mit Mesoskalen-Daten ist. Beim Download dieser Daten wird automatisch das Geländemodell des Mesoskalen-Modells mit übertragen und nur dieses sollte für die Erzeugung einer Windstatistik aus diesen Meso-Daten verwendet werden. Bitte beachten Sie, dass die Original-Position des METEO-Objekts beibehalten werden muss, da die Meso-Windverhältnisse nur für diese Position gelten.


Register STATGEN

DE STATGEN (2).png

Auf dem Register STATGEN finden sich die folgenden Eingaben:

Terraindaten

Auswahl der Terraindaten entsprechend der Auswahl auf dem ersten Register. Oben ist die Auswahl für die Option Terraindatenobjekt dargestellt. Beachten Sie, dass nur Terraindatenobjekte angezeigt werden, deren Zweck mit "Scaler, Windstatistik-Erzeugung" angegeben ist.

Ist auf dem Register Hauptteil die Option WAsP-CFD-Ergebnisdatei ausgewählt, so erwartet STATGEN statt eines Terraindatenobjekts die Eingabe einer CFD-Ergebnisdatei (Kachel), die die Position der Winddaten (s.u.) abdeckt. Die Winddaten sollen in der Mitte oder im zentralen Bereich der CFD-Kachel liegen und möglichst in 36 Sektoren unterteilt sein.

Der Abschnitt Terraindaten entfällt, wenn auf dem Register Hauptteil die Option Meso-Terrain aus dem METEO-Objekt verwenden ausgewählt ist.


Winddaten

Es werden alle Zeitreihen angezeigt, die den ausgewählten Kriterien entsprechen. Wofür eine Zeitreihe zur Verfügung steht, wird im METEO-Objekt auf dem Register Zweck definiert. Es kann nur eine Zeitreihe gewählt werden. Wenn es sich um Daten eines Messmasts handelt, soll in der Regel die höchste Höhe ausgewählt werden, für die eine vollständige Zeitreihe für Windgeschwindigkeit und -richtung vorliegt. Die Anzahl der Windrichtungssektoren wird aus der gewählten Sektorenzahl im METEO-Objekt, Register Daten|Häufigkeitstabelle, übernommen. Basiert die zu erzeugende Windstatistik auf einer WAsP-CFD-Ergebnisdatei (*.CFDRES), sollten im METEO-Objekt 36 Sektoren verwendet werden.

Intervall: Dies erlaubt die Auswahl einer spezifischen Periode. So können beispielsweise Messungen auf vollständige Jahre trunkiert werden oder es können lediglich Mesoskalen-Daten der letzten 10 oder 20 Jahre verwendet werden.

Wenn auf dem Register Hauptteil die Option Meso-Terrain aus dem METEO-Objekt verwenden ausgewählt ist, werden nur Zeitreihen aus EmdConWx- oder EMD-WRF-METEO-Objekten angezeigt. Hier sollte die Höhe der Daten etwa auf Nabenhöhe der geplanten WEA liegen. Zusätzlich steht eine Auswahl der maximalen oder minimalen Rauigkeit zur Verfügung:


DE STATGEN (3).png


Dies bezieht sich auf die Rauigkeiten für das Sommer- und das Winterhalbjahr, die einer Mesoskalen-Berechnung zugrunde gelegt werden. Die hohen (Max) Rauigkeiten führen in der Regel zu zu optimistischen Ergebnissen, weshalb standardmäßig die niedrigen (Min) Rauigkeiten ausgewählt sind.


Speichern als: Wenn die Windstatistik ausschließlich in windPRO verwendet wird, sollte das windPRO-Format (WWS) gewählt werden, da dieses neben der eigentlichen Windstatistik Metadaten speichern kann, die dabei helfen können, die Windstatistik später korrekt zu verwenden, wie z.B. modifizierte WAsP-Parameter oder Informationen zur Messung (siehe STATGEN-ErgebnisseWindstatistik-Info). Das WAsP-Format (LIB) ist hierzu nicht in der Lage und wird nicht empfohlen. Soll die Windstatistik allerdings auch direkt in WAsP verwendet werden (ohne windPRO), so wird dieses Format benötigt.

Name, Land, Quelle, Dateiname, Anmerkungen sind Kriterien, die später die Identifikation und Nachvollziehbarkeit der Windstatistik erleichtern.

WAsP-Parameter bearbeiten: Siehe hierzu Hauptartikel WAsP-Parameter.

Register Verdrängungshöhe

DE STATGEN (7).png

  • Keine Verdrängungshöhen: Die gewählte Messhöhe wird verwendet, auch wenn im METEO-Objekt eine Verdrängungshöhe angegeben ist
  • Verdrängungshöhen von Objekten: Die Messhöhen des Masts werden, wenn im METEO-Objekt eine Verdrängungshöhe angegeben ist, um den entsprechenden Betrag reduziert
  • Verdrängungshöhen-Rechner: Sektorweise Ermittlung von Verdrängungshöhen entsprechend dem ausgewählten Verdrängungshöhen-Profil. Objektspezifische Verdrängungshöhen werden ignoriert.

Weitere Informationen


Start der STATGEN-Berechnung

Starten Sie die Berechnung mit Ok



STATGEN-Ergebnisse

Das eigentliche Ergebnis einer STATGEN-Berechnung ist eine regionale Windstatistik, die als Datei im Format *.WWS (alternativ *.LIB) abgelegt wird. Zusätzlich werden Berichte erstellt, die zur Dokumentation der Windstatistik-Erstellung dienen. Zur Darstellung der Ergebnisse siehe Berechnungen - Grundlagen.

Es sind bei der STATGEN-Berechnung 5 Teilergebnisse verfügbar:


DE STATGEN (4).png


Überblick: Ein Überblick über bei der Windstatistik-Erzeugung modifizierte WAsP-Parameter sowie über die Windbedingungen der regionalen Windstatistik. Im unteren Teil wird das Energieniveau der erzeugten Windstatistik im Vergleich zu den räumlich nächstgelegenen regionalen Windstatistiken angezeigt.


DE STATGEN (5).png


Terrain: Dokumentiert die Pfadnamen der Orographie- und Rauigkeitsdateien sowie deren Randkoordinaten und Abmessungen. Bei Verwendung von Rauigkeitsrosen (nur bis WAsP 10.0) werden diese dargestellt.

Analyse der Windverhältnisse: Stellt die Weibull-Verteilung, die von WAsP für die Berechnungsposition ermittelt wurde, in grafischer und tabellarischer Form dar.

Windstatistik-Info: Zeigt die Metadaten der verwendeten regionalen Windstatistik. Je nach Datenquelle und WAsP-Version, mit der die Windstatistik erzeugt wurde, können die angezeigten Informationen mehr oder weniger umfangreich sein.


DE STATGEN (6).png


Karte: Übersichtskarte der Umgebung der regionalen Windstatistik. Eventuell vorhandene WEA-Layouts werden nicht dargestellt, da sie keinen Einfluss auf die STATGEN-Berechnung haben.




Flow-Request Export

Dieses Modul dient zum Datenexport zu externen Strömungmodellen. Flow-Request Export fasst die Geländedaten des aktuellen Projekts in einem standardisierten Dateiformat mit der Endung .flowreq (Flow Request – Strömungsmodell Anforderung) zusammen.

Die *.flowreq-Datei kann von externen Strömungsmodellen als Grundlage für ihre Modellierung verwendet werden; ihre Modellierungs-Ergebnisse können die externen Strömungsmodelle wiederum in einem standardisierten Format mit der Endung *.flowres (Flow Result – Strömungsmodell Ergebnis) speichern, die von windPRO für Ertragsprognosen verwendet werden kann.

Inhaltlich ist eine .flowres-Datei vergleichbar mit einer .cfdres-Datei (Ergebnis einer CFD-Modellierung mit WAsP-CFD). Das .flowres-Format wird in windPRO derzeit in Scaler-Berechnungen unterstützt (via PARK, METEO, METEO-Analyzer, RESOURCE (DE)), um Zeitreihen von einer Ausgangs- an WEA-Positionen zu modellieren.

Wenn die Ausgangs-Winddaten als Mesoskalen-Zeitreihe der Quellen EMD-WRF oder EmdConWx vorliegen, so reicht es, wenn die vom externen Strömungsmodell modellierte Fläche die Positionen der WEA abdeckt. Liegen die Winddaten als Standortmessung vor, muss die Position des Messmasts in der modellierten Fläche enthalten sein.

Wenn Sie ein eigenes Strömungsmodell unterhalten und die .flowreq- und .flowres-Formate unterstützen möchten, wenden Sie sich bitte an den windPRO-Support, um die Spezifikation zu erhalten.


Voraussetzungen:

  • Terraindatenobjekt mit Höhen und Rauigkeiten. In welchem Umfang (Radius) Höhen und Rauigkeiten benötigt werden, hängt vom verwendeten externen Strömungsmodell ab.
  • Berechnungsfläche: Wenn die Ergebnisdatei (.flowres) in windPRO verwendet werden soll und als Winddatenquelle ein Messmast vorliegt, muss die Berechnungsfläche die Position des Masts mit abdecken. Die Fläche kann definiert werden als

Achtung: In der windPRO-Flowreq-Berechnung kann festgelegt werden, welche Daten in die .flowreq-Datei exportiert werden. windPRO weiss jedoch nicht, ob die verschiedenen Informationen von Ihrem Strömungsmodell überhaupt verarbeitet werden und wie.


Register Hauptteil

DE FLOWREX(1).PNG

Die Angabe eines Namens für die Berechnung ist obligatorisch.

Register Terrain

DE FLOWREX(2).PNG

Orographie und Rauigkeit: Die Geländedaten müssen in einem Terraindatenobjekt spezifiziert werden (alle Terraindatenobjekt-Zwecke außer ATLAS). Es werden nur Orographie- und Rauigkeitsdaten übernommen, weitere Informationen im Terraindatenobjekt wie Windstatistiken oder CFD-Flächen spielen für den .flowreq-Export keine Rolle.

Wald: Dass es sich bei einer Fläche um Wald handelt, wird über die Rauigkeitslänge definiert. Es muss hier jedoch betont werden, dass es sich bei der Waldeigenschaft einer Fläche um eine zusätzliche Information, jenseits der reinen Rauigkeit, handelt. Gängige Rauigkeitslängen für Wald beginnen etwa bei 0,4 – 0,5 m (Rauigkeitsklasse 3 – 3,2).

Neben dem Rauigkeits-Bereich, der als Wald interpretiert werden soll, muss die Höhe des Waldes angegeben werden sowie seine Dichte. Für einen geschlossenen Wald beträgt diese 1,0.

Es können unterschiedliche Rauigkeitsbereiche mit unterschiedlichen Waldhöhen/Dichten definiert werden.


Register Ergebnisvolumen

DE FLOWREX(3).PNG

Auf diesem Register wird der zu berechnende Bereich und die zu berechnenden Höhen definiert.

Der Bereich ist stets ein Polygon, das entweder alle Teilflächen eines WEA-Flächen-Objekts umschließt oder alle Objekte, die auf einem bestimmten Objektlayer liegen. Dabei sind alle Winkel des Polygons kleiner oder gleich 180°, es gibt also auf der Außenlinie keine "Einbuchtungen".

Unter Modellierte Höhen können die Standardhöhen beibehalten oder die Liste der Höhen modifiziert werden. Nicht jedes externe Strömungsmodell verwendet diese Information; die Höhen können auch von Seiten des Strömungsmodells vorgegeben sein oder das Strömungsmodell kann die Höhen während des Berechnungslaufs zur manuellen Eingabe abfragen.


Register Simulationen

DE FLOWREX(4).PNG

Wählen Sie die Anzahl der zu simulierenden Richtungen. Standard sind 36 Richtungen im 10°-Abstand, dies kann jedoch völlig frei gewählt werden – z.B. auch nur einzelne und/oder unregelmäßig verteilte Richtungen.

Wenn die Ergebnisse (.flowres-Datei) in windPRO für Berechnungen verwendet werden, wird stets mit 36 Sektoren von 10° Breite gerechnet (Sektormitten 0°, 10°, 20°, ...). Wenn für die CFD-Modellierung eine andere Aufteilung gewählt wurde, so wird dafür zwischen den beiden Sektoren in der .flowres-Datei interpoliert, die den Ziel-Sektormitten am nächsten liegen.


Nachdem alle Eingaben getätigt sind klicken Sie auf .flowreq exportieren. Ein Dateiname wird abgefragt und eine .flowreq-Datei gespeichert.

Wird das Berechnungsfenster mit Ok verlassen, werden die Eingaben in einem Bericht zur Dokumentation zusammengefasst.

Der nächste Schritt ist es nun, die externe Strömungsmodell-Software zu starten und die .flowreq-Datei zu importieren. Die Strömungsmodellierung wird durchgeführt und die Strömungsmodell-Software kann das Ergebnis als Datei mit der Endung .flowres exportieren. Diese kann wiederum in Scaler-Berechnungen verwendet werden.



PARK

PARK.png


Menüband EnergiePARK.png 


PARK ist das zentrale Modul im Energieberechnungs-Kosmos von windPRO. Ziel einer PARK-Berechnung ist in der Regel die Ermittlung der erwarteten Jährlichen Energieproduktion (AEP, Annual Energy Production) einer Windfarm.


Eine PARK-Berechnung setzt sich aus drei Teilen zusammen:

  • Die Ermittlung der Windbedingungen für jede WEA-Position – dies kann mittels eines Strömungsmodells (z.B. WAsP) erfolgen, wobei die Definition der Rahmenbedingungen über ein Terraindatenobjekt erfolgt. Es kann aber auch auf vorab berechnete Windressourcenkarten zurückgegriffen werden (siehe Modul RESOURCE). Alternativ kann die Scaler-Methode verwendet werden, um aus Windmessungen oder Mesoskalen-Zeitreihen in einem METEO-Objekt die Windbedingungen für die WEA-Positionen zu modellieren.
  • Die Anpassung der Leistungskennlinien der WEA an die lokalen Bedingungen – dies wird regelmäßig auf Basis der Temperatur und der Höhe ü.NN. geschehen, Unterschiede ergeben sich zum einen darin, ob mit Jahresmitteln oder mit Zeitreihen (also variierender Leistungskennlinie) gearbeitet wird; zum anderen können bei einigen Berechnungsoptionen weitere Parameter berücksichtigt werden, um die Leistungskennlinie noch genauer anzupassen.


Im Modul LOSS&UNCERTAINTY kann das Ergebnis einer PARK-Berechnung in Bezug auf Verluste und Unsicherheiten spezifiziert werden.


DE PARK(1).png


PARK bietet fünf Haupt-Berechnungsmethoden an. Wird die Maus über eine der Schaltflächen bewegt, so wird im unteren Teil des Fensters eine Übersicht über die Methode angezeigt.

Berechnungen mit Windstatistik - Für diese Berechnungsarten bilden eine oder mehrere regionale Windstatistiken die Winddaten-Grundlage:


Berechnungen mit Zeitreihe: Für diese Berechnungsarten bilden jeweils eine oder mehrere Zeitreihen des genannten Typs die Winddatengrundlage:


Zusätzlich werden unter Andere PARK-Berechnungen fünf weitere Methoden angeboten:

DE PARK(2).png

Diese stehen zum Teil für inzwischen obsolete Berechnungsarten, die aus Kompatibilitätsgründen weiterhin vorgehalten werden, und zum Teil für Berechnungsarten, deren Bedeutung in der praktischen Anwendung gering ist.

Die Berechnungsspezifischen Register und Einstellungen werden in den entsprechenden Unterkapiteln erläutert.



Wakeverlust-Modell

Mit dem Modul PARK lassen sich auf mathematischem Wege die Wake-Verluste (Abschattungsverluste) und der sich daraus ergebende Parkwirkungsgrad eines Windparks bestimmen. Grundlagen der Modellierung sind das Verhalten der Nachlaufströmung ('wake') einer einzelnen WEA sowie Regeln zur Handhabung von sich überlagernden Wakes und partiellen Wakes. PARK unterstützt unterschiedliche Wake-Modelle und bietet eine Option für Blockage an, welche die Windgeschwindigkeiten im Luv des Windparks reduziert.


Wake-Modell Eingangsdaten:
Windstatistik
Eingangsdaten:
Zeitreihe
Blockage Anmerkung
Original N.O.Jensen (PARK1) x x x Umfassende Langzeiterfahrungen
Verbessertes N.O.Jensen (PARK2) x x x Empfohlen
EMD-Variante: NO2005 x x x Ermöglicht spezielle Anpassungen z.B. für Ein-Reihen-Windfarmen
Ainslie 1988 mit DAC *1) x x x Ab windPRO 3.5
WakeBlaster (externes Modell) x x *2) Fortgeschrittene Strömungsmodellierung
Veraltet (zur Entfernung vorgesehen)
EWTS II (Larsen) 1999 x Nicht geeignet für größere Windfarmen
EWTS II (Larsen) 2008 x Nicht geeignet für größere Windfarmen
Ainslie 1986 x Veraltete Implementierung

*1) Deep Array Correction, Korrektur für große Windfarmen

*2) Ab windPRO 3.6 sind für WakeBlaster zwei verschiedene Zeitreihen-Berechnugsmodi verfügbar: (1) Eine Anzahl Szenarien werden vorab berechnet und dann als Datenbank für die Simulation der Zeitreihen verwendet (2) Jeder Zeitschritt wird einzeln von WakeBlaster berechnet, was es ermöglicht, die individuelle Turbulenz für den Zeitschritt zu berücksichtigen. vgl. [[WakeBlaster (DE)|WakeBlaster]]


In Bezug auf Blockage sind zwei Modelle implementiert, die den Stand der Forschung repräsentieren, Forsting [27][28] und Branlard[29]; diese Modelle sind jedoch nicht in der Lage, den Einfluss von Turbulenz und Stabilität zu berücksichtigen. Wir müssen deshalb einräumen, dass sie keine bedeutsamen Verbesserungen für die Wakemodellierung bedeuten. Die Modelle berechnen normalerweise einen zusätzlichen Wake-Verlust von etwa 0,5% für größere Windfarmen. Dies ist auf ein Jahr bezogen vermutlich in der richtigen Größenordnung, bei geringer Turbulenzintensität oder stabiler Atmosphäre sind die tatsächlichen Verluste aber vermutlich höher. Diese Bedingungen herrschen aber normalerweise nur einen Bruchteil eines Jahres.

In Verbindung mit der Implementierung des neuen Ainslie/DAC-Modells wurde ein umfassender Wakemodellierungs-Test durchgeführt, in dem sich herausstellte, dass auch große Offshore-Windfarmen relativ genau modelliert werden können (siehe Validierungskapitel ). Das Modell Ainslie 1988 kann ohne DAC (Deep Array Correction, Korrektur für große Windfarmen) verwendet werden, dies wird aber bei größeren Windfarmen nicht funktionieren, da Ainslie 1988 selbst nur nahe Wakes berücksichtigt.

Die Turbulenzintensität, die gut mit der Stabilität korreliert, ist ein sehr entscheidender Parameter in der Wake-Modellierung. Sie wird für das Ainslie 1988-Modell und WakeBlaster als direkte Eingangsgröße verwendet, in den N.O.Jensen-Modellen indirekt über die Wake-Decay-Konstante (WDC).


Die Wake-Decay-Konstante (WDC)

Die Wake-Decay-Konstante (Wake decay constant, WDC) ist ein Parameter der Familie der N.O.Jensen-Wakemodelle, der Auswirkungen auf die Ausbreitung der Wake sowie auf die Zunahme der Windgeschwindigkeit im Wake-Kegel hat (siehe Wakemodell N.O.Jensen (RISØ/EMD)). EMD hat über viele Jahre Wakemodelle an laufenden Windfarmen getestet mit einem starken Fokus darauf, die Beziehung zwischen Wake-Decay-Konstante und Turbulenzintensität zu finden, die am besten funktioniert.

Aufgrund der hohen Bedeutung der Turbulenzintensität für die Wake-Decay-Konstante enthält PARK eine Möglichkeit, die Turbulenzintensität zu skalieren. Dies sollte z.B. für EMD-WRF Europe+ und vergleichbare Datensätze verwendet werden, bei denen hauptsächlich Offshore, aber auch bei mehreren Onshore-Standorten, Turbulenzintensitäten beobachtet wurden, die um einen Faktor von √2 (~1,41) zu niedrig liegen. Dies betrifft nicht den Vorgänger-Datensatz EMD-ConWx oder die aktuellen EMD-WRF On-demand Daten. Im Vergleich mit mehr als 200 Onshore-Masten hat sich in Bezug auf Turbulenzintensität der EMD-WRF Europe+Datensatz dagegen performanter gezeigt als der Vorgänger, weshalb die TI dort nicht mehr mit √2 korrigiert wird wie in den EMD-ConWx-Daten. Nichtsdestotrotz hat die TI in Mesoskalendaten eine hohe Unsicherheit. Es sollte daher angestrebt werden, gemessene TI am Standort oder einem vergleichbaren Standort zu verwenden, um einen Skalierungsfaktor für die Mesoskalen-TI zu ermitteln. Dieser Skalierungsfaktor kann dann verwendet werden, wenn eine Onshore-PARK-Berechnung durchgeführt wird.

Alternativ können die DTU-Empfehlungen der Tabelle unten verwendet werden, die im Mittel gut performen, die jedoch Abweichungen an untypischen Standorten nicht gut abdecken:

DTU-Empfehlung EMD-Empfehlung
N.O.Jensen (PARK1) PARK2 PARK1 PARK2
Offshore 0,05 (*) 0,06 WDC = 0,67 * TI (**) WDC = 0,80 * TI (**)
Onshore 0,075 0,09 WDC = 0,5 * TI (***) WDC = 0,6 * TI (***)
Erweitert (Getestet Onshore) WDC = 2,00 * TI - 0,07 (s.u.)

(*) frühere Empfehlung: 0,04

(**) frühere Empfehlung: wie Onshore

On-Offshore Übergangszone der WDC

(***) frühere Empfehlung (prä-3.6): PARK1: 0,4 * TI; PARK2: 0,48 * TI. Die Anpassung in 3.6 reduziert zum einen die früheren Inkonsistenzen in der Übergangszone zwischen On- und Offshore, bei der für Onshore-Standorte mit niedriger Rauigkeit (=niedrige Turbulenz) geringere WDC berechnet wurden als für Offshore-Standorte mit hoher Turbulenz (siehe Grafik rechts); zum anderen zeigte sich in weiteren Validierungsstudien, dass die neuen Werte besser passen.

Es muss darauf hingewiesen werden, dass es keinen Standardwert gibt, der für alle Standorte gilt. Die obigen Empfehlungen sind Erfahrungswerte, die an den meisten untersuchten Standorten am besten performt haben.


Offshore Die Tests zur Offshore-WDC (siehe Tabelle oben) sind im folgenden illustriert.


DE PARK(4.4).png


EMD hat TI-Messungen (5 - 15 m/s, der Bereich in dem Wakeverluste auftreten) von mehreren Offshore-Standorten gesammelt, um darzustellen, in welchem Bereich die TI Offshore erwartet werden kann.

Eine Formel, die eine grobe Annäherung beschreibt, ist in den Legendeneinträgen zur roten und schwarzen Linie oben gezeigt. Diese ist aber bei Offshore-Standorten nicht sehr nützlich, da sie extrem sensitiv gegenüber der Rauigkeitslänge ist, und was ist diese Offshore? Z0 = 0,0002 wird normalerweise verwendet, da dies aus Shear-Messungen extrapoliert werden kann (rote Linie). Aber in anderen Kontexten wird auch Z0 = 0 verwendet. Da ein Wert von 0 in der Formel oben zu einer Division durch Null führen würde, wird ersatzweise ein Wert von 0,000001 verwendet (schwarze Linie). Tatsächlich liegen die gemessenen Werte im Band zwischen der roten und der schwarzen Linie, dieses ist aber zu breit, um wirklich von Nutzen zu sein. Diese hohe Sensitivität gegenüber der Rauigkeitslänge ist vermutlich der Grund, warum der formelbasierte Ansatz, den windPRO Onshore empfiehlt (s.u.) für Offshore-Standorte nicht funktioniert. Stabilität spielt ebenfalls eine Rolle.

Die Messungen in der Grafik oben zeigen die Spannweite, innerhalb derer die TI lagen, aber auch wie diese sich mit der Nabenhöhe verändern. Bei neueren Windparks sind Nabenhöhen von 100-120 m üblich. Hier kann die TI vermutlich zwischen 5,5% und 7,5% variieren, abhängig vom Standort.

In den Rauigkeitsbasierten WDC-Listen in windPRO werden für normale Offshore-Turbulenz eine TI von 6% und für hohe Offshore-Turbulenz eine TI von 7,5% angenommen. Die Wake-Decay-Konstanten (WDC), die wir damit ermitteln, entsprechen der folgenden Tabelle:

PARK-1 PARK-2 PARK-1 PARK-2
TI Hohe TI (7,5%) Niedrige TI (6,0%)
Faktor 0,67 0,80 0,67 0,80
WDC 0,050 0,060 0,040 0,048

Die Empfehlung von DTU für PARK1 war ursprünglich WDC=0,04; jetzt WDC=0,05. Dies entspricht den obigen Werten für Niedrige und Hohe TI. Die DTU-Empfehlung für PARK2 lautet 0,06, was oben dem Wert für die hohe Turbulenz entspricht.

Liegt keine Messung vor, kann als grober Anhaltswert ein rauigkeitsbasierter Ansatz verwendet werden:

TI = A * k / ln(h/z0)

Mit:

A = 2,5
k = 0,4
h = Berechnungshöhe
z0 = Rauigkeitslänge

Die gewählten Konstanten basieren primär auf Pena Diaz 2016[30].

Hier ein Teil der Conclusion:

DE PARK(4.1).png


Die folgende Tabelle illustriert, wie die TI anhand des o.g. Ansatzes für zwei Höhen, 50 und 100 m (40 und 120 m bei Tabelle für windPRO 3.5), berechnet wird. Die entsprechende WDC (PARK2) ist TI * 0,8 für Offshore und TI * 0,6 für Onshore. Für die Konversion von Rauigkeitsklasse zu -länge wird eine einfache lineare Beziehung in einem Graph mit logarithmischer Y-Achse zugrunde gelegt (bzw. zwei Beziehungen, eine unter und eine über Rauigkeitsklasse 1; siehe darauffolgende Tabelle).


Rauigkeits- und Nabenhöhenabhängige Wake-Decay-Konstante - Werte in windPRO 3.6
Eingabe Berechnungshöhe (m)
Terraintyp Rauigkeits-
klasse
Rauigkeits-
länge
40 100
TI WDC_PARK2 TI WDC_PARK2
Sehr stabil -1,4 0,0000002 0,051 0,041 0,050 0,040
Offshore (geringere TI) 0 0,00001 0,065 0,052 0,062 0,050
Offshore 0 0,0002 0,080 0,064 0,076 0,061
Offshore (höhere TI) 0,5 0,0024 0,101 0,081 0,094 0,075
Sehr freie Felder (Very open) 1 0,03 0,13 0,081 0,12 0,074
Freie Felder (Open) 1,5 0,06 0,15 0,088 0,13 0,080
Strukturierte Felder (Mixed farmland) 2,0 0,11 0,16 0,098 0,15 0,088
Stark strukturierte Felder (Closed) 2,5 0,20 0,18 0,109 0,16 0,097
Bewaldet / komplex (Very closed) 3,0 0,39 0,21 0,123 0,18 0,108
Sehr bewaldet / komplex (Dense forest) 3,5 0,74 0,24 0,142 0,20 0,122
Rauigkeits- und Nabenhöhenabhängige Wake-Decay-Konstante - Werte in windPRO 3.5
Eingabe Berechnungshöhe (m)
Terraintyp Rauigkeitsklasse Rauigkeitslänge 40 120
TI WDC TI WDC
Sehr stabil -1,4 0,0000 0,052 0,021 0,049 0,020
Offshore *) 0 0,0002 0,082 0,055 0,075 0,050
Offshore (höhere TI) *) 0,5 0,0024 0,103 0,069 0,093 0,062
Sehr freie Felder (Very open) 1 0,029 0,14 0,055 0,12 0,048
Freie Felder (Open) 1,5 0,056 0,15 0,061 0,13 0,052
Strukturierte Felder (Mixed farmland) 2 0,106 0,17 0,067 0,14 0,057
Stark strukturierte Felder (Closed) 2,5 0,203 0,19 0,076 0,16 0,063
Bewaldet / komplex (Very closed) 3 0,388 0,22 0,086 0,17 0,070
Sehr bewaldet / komplex (Dense forest) 3,5 0,741 0,25 0,100 0,20 0,079
*) Diese Zeilen werden mit einer alternativen Formelbeziehung zwischen TI und WDC berechnet, siehe weiter oben.

Die Konvertierung von Rauigkeitsklasse zu Rauigkeitslänge wird entsprechend der Tabelle unten als lineare Beziehungen in einer logarithmischen Darstellung berechnet. Beachten Sie, dass es zwei lineare Beziehungen gibt, eine unter Klasse 1 und eine darüber.

Klasse Länge
0 0,0002
1 0,03
2 0,1
3 0,4

TI und Empfehlungen zur WDC von windPRO und DTU im Vergleich:

DE PARK(4.5).png

Beachten Sie, dass sich diese Empfehlungen auf PARK2 beziehen. Für PARK1 müssen die Werte durch 1,2 geteilt werden.

windPRO ermittelt seit Version 3.6 die Wake-Decay-Konstante basierend auf einer Rauigkeitsangabe (durch Anwender) für unterschiedliche Nabenhöhen in der Berechnung individuell (siehe hier).

In zeitreihenbasierten Berechnungen (ab windPRO 3.0) kann ein Umgebungsturbulenz-Signal in der Zeitreihe verwendet werden, um für den jeweiligen Zeitstempel die Wake-Decay-Konstante individuell zu ermitteln. Wird für das Turbulenzsignal eine alternative Zeitreihe verwendet, die kürzer ist als die, die für die Berechnung verwendet wird, so wird nur der Zeitraum verwendet, der in beiden Zeitreihen repräsentiert ist.

Der wissenschaftliche Hintergrund der neuen Wake-Decay-Empfehlungen auf Basis der Turbulenzintensität wird in Peña, Réthoré und van der Laan 2016[30] im Kapitel 2.1.2 "The wake decay coefficient" erläutert. Beachten Sie, dass dort ein Konvertierungsfaktor von (TI zu WDC) von ~0,4 für PARK1 ermittelt wird (entsprechend 0,48 für PARK2). Mehrere Validierungsfälle weisen inzwischen darauf hin, dass diese Werte etwas zu niedrig sind.

Validierungsstudien zur Modellierung von großen Windfarmen und Empfehlungen

Aus Nygaard/Hansen: Wake effects between two neighbouring wind farms[31]:

In general, the predictions of the simple wake model we have tested are in good agreement with the observations. However, the usefulness of the model for large offshore wind farms has been put into question by prior assertions that the model systematically underestimates the wake losses inside large wind farms. The existence of such a ‘deep array effect’ would imply that the model was insufficient or needed corrections. In this study, we find no evidence of a systematic deep array effect, despite comparing the model with observations along a row of 26 turbines! This matches the conclusion of previous research on other large offshore arrays [5]. When comparing the Nysted wake losses before and after Rødsand II, we find that the additional wake loss from the neighbouring wind farm is roughly confined to the first few rows in the downstream wind farm.

Siehe auch Nygaard: Wakes in very large wind farms and the effect of neighbouring wind farms[32]


Einige der umfassendsten Studien bezüglich Wakeverlusten zeigen, dass das Originale N.O.Jensen-Modell Wakeverluste gut handhabt, auch für große Windfarmen. In der letztgenannten Quelle wird erwähnt, dass N.O. Jensen in einer Sektion des London Array, die getestet wurde, die Verluste in den hinteren Reihen unterschätzt. Es wird jedoch auch angemerkt, dass dei Turbulenz der Testdaten sehr gering ist. Dergleichen wurde von EMD bei einer Windfarm in Ägypten beobachtet, dass nämlich bei niedrigen Turbulenzen die Wakeverluste massiv zunehmen. Dies kann in der Modellrechnung berücksichtigt werden, indem die Wake-Decay-Konstante (WDC) reduziert wird.

EMD empfiehlt daher das N.O.Jensen-Modell für Prognoseberechnungen. PARK2 scheint etwas besser zu sein als PARK1 (Original-N.O.Jensen), PARK2 sollte daher die bevorzugte Wahl sein. Achten Sie auf die Turbulenz und wählen Sie die Wake-Decay-Konstante (WDC) darauf basierend aus, wie zuvor beschrieben - dies ist der Schlüsselparameter, um mit dem Modell korrekte Ergebnisse zu erzielen. Der beste Weg, die Turbulenz zu berücksichtigten, ist die zeitreihenbasierte Berechnung (siehe Scaler), bei der die WDC als Funktion der Turbulenzintensität zeitstempelweise berechet wird. Achten Sie weiterhin auf die Ct-Kennlinien. Es ist schwierig, zu beurteilen, ob diese korrekt sind, aber Vergleiche mit ähnlichen WEA-Modellen können Hinweise geben, ob die Ct-Kennlinie plausibel ist.

Für einreihige Projekte ist besondere Vorsicht geboten. Hier werden die Wakeverluste mit normalen Wakemodellen zu hoch berechnet, da sie den ständigen Zufluss von ungestörtem Wind auf beiden Seiten der WEA-Reihe nicht berücksichtigen. Weitere Informationen siehe Kapitel Wakemodell-Validierungstests (Englisch).


Mögliche Verdrehung der Windrichtung aufgrund von Koordinatensystem-Konvertierung

Die WAsP-Software, die für die Modellierung der Windverhältnisse über das Gelände zuständig ist, operiert ausschließlich mit rechtwinkligen Koordinatensystemen. Bei diesen entspricht Gitternord (also der Punkt, auf den eine Koordinatenlinie in Richtung Nord zeigt) nicht unbedingt geographisch Nord (also dem Punkt, auf den die Längengrade in einem geographischen System zulaufen), sondern die Nordrichtung ist je nach Lage des Standorts mehr oder weniger gegenüber geographisch Nord verdreht.

Da einige rechtwinklige Koordinatensysteme massive Verdrehungen gegenüber geographisch Nord haben, konvertiert windPRO alle Koordinaten vor der Übergabe an WAsP in das Koordinatensystem UTM WGS84 (Zone des Standortzentrums), wodurch die Verdrehung auf maximal +/- 3° reduziert wird (an den Zonenrändern). Da WAsP die Windrichtungen in Bezug auf UTM WGS84 behandelt, muss auch die anschließende Wake-Berechnung, die in windPRO durchgeführt wird, dasselbe Koordinatensystem verwenden, um die Einführung eines zusätzlichen Fehlers zu vermeiden.

Problematisch bleibt dennoch, dass Windmessungen häufig auf geographisch Nord kalibriert sind, so dass die Angaben zur Windrichtung und das verwendete Koordinatengitter nicht vollständig konform sind. Mit der genannten Lösung in windPRO wird dies zu einem marginalen Problem; ist eine vollständige Kompensation gewünscht, sollte beim Import der Winddaten ins METEO-Objekt ein Offset auf die Windrichtung angewandt werden. Da die Genauigkeit der Richtungsmessung dies selten rechtfertigt und der Effekt geringfügig ist, ist dies jedoch keine allgemeine Empfehlung. Das für die WAsP-Berechnung verwendete Koordinatensystem sowie dessen Verdrehung gegenüber Gitternord werden auf dem PARK-Hauptergebnis in den ersten Zeilen angegeben. Dies ist auch eine hilfreiche Angabe, um Änderungen in Berechnungsergebnissen nachzuvollziehen, die tatsächlich nur auf die Verschiebung des Standortzentrums in eine andere Zone (und damit der Berechnungszone) zurückzuführen sind.


Wakemodell N.O.Jensen (RISØ/EMD)

Das N.O. Jensen-Modell verwendet eine vereinfachte Beschreibung des Windgeschwindigkeitsprofils der 'wake' über die Wake-Decay-Konstante (Ausbreitungskonstante; 'wake decay constant'; WDC):


DE PARK(3).png


mit

v = Windgeschwindigkeit im Abstand x hinter dem Rotor
u = Windgeschwindigkeit unmittelbar vor dem Rotor
R = Rotorradius
α = Wake-Decay-Konstante (WDC)


Der Wert 2/3 steht für eine Annäherung an den Ct-Wert – In WindPRO wird für jedes Windgeschwindigkeits-Intervall der tatsächliche Ct-Wert angesetzt.

Die folgende Abbildung zeigt die Grundidee des Modells. Der Strömungsnachlauf einer WEA stellt nach den physikalischen Gesetzmäßigkeiten der Impuls- und Massenerhaltung einen Bereich mit geminderter Windgeschwindigkeit und höherer Turbulenzintensität dar. Die resultierende Strömungsänderung ist u.a. von den geometrischen Abmessungen und den Strömungseigenschaften des WEA-Rotors, der Wake-Decay-Konstante (WDC) sowie den spezifischen Windverhältnissen am Standort der WEA abhängig. Der Wert der Wake-Decay-Konstante entspricht dabei der Aufweitung des Strömungskegels pro Meter Nachlauf, z.B. führt eine Wake-Decay-Konstante von 0,075 zu einer Aufweitung von 7,5 cm/m bzw. einem Winkel Θ von ca. 4 Grad. Weitere Anmerkungen zur Bestimmung der Wake-Decay-Konstante folgen weiter unten.


DE PARK(4).png


Zusätzlich zur Berechnung von Einzelwakes wird ein Modell benötigt, um die Wakes mehrerer WEA, die auf eine WEA einwirken, zu summieren, das sog. Wake Combination Model. Hierfür wird die Wurzel der Summe der Quadrate der Windgeschwindigkeits-Reduktionen der einzelnen WEA gebildet. Um der Begrenzung des Wake-Kegels einer WEA durch die Erdoberfläche Rechnung zu tragen, fließt in das Modell ein Satz unter die Erdoberfläche gespiegelte WEA ein.


N.O.Jensen (RISØ/EMD) PARK2 2018

Das PARK2-Modell, das von DTU mit WAsP 12 eingeführt wurde und seit windPRO 3.2 SP2 (Service Pack 2) identisch in windPRO implementiert wurde, wird als sehr erfolgreich betrachtet, auch in Bezug auf sehr große Windfarmen ("Deep Arrays").

Das PARK2-Modell basiert auf dem Wakeberechnungs-Konzept von N.O.Jensen; was diesem gegenüber im Detail geändert wurde, ist dieser Poster-Präsentation[33] zu entnehmen.

Die wichtigste Änderung ist das Modell zur Kombination mehrerer Wakes, die an einer WEA auftreten (Wake combination model) von einem Ansatz, der auf der Wurzel der Summe der quadrierten Windgeschwindigkeits-Reduktionen basierte, zu einer linearen Summierung. In diesem neuen Rahmen müssen dann aber höhere Wake-Decay-Konstanten angesetzt werden. Weiteres zur Wake-Decay-Konstante weiter oben.


Eddy Viscosity Model (J.F. Ainslie) mit DAC (Deep Array Correction)

Die 1986er-Version des Eddy-Viscosity- oder Ainslie-Modells wurde in 2005 implementiert, es zeigte sich jedoch, dass es für größere Windfarmen nicht gut performt; das Modell wurde deshalb nicht weiter verfolgt. Auf Anwenderwunsch wurde das Modell in windPRO 3.5 erneut aufgegriffen, diesmal basierend auf den verbesserten Modellbeschreibungen von 1988. Auch dieses Modell handhabt die Wakes in großen Windfarmen nicht gut, sondern unterschätzt die Wakeverluste signifikant. Es wurde daher ein selbst entwickeltes Modell zur Korrektur dieses Problems implementiert, eine sogenannte DAC (Deep-Array-Correction). Die windPRO-Implementierung der DAC basiert auf wissenschaftlichen Veröffentlichungen zu dem Thema und wurde umfangreich mit verschiedenen Windpark-Konfigurationen getestet (siehe Kapitel Wakemodell-Validierungstests (Englisch)).

Die 1988-Version des Ainslie-Modells mit DAC berechnet Wakeverluste in derselben Größenordnung wie N.O.Jensen und WakeBlaster. Es reagiert jedoch weniger sensibel auf Änderungen der Turbulenzintensität, da es bsi niedrigen Turbulenzintensitäten die berechneten Wakeverluste nicht ausreichend erhöht. Weiterhin erweist sich das Modell als zu konservativ für die Anlagengenerationen mit 8 MW und mehr - hier werden zu hohe Wakeverluste berechet.

Haupteingabe für das Ainslie-Modell ist die Turbulenzintensität, die über dasselbe Menü definiert wird wie die Wake-Decay-Konstante für das N.O.Jensen-Modell:

DE PARK(48).png


Das Ainslie 1988-Modell kann via Modellparameter bearbeiten mit den folgenden Modellparametern modifiziert werden:


DE PARK(47).png

Die wichtigsten Parameter sind die Rauigkeitseinstellungen für das DAC-Modell. Diese wurden umfassend für Offshore getesetet. Für Onshore-Projekte gibt es bisher nur Empfehlungen bezüglich der Rauigkeits-Einstellungen für Rauigkeitsklasse 1. Mit der Option Benutzerdefiniert können alle Parameter frei definiert werden. Weitere Informationen finden Sie im Kapitel Wakemodell-Validierungstests (Englisch).

Die NO2005-Implementierung des N.O.Jensen-Wakemodells

In 2005 wurde in windPRO eine Implementierung des N.O.Jensen-Wakemodells unter dem Namen N.O.Jensen (EMD) 2005 (kurz: NO2005) eingeführt. Dieses sollte das Original-N.O.Jensen-Modell nicht ersetzen, sondern in der Form ergänzen, dass bestimmte Teilergebnisse leichter zugänglich sind und so eine bessere Integration in das PARK-Modul möglich ist. Bestimmte Typen von erweiterten Optionen in PARK (z.B. Scaler-Berechnungen) waren nur mit NO2005 möglich. Seit den ersten Tests war bekannt, dass NO2005 etwas geringere Wakeverluste als das Original berechnet[34].

Neue Testreihen im Jahr 2016 mit Daten großer Windfarmen[35] offenbarten, dass mit zunehmender Größe der Windfarmen die Wake-Effekte gegenüber dem Original N.O.Jensen-Wakemodell immer stärker unterschätzt werden. Seit windPRO 3.2 empfiehlt EMD deshalb die Verwendung des NO2005-Modells nicht mehr und hat stattdessen den Anwendungsbereich des Original-N.O.Jensen-Modells erweitert, so dass es jetzt auch in Scaler-Berechnungen verwendet werden kann.

NO2005 bleibt weiterhin als alternatives Modell verfügbar, da hier in Scaler-Berechnungen eine experimentelle Anpassung der Wake-Decay-Konstante anhand der Anzahl der vorgelagerten WEA möglich ist (siehe PARK: Register Wake). Dies ist insbesondere in Post-Construction-Analysen eine wertvolle Option zum Fein-Tuning des Wakemodells.


Implementierung des WakeBlaster-Modells

WakeBlaster[36] als externes Modell ist eine interessante Alternative, deren Berechnungsmethode sowohl vom N.O.Jensen- als auch vom Ainslie-Konzept abweicht. Dennoch berechnet WakeBlaster Wakeverluste in deiner ähnlichen Größenordnung wie die N.O.Jensen-Modelle, kann aber abhängig vom Windfarm-Layout auch einige Abweichungen zeigen. WakeBlaster kann nur bei Zeitreihen-basierten PARK-Berechnungen ausgewählt werden (siehe WakeBlaster).


Weiterführende Seiten



WakeBlaster

WakeBlaster ist ein externes Wakemodell, zu dem windPRO Zugang bietet. Die Anwendung ist beschränkt auf Zeitreihenberechnungen. Hierfür existieren zwei verschiedene Modi:

  • Szenarien: mit WakeBlaster vorberechnete Szenarien in Bezug auf Windrichtung und -Geschwindigkeit, anhand derer die Zeitreihe im Anschluss durchgerechnet wird - diese Implementierung bietet keine Möglichkeit an, bei der z.B. variierende Turbulenzintensitäten berücksichtigt werden können,
  • Zeitreihen: tatsächliches Durchrechnen jedes einzelnen Zeitstempels mit WakeBlaster - dies erlaubt auch die Berücksichtigung von variierenden Turbulenzen, erfordert allerdings in der Regel deutlich mehr Rechenperformance von WakeBlaster und somit auch mehr Berechnungscredits (kostenpflichtig). Dies ist insbesondere vorteilhaft für Validierungsberechnungen, bei denen für jeden Zeitstempel Messdaten vorliegen - dann kann geprüft werden, wie gut die Wakeverluste in Abhängigkeit von der variierenden Turbulenzintensität vom Modell reproduziert werden.


WakeBlaster in windPRO

WakeBlaster ist ein schnelles 3D-Wakemodell des Herstellers ProPlanEn[40]. Es verwendet einen angepassten Solver der Dreidimensionalen Reynolds-gemittelten Navier-Stokes-Gleichungen[41].


DE PARK(51).png


Abbildung: Beispiel einer WakeBlaster-Strömungssimulation für die Offshore-Windfarm Anholt. Die Farben geben die Windgeschwindigkeit relativ zur freien Anströmung wieder.

WakeBlaster implementiert einen RANS-Solver der die kompletten Windfarm modelliert anstelle einzelner WEA. Das Auflösen von Dreidimensionalen Effekten wie der Wake-Ausdehung und Wake-Überlagerung ersetzt empirische Annäherungen und reduziert die Unsicherheit. Weitere Informationen finden Sie auf https://proplanen.info/wakeblaster.

WakeBlaster läuft auf einem eigenen Server des Anbieters ProPlanEn und erfordert einen API-Schlüssel (siehe [[WakeBlaster (DE)#Erwerb von WakeBlaster-Credits|]].

WakeBlaster-Anwender profitieren von der Möglichkeit, WakeBlaster innerhalb von windPRO anzuwenden und so Zugang zum fortschrittlichen Handling von Meteorologischen Daten mit dem Scaler, den Optionen zur Anpassung der Leistungskennlinien sowie dem vereinheitlichten Berichtswesen zu erlangen. Dies erleichtert den Vergleich mit anderen Modellen, da alle Ausgaben gleich formatiert sind.

WindPRO-Anwender profitieren von einer nahezu nahtlosen Integration eines fortschrittlichen Wakemodells in ihren existierenden Workflow. Es ist auch möglich, WakeBlaster-Berechnungen beispielsweise im PERFORMANCE CHECK-Modul zu verwenden, um sie gegen SCADA-Daten zu validieren.


Einrichten der WakeBlaster-Anfrage

Der erste Schritt ist, das zu berechnende Windfarm-Layout zu definieren und daraus dann die notwendigen Dateien für die WakeBlaster-Berechnung zu generieren. Dies wird im PARK-Modul durchgeführt.

WakeBlaster-Berechnungen stehen nur im Rahmen der Zeitreihen-basierten Berechungsmodi in PARK zur Verfügung (Zeitreihe aus MESO-Daten / Zeitreihe aus Messdaten).

Richten Sie auf den Registern Optionen und WEA die Berechnungsparameter und das zu berechnende WEA-Layout ein. Die WakeBlaster-Berechnung auf dem ProPlanEn-Server wird für ein spezifisches Layout und WEA-Typ durchgeführt. Sollen diese nach Durchführen der Berechnung geändert werden, so ist eine Neuberechnung auf dem ProPlanEn-Server notwendig.

Wählen Sie die Winddaten auf dem Register Scaler wie hier beschrieben. Soll später eine weitere PARK-Berechnung mit demselben Layout und WEA-Typ, aber anderen Winddaten durchgeführt werden, so kann die Originalberechnung dupliziert und die Winddatenauswahl geändert werden.

Wählen Sie auf dem Register Wake das Modell WakeBlaster aus. Es erscheint ein neues Register gleichen Namens:


DE PARK(52).png


Das neue Register WakeBlaster:


DE PARK(53).png

Szenarien / Zeitreihen: Die Szenarien-Berechnung simuliert Standardfälle bezüglich Windrichtung und -geschwindigkeit und verwendet diese als Datenbank, wenn die Zeitreihe simuliert wird. Die Zeitreihen-Berechnung rechnet tatsächlich für jeden Zeitstempel eine individuelle Wakesimulation, was den Vorteil hat, dass zeitstempelweise Turbulenzwerte verwendet und so eine höhere Berechnungsgenauigkeit erreicht werden kann. Der Nachteil ist, dass mehr Fälle kostenpflichtig berechnet werden müssen. Eine Szenario-Berechnung umfasst üblicherweise 2700 Wake-Fälle, was für eine Zeitreihenberechnung nur für 4 Monate (bei Stundenzeitreihen) bzw. weniger als 1 Monat (bei 10min-Zeitreihen) reicht. Die Zeitreihen-Berechnung wird deswegen in der Regel eher bei Validierungsberechnungen für kürzere Zeiträume angewandt, in denen die Reaktion des Wakemodells auf spezifische bekannte Turbulenzbedingungen geprüft werden soll.

Szenario-Berechnung:

Simulierte Fälle: Hier werden die einzelnen Wake-Situationen definiert. Standardmäßig werden 2700 Wakesituationen berechnet, nämlich für Windgeschwindigkeiten von 2-16 m/s in 1 m/s-Schritten und 2° Richtungsauflösung (180 Sektoren). Dies kann bei Bedarf an spezifische Anforderungen angepasst werden. Die kleinstmögliche Richtungsauflösung ist 5°.

Erzeuge Wakeflow-Grafik: Wählen Sie eine spezifische Richtung, Windgeschwindigkeit und Nabenhöhe aus. Für diese Option werden 100 zusätzliche Fälle berechnet.

Turbulenz bearbeiten: Siehe hierzu den Abschnitt Sektorweise Daten.

Zeitreihen-Berechnung:

DE PARK(53.1).png

Turbulenz: Die Zeitreihen für Windrichtung und -geschwindigkeit werden auf dem Scaler-Register gewählt. Wenn diese Zeitreihen auch ein Turbulenzsignal enthalten, sollte aus Scaler gewählt werden. Alternativ kann die Turbulenz von einem METEO-Objekt bezogen werden und wahlweise noch mit einer Skalierung versehen werden, wenn eine bekannte Unter- oder Überschätzung vorliegt (z.B. bei modellierten Daten). Die Verwendung eines festen' Werts wird nicht empfohlen, da dies den Vorteil der Zeitreihen-Berechnung negiert.


Wenn alle notwendigen Daten eingegeben sind, klicken Sie auf Ok, um die lokale Vorberechnung zu starten. Abhängig von der Anzahl der WEA und METEO-Objekte kann dies einige Sekunden bis Minuten dauern. Bei der Vorberechnung werden die Daten für den ProPlanEn-Server vorbereitet. Sie schließt mit einem Fenster WakeBlaster Status ab:


DE PARK(54).png


Starten der WakeBlaster-Berechnung auf dem ProPlanEn-Server

Geben Sie URL und API-Schlüssel an entsprechend der Bestätigungsmail, die Sie beim Erwerb der WakeBlaster-Credits erhalten haben.


DE PARK(55).png

(Abgebildeter API-Schlüssel ist nicht gültig)

Schützen Sie Ihren API-Schlüssel vor unberechtigtem Zugriff. Er gilt für Ihr Unternehmen und gibt Zugriff auf Ihre Daten und berechnete Strömungsfälle. Darüber hinaus ermöglicht er, WakeBlaster-Credits für Strömungsfall-Berechnungen zu verbrauchen. WakeBlaster-Credits sind nicht übertragbar und werden nicht erstattet, wenn Fälle ohne Autorisierung berechnet wurden.


Creditstatus: Fragt beim WakeBlaster-Server ab, wie viele Credits aktuell vorhanden sind.


Prüfen Sie, ob ausreichend Credits für die geplante Berechnung vorhanden sind:


DE PARK(56).png


Hier: 15 Windgeschwindigkeiten x 180 Richtungen + 100 Fälle für die Wakeflow-Grafik = 2800

Nach Klick auf Ok erscheint eine Rückfrage. Nach Bestätigung werden die Daten zum ProPlanEn-Server hochgeladen und die Berechnung dort gestartet. Sie können windPRO während des Wartens auf die Ergebnisse schließen, aber vergessen Sie nicht, das Projekt zu speichern.


Fertigstellung der Berechnung

Die Berechnung auf dem ProPlanEn-Server dauert zwischen 10 Minuten und mehreren Stunden, abhängig von der Serverlast und dem Umfang der Berechnung. Bitte wenden Sie sich an sales-de@emd.dk, wenn Sie garantierte Berechnungskapazitäten für zeitkritische Projekte benötigen, wir schicken Ihnen gerne ein Angebot.

Nach Fertigstellung erhalten Sie eine Mail von calcsystem@cerebrum.emd.dk:

DE PARK(57).png


Sollte eine Berechnung ungewöhnlich lange dauern, können Sie den Status abfragen: Doppelklicken Sie im Fenster Berechnungen auf den Berechnungstitel; auf dem WakeBlaster-Register können Sie mit der Schaltfläche DE PARK(58).png den Status abfragen und erhalten gegebenenfalls Fehlermeldungen. Wenn Sie den Grund des Fehlers nicht selbst identifizieren können, schicken Sie den Meldungstext bitte an den windPRO-Support.

Verlassen Sie nach einer Statusabfrage das Fenster mit Abbruch, da ansonsten eine neue WakeBlaster-Berechnung gestartet wird!


Ist die Berechnung abgeschlossen, präsentiert sich der untere Teil des WakeBlaster-Registers wie folgt:

DE PARK(59).png


Klicken Sie auf Ergebnisse herunterladen und in Berechnung übernehmen. Die Teile des obigen Screenshots ab WakeBlaster Ergebnisdatei erscheinen erst nach dem Download.

Wakeflow-Grafik: Zeigt eine grafische Darstellung des Wakeflows, ähnlich dem Bild weiter oben auf dieser Seite. Diese Option ist nur verfügbar, wenn die Erzeugung einer Wakeflow-Grafik in der Berechnung inbegriffen war (Kosten: 100 Credits).

Berechnungs-Info: Vor allem wichtig, wenn bei der Berechnung Probleme auftreten. Anhand der Berechnungs-Infos kann das WakeBlaster-Team die Berechnung identifizieren und hoffentlich das Problem besser eingrenzen.


Wenn Sie jetzt mit Ok fortfahren, wird die PARK-Berechnung auf Basis der heruntergeladenen WakeBlaster-Ergebnisse durchgeführt. Beachten Sie, dass Einstellungen auf dem Register Scaler sowie einige andere Einstellungen vor Beginn der Berechnung verändert werden können; das WEA-Layout und die Leistungskennlinie müssen jedoch so bleiben, wie sie der WakeBlaster-Berechnung zugrunde lagen.


Evaluierung von WakeBlaster-Ergebnissen im Vergleich mit PARK2

Das betrachtete Beispiel ist die Offshore-Windfarm Anholt.

Es wird WakeBlaster 2.1.3 verwendet sowie, in diesem Fall, der freie Wind für jede WEA-Position. Leistungskennlinien-Korrekturen sind ebenso wie bei anderen Wakemodellen in windPRO verfügbar. Im vorliegenden Fall erhöht die Luftdichtekorrektur die berechnete AEP im Vergleich zur Standard-Leistungskennlinie um 0,4%, Turbulenzkorrektur erhöht sie um 0,7%.


DE PARK(60).png


WakeBlaster-Ergebnis:

DE PARK(61).png


Der Wakeverlust wird mit 6,4% berechnet, was geringfügig höher als die 6,3% ist, die mit PARK2 mit einer Standard-Wake-Decay-Konstante Offshore von 0,06 berechnet werden:

DE PARK(62).png


Mit der von EMD empfohlenen Wake-Decay-Konstante (0,8 x TI) werden 7,2 % ermittelt. Die Sensitivität gegenüber den Turbulenzintensitäts-Daten ist hoch:

DE PARK(63).png


Die tatsächliche Produktion für die Berechnungsperiode, normalisiert auf 1 Jahr, ist 1,763 GWh, was zur folgenden Bewertung der drei Berechnungen führt:

Gemessen PARK2 TI PARK2 DTU WakeBlaster
1,793 1,853 1,872 1,868
Gütefaktor 0,968 0,958 0,960


Die tatsächliche Produktion kann basierend auf Ergebnissen mit so niedriger Auflösung nicht verraten, welches Modell am besten performt. Eine Überproduktion von 5% kann problemlos mit Verlusten, Nicht-Verfügbarkeit, Optimierter Vermarktung, einem Bias in Winddaten oder anderem erklärt werden.


Ein Ergebnisvergleich WEA für WEA:

DE PARK(64).png


Es gibt hier keine bedueutenden Unterschiede zwischen den berechneten Wake-Verlusten. Detaillierte Vergleiche mit Messungen zeigen aber, dass das WakeBlaster-Modell in einigen, aber nicht allen Fällen besser als die N.O.Jensen-basierten Modelle arbeitet. Auf jeden Fall sind solche Vergleiche sehr sensitiv gegenüber Problemen im Anlagenbetrieb, der Genauigkeit der ct-Kennlinien usw.

Im OWA-Projekt (Offshore Wind Accelerator) wurden verschiedene Wakemodelle mit Betriebsdaten von sechs Offshore-Windfarmen in Dänemark und dem Vereinigten Königreich verglichen. Hier performt WakeBlaster (und PARK2) ebenfalls gut, es wird von keinem anderen Wakemodell übertroffen. Es kann nicht geschlossen werden, dass irgendein Wakemodell immer das beste ist, aber mehrere Optionen zu haben ist stets better als nur eine.

Die Modellunterschiede zeigen sich, wenn die berechneten Wake-Verluste der Zeitreihen-Berechnung mit hoher Richtungsauflösung dargestellt werden:


DE PARK(65).png

Abbildung: Wakeverluste nach Richtung, WakeBlaster und PARK2


Wenn der Wind entlang der langen Reihen weht (siehe Layoutplan unten) berechnet PARK2 höhere Wakeverluste als WakeBlaster. Es ist schwierig, zu validieren was die korrektere Lösung ist, da exakte Richtungsdaten rar sind. Der Test für Horns Rev1 weist jedoch ebenfalls darauf hin, dass die von PARK2 berechneten Wakeverluste zu hoch sind, wenn der Wind längs der Reihen weht, im Vergleich dazu, wenn sie schräg angeströmt werden. Alles in allem generieren beide Modelle ähnliche Gesamtergebnisse.


DE PARK(65.1).png

Abbildung: Offshore-Windfarm Anholt. Die Zahlen entsprechen denen im Ergebnisvergleich WEA für WEA.


Berechneter Wakeverlust nach Windgeschwindigkeit:

DE PARK(66).png


PARK2 berechnet von 5 bis 9 m/s höhere Verluste. In den höheren Windgeschwindigkeits-Klassen, in denen ein großer Teil der Produktion stattfindet, berechnet WakeBlaster geringfügig mehr Verluste als PARK2 mit DTU-Standard-WDC (jedoch weniger als PARK2 mit der EMD-Empfehlung bezüglich WDC).


Erwerb von WakeBlaster-Credits

Unter https://www.emd-international.com/windpro/cfd/wakeblaster/ finden Sie weitere Informationen zum Zugang zum WakeBlaster-Server und zum Erwerb von WakeBlaster-Credits. Die Kosten für eine WakeBlaster-Berechnung liegen im Bereich zwischen 20 und 50€.



PARK-Berechnungstypen

DE PARK(1).png


Standard PARK mit WAsP

Kurzbeschreibung

Windverteilung und Wake-Verluste an jeder WEA werden anhand einer WAsP-Modellierung mit Windstatistik berechnet; Umwandlung in Jährliche Energieproduktion anhand der Leistungskennlinie mit optionaler Luftdichte-Korrektur. Verdrängungshöhen (Wald) und RIX (steiles Gelände) können optional berücksichtigt werden.


Unterregister

Zu Ergebnissen siehe PARK-Ergebnisse.


Standard PARK mit WAsP-CFD

Kurzbeschreibung

Windverteilung und Wake-Verluste an jeder WEA werden anhand einer WAsP-CFD-Modellierung mit Windstatistik berechnet; Umwandlung in Jährliche Energieproduktion anhand der Leistungskennlinie mit optionaler Luftdichte-Korrektur. Verdrängungshöhen (Wald) können optional berücksichtigt werden.


Unterregister

Zu Ergebnissen siehe PARK-Ergebnisse.


Standard PARK mit Ressourcenkarte

Kurzbeschreibung

Windverteilung und Wake-Verluste an jeder WEA werden anhand einer Windressourcenkarte (WAsP-Format) berechnet; Umwandlung in Jährliche Energieproduktion anhand der Leistungskennlinie mit optionaler Luftdichte-Korrektur.

Anmerkungen:

  • Komplexe Verdrängungshöhen-Situationen sollten bereits bei der Erzeugung der Windresourcenkarte mit RESOURCE berücksichtigt werden. Im Rahmen der PARK-Berechnung können Verdrängungshöhen nur noch omnidirektional angewandt werden.
  • Windressourcenkarten können mit dem RESOUCRE-Modul anhand eines oder mehrerer METEO-Objekt auf die Windbedingungen am Standort kalibriert werden, z.B. wenn sie auf Basis von unvalidierten Reanalyse- oder Mesoskalendaten berechnet wurden.


Unterregister

Zu Ergebnissen siehe PARK-Ergebnisse.


Zeitreihe aus MESO-Daten

Kurzbeschreibung

Windverteilung und Wake-Verluste an jeder WEA werden aus METEO-Objekt(en) mit Meso-Terraindaten berechnet (derzeit nur mit EMD-Mesodaten möglich). Deren Daten werden mit WAsP oder WAsP-CFD anhand eines Scalers zeitstempelweise auf die WEA-Positionen umgerechnet und ermöglichen eine Produktionsberechnung für jeden Zeitstempel. Die Anwendung einer Post-Kalibrierung im Scaler wird dringend empfohlen. Ergebnisse können als Jahresproduktion oder für einen spezifischen Zeitraum ausgegeben werden. Verdrängungshöhen (Wald), RIX (steiles Gelände) sowie erweiterte Zeitstempel-basierte Leistungskennlinien-Anpassungen und Wake-Modell-Anpassungen (Deep-Array-Effekt) sind weitere Optionen.


Kurzanleitung: PARK-Berechnung mit Mesodaten


Kurzanleitung (Englisch): Kalibrieren von Meso-Scaler-PARK-Berechnungen anhand von Referenz-WEA


Kurzanleitung (Englisch): Kalibrieren von Meso-Scaler-PARK-Berechnungen anhand von Messdaten


Unterregister

Zu Ergebnissen siehe PARK-Ergebnisse.


Zeitreihe aus Messdaten

Kurzbeschreibung

Windverteilung und Wake-Verluste an jeder WEA werden aus METEO-Objekt(en) berechnet. Deren Daten werden mit WAsP, WAsP-CFD, .flowres- oder Windressourcen-Datei anhand eines Scalers zeitstempelweise auf die WEA-Positionen umgerechnet und ermöglichen eine Produktionsberechnung für jeden Zeitstempel.

Das Scaling geschieht standardmäßig anhand des A-Parameter-Verhältnisses (siehe Gelände-Scaling).

Die Höhen für die Windgeschwindigkeits- und die Windscherungs-Berechnung können separat ausgewählt werden.

Ergebnisse können als Jahresproduktion oder für einen spezifischen Zeitraum ausgegeben werden, dabei können Korrekturen für Datenverfügbarkeit oder saisonalen Bias angewandt werden. Verdrängungshöhen (Wald), RIX (steiles Gelände) sowie erweiterte Zeitstempel-basierte Leistungskennlinien-Anpassungen und Wake-Modell-Anpassungen (Deep-Array-Effekt) sind weitere Optionen.


Kurzanleitung: Scaler-PARK-Berechnungen mit Messdaten


Unterregister

Zu Ergebnissen siehe PARK-Ergebnisse.


Standard PARK mit ATLAS

Kurzbeschreibung

Zur Beschreibung der ATLAS-Methode siehe ATLAS.

Dies ist eine PARK-Berechnungsvariante aus älteren windPRO-Versionen, die aufgrund aktuellerer, besserer Methoden obsolet ist und nicht weiterentwickelt wird, aber zwecks Rückwärtskompatibilität verfügbar bleibt.


Unterregister

Zu Ergebnissen siehe PARK-Ergebnisse.


Standard PARK mit METEO-Objekt

Kurzbeschreibung

PARK-Berechnung ohne Modellierung der Windverhältnisse über das Gelände. Die Winddaten werden so verwendet, wie sie in einem METEO-Objekt angegeben sind (siehe auch METEO-Berechnung).

Dies ist eine PARK-Berechnungsvariante aus älteren windPRO-Versionen, die aufgrund aktuellerer, besserer Methoden obsolet ist und nicht weiterentwickelt wird, aber zwecks Rückwärtskompatibilität verfügbar bleibt.


Unterregister

Zu Ergebnissen siehe PARK-Ergebnisse.


Standard PARK mit WAsP, ATLAS oder METEO-Objekt

Kurzbeschreibung

Berechnungsvariante, die eine Mischung der Winddaten aus verschiedenen Modellen ermöglicht (vgl. Standard PARK mit WAsP, Standard PARK mit ATLAS und Standard PARK mit METEO-Objekt).

Dies ist eine PARK-Berechnungsvariante aus älteren windPRO-Versionen, die aufgrund aktuellerer, besserer Methoden obsolet ist und nicht weiterentwickelt wird, aber zwecks Rückwärtskompatibilität verfügbar bleibt.


Unterregister

Zu Ergebnissen siehe PARK-Ergebnisse.


Standard mit WAsP und zeitlicher Variation (2.9-Modus)

Kurzbeschreibung

Der 2.9-Modus zur zeitlichen Variation basiert auf einer Modellierung der Windverhältnisse mit WAsP aus einer Windstatistik, und der zusätzlichen Anwendung einer Schablonen-Zeitreihe (METEO-Objekt oder WTI-Zeitreihe) um die Variation der Windverhältnisse im Jahres- und Tagesverlauf zu erfassen.

Dies ist eine PARK-Berechnungsvariante aus älteren windPRO-Versionen, die aufgrund aktuellerer, besserer Methoden obsolet ist und nicht weiterentwickelt wird, aber zwecks Rückwärtskompatibilität verfügbar bleibt.

Diese Methode wurde durch das Scaler-Konzept ersetzt.


Unterregister

Zu Ergebnissen siehe PARK-Ergebnisse.


Standard PARK mit Ressourcendatei und zeitlicher Variation (2.9-Modus)

Kurzbeschreibung

Der 2.9-Modus zur zeitlichen Variation basiert auf einer Modellierung der Windverhältnisse mit WAsP aus einer Windstatistik (bei diesem Berechnungstyp findet die Modellierung bereits im Vorfeld im Rahmen einer RESOURCE-Berechnung statt), und der zusätzlichen Anwendung einer Schablonen-Zeitreihe (METEO-Objekt oder WTI-Zeitreihe) um die Variation der Windverhältnisse im Jahres- und Tagesverlauf zu erfassen.

Dabei liefert die Windressourcenkarte einen Satz sektorweise Weibull-Verteilungen für die WEA-Position. Die Zeitreihe, die als Schablone verwendet wird, um die jährliche und tägliche Variation des Windes zu repräsentieren, wird via WAsP auf die WEA-Position modelliert und liefert einen weiteren Satz Weibull-Verteilungen. Beide Weibull-Sätze werden verwendet, um sektorweise Transferfunktionen zu bestimmen, die dann auf die Zeitstempel der Schablonen-Zeitreihe angewandt werden, um eine repräsentative Zeitreihe für die WEA-Position zu erhalten.

Dies ist eine PARK-Berechnungsvariante aus älteren windPRO-Versionen, die aufgrund aktuellerer, besserer Methoden obsolet ist und nicht weiterentwickelt wird, aber zwecks Rückwärtskompatibilität verfügbar bleibt.

Diese Methode wurde durch das Scaler-Konzept ersetzt.


Unterregister

Zu Ergebnissen siehe PARK-Ergebnisse.



PARK-Berechnungseinstellungen

Register Optionen (Standard)

DE PARK(8).png


Curtailments anwenden: Sektormanagement-Curtailments wirken sich auf die Produktion einer WEA sowie auf den Wake-Effekt an benachbarten WEA aus. Beides wird berücksichtigt, wenn diese Option aktiviert ist. Für weitere Informationen siehe PARK: Register Curtailment.

Diese Option ist nicht verfügbar für Berechnungen der Gruppe Andere PARK-Berechnungen auf dem Register Hauptteil.

Blockage verwenden: Zeigt ein zusätzliches Register Blockage an, auf dem Blockage (Induktion) betreffende Einstellungen getätigt werden können.

Erweiterte Optionen zeigen: siehe unten

Wakemodell: Siehe Wakeverlust-Modell. Das von EMD empfohlene Standardmodell ist N.O.Jensen (Risø/EMD) Park 2 2018-Modell.


Modellparameter

Wake-Decay-Konstante: Siehe den Abschnitt über Wakeverlust-Modelle, insbesondere das Kapitel zur Wake-Decay-Konstante. Definiert, wie stark die Wake sich hinter dem Rotor ausdehnt und wie schnell sich die Windgeschwindigkeit erholt. Es wird empfohlen, diesen Wert standortspezifisch und mit automatischer Anpassung an die Nabenhöhe via Erweiterte Optionen) zu wählen.

(Hier klicken für Versionen vor windPRO 3.6)

In Versionen vor windPRO 3.6 findet in den Erweiterten Optionen keine automatische Anpassung an die Nabenhöhe statt, sondern es wird für die PARK-Berechnung eine einheitliche Wake-Decay-Konstante abhängig von Rauigkeit und Höhe ü.Gr. gewählt.

Ohne die Erweiterten Optionen stehen lediglich die folgenden Standardwerte zur Verfügung:

DE PARK(9).png


Berichtsoptionen

Zusätzl. Referenzhöhe: Gibt für die angegebene Höhe und die Position des Terraindatenobjekts die mittlere Windgeschwindigkeit, Bruttowindenergie und Äquivalente Rauigkeit an.

WEA-Fläche(n) auf Karte: Ausgewählte WEA-Flächen-Objekte werden auf Karten auf Berichten angezeigt.

Umgang mit Verlusten und Unsicherheiten: Hier wird die Auswahl getroffen, wie dieses Thema auf den Berichten gehandhabt wird. Es wird empfohlen, das Modul LOSS&UNCERTAINTY zu verwenden, um diesem wichtigen Teil der AEP-Berechnung den angemessenen Fokus zu geben. Für einfachere oder vorläufige Berechnungen können die anderen Optionen verwendet werden. Mit der Option Pauschaler Abschlag wird eine zusätzliche Spalte in den Ergebnistabellen eingeführt, in denen die entsprechende Reduktion ausgewiesen wird. Der Spaltentitel kann selbst definiert werden.


Erweiterte Optionen

Wake-decay-Konstante

Das Menü enthält weitere Möglichkeiten, die WDC an den Standort anzupassen:


DE PARK(10.2).png

Die Auswahl erfolgt nach der mittleren Standortrauigkeit. Von dieser rechnet windPRO - für die Nabenhöhe jeder WEA individuell - in Turbulenz und dann in WDC um. Wenn sich die Rauigkeiten je nach Richtung unterscheiden, können via Bearbeiten / Aus Meteo-Obj auch richtungsweise Rauigkeiten (oder Turbulenzen oder WDC) angegeben werden.

Wenn eine Schaltfläche Zu 3.6-Meth.konvertieren erscheint, so wurde diese Berechnung in einer Version erzeugt, in der noch eine einheitliche WDC in der PARK-Berechnung verwendet wurde (anstatt Nabenhöhenabhängig). Siehe hierzu den grauen Kasten unten.


(Hier klicken für Versionen vor windPRO 3.6)

Bis einschließlich windPRO 3.5 fand in den Erweiterten Optionen keine automatische Anpassung an die Nabenhöhe statt, sondern es wurde für die gesamte PARK-Berechnung eine einheitliche Wake-Decay-Konstante abhängig von Rauigkeit und einer selbst gewählten Höhe ü.Gr. gewählt. Dies hat gegenüber der aktuellen Methode zwei Nachteile:

  1. . wenn in derselben Berechnung WEA unterschiedlicher Nabenhöhen vorkamen, musste ein Mittelwert oder ein bevorzugter Wert gewählt werden
  2. . wenn eine Berechnung dupliziert und mit einer neuen Nabenhöhe durchgeführt wurde, bestand die Gefahr, die Anpassung der WDC zu vergessen.
Zu den vorherigen Auswahlmöglicheiten siehe ausklappbare Tabelle unten.

WDC bis windPRO 3.5 in Abhängigkeit von Rauigkeit und Höhe ü.Gr.
Nabenhöhe
Gelände ↓ RC 25 50 75 100 150
Sehr stabil - 0,035 0,034 0,033 0,033 0,032
Offshore 0 0,057 0,054 0,052 0,051 0,049
Offshore, hohe TI 0,5 0,072 0,067 0,065 0,063 0,060
Sehr freie Felder 1,0 0,059 0,054 0,051 0,049 0,047
Freie Felder 1,5 0,065 0,059 0,056 0,053 0,051
Strukturierte Felder 2,0 0,073 0,065 0,061 0,058 0,055
Stark strukturierte Felder 2,5 0,083 0,073 0,068 0,065 0,061
Bewaldet / komplex 3,0 0,096 0,082 0,076 0,072 0,067
Sehr bewaldet / komplex 3,5 0,114 0,095 0,087 0,082 0,075


Weitere Informationen zur Wake-decay-Konstante finden Sie unter Wakeverlust-Modell.


Sektorweise Daten

Über Bearbeiten/aus METEO-Obj. können Sie die Einstellungen zur Wake-decay-Konstante sowie zur Umgebungsturbulenz (sofern diese für die aktuellen Berechnungsoptionen notwendig ist) sektorweise verfeinern:


DE PARK(11).png


Die Eingaben in diesem Fenster sind vollständig durch Formeln miteinander verknüpft (siehe Wakeverlust-Modell).

  • Beispiel-Nabenhöhe (Park)[m]: Die hier angegebene Höhe erscheint in der Tabelle unten als zusätzliche Spalten für TI und WDC.
    • Werden sektorweise Einstellungen manuell über die Spalte Geländeklasse definiert, so kann windPRO automatisch auf die Nabenhöhe aller beteiligter WEA umrechnen. In diesem Fall ist in der rechten Spalte der entsprechenden Zeile vermerkt "abhängig von Nabenhöhe" und die Angabe unter Beispiel-Nabenhöhe ist für die PARK-Berechnung nicht relevant.
    • Wird die Eingabe dagegen über Rauigkeitslänge, TI, WDC oder ein METEO-Objekt getätigt, steht dort "unabhängig von Nabenhöhe". Die unter "Beispiel-Nabenhöhe" eingegebene Nabenhöhe ist dann die Höhe, für die die angegebene TI oder WDC gild. In der PARK-Berechnung wird dann eine einheitliche Wake-Decay-Konstante für ebendiese Höhe verwendet.
  • Anzahl der Sektoren: Geben Sie an, in welcher räumlichen Auflösung die Angaben zur Wake-Decay-Konstante erfolgen sollen.
    • Für schnelle Berechnungen in relativ homogenem Gelände wählen Sie nur einen Sektor
  • Quelle: Manuelle Eingabe / METEO-Objekt: Wenn Messdaten vom Standort in einem METEO-Objekt vorliegen, verwenden Sie in der Regel dieses; ansonsten definieren Sie die Geländeklassen in den Sektoren manuell.
  • Manuelle Eingabe über: Standard ist die Eingabe über die Geländeklasse. Die TI und WDC werden dann für die angegebene Beispiel-Nabenhöhe angezeigt, aber in der PARK-Berechnung wird die WDC individuell für jede Nabenhöhe ermittelt. Soll die WDC durch Eingabe der TI ermittelt oder direkt eingegeben werden, so ist eine automatische Umrechnung auf WEA-Nabenhöhen nicht möglich.
  • WDC = TI x Faktor: Der Standardfaktor für das PARK2-Modell ist 0,6; für das N.O.Jensen-Modell ist es 0,5. Wird das Wakemodell geändert, nachdem in diesem Fenster bereits Eingaben erfolgt sind, sollten die berechneten Werte auf jeden Fall danach überprüft werden, ob sie noch mit dem geänderten Faktor zusammen passen.
    • Offshore und Onshore mit geringer TI ~<10%: Viele Validierungen zeigen, dass an Standorten mit geringer Turbulenz der Faktor 0,6 (PARK2) bzw. 0,5 (PARK1) deutlich zu gering ist. Wird diese Option aktiviert, wird der Modellstandard auf 0,67 (PARK1) bzw. 0,8 (PARK2) geändert.
  • TI skalieren mit Faktor: Mit diesem Faktor können z.B. TI aus Mesoscale-Daten an Standortmessungen angepasst werden. Mesoscale-TI hat an Onshore-Standorten eine hohe Unsicherheit, da die Modelle auf der Mesoskalen-Ebene arbeiten und somit die Mikroskalige Turbulenz nicht erfassen. Eine Kurzzeitmessung reicht häufig aus, um die Mesoscale-TI auf das Standortniveau zu kalibrieren und somit eine Langzeit-TI-Zeitreihe zu erhalten. Insbesondere bei EMD-WRF Europe+ und vergleichbaren Datensätzen zeigt sich, dass das Turbulenzniveau Offshore sowie manchmal auch Onshore etwa um die Wurzel aus 2 (1,41) zu gering ist und es wird empfohlen, damit zu multiplizieren. Für EMD-ConWx und EMD-WRF On-Demand-Daten ist die TI Offshore wie erwartet und sollte nicht skaliert werden.


Von METEO-Daten laden: Die sektorweise Umgebungsturbulenz kann aus einem Meteodaten-Objekt geladen werden. Dabei wird die Turbulenz auf Nabenhöhe konvertiert, um einen korrekten Input zu liefern für die WDC-Berechnung oder für Modelle, die direkt die TI verwenden (WakeBlaster und Ainslie).


DE PARK(12).png


Der Windgeschwindigkeitsbereich, aus dem die Turbulenzen gemittelt werden, wurde auf 5-15 m/s festgelegt, da dies der Bereich ist, in dem die Wakeverluste am wichtigsten sind.

(Hier klicken für Versionen vor windPRO 3.2)

In Versionen vor windPRO 3.2 wurde ein Windgeschwindigkeitsbereich von 10-20 m/s verwendet.


Mit der kleinen Taschenrechner-Schaltfläche neben der Option zur manuellen Eingabe über die TI (erscheint nur, wenn diese Option ausgewählt ist) gelangen Sie zum Umgebungsturbulenz-Rechner:

DE PARK(11.1).png


Erweiterte Berechnungen

Diese Berechnungen stehen nur zur Verfügung, wenn ein anderes Wakemodell als N.O.Jensen (Risø/EMD) bzw. N.O.Jensen (Risø/EMD) Park 2 2018 verwendet wird.


DE PARK(13).png


Reduzierte Windgeschw. in Windfarm erzeugt eine Matrix mit den berechneten WG-Reduktionen für einen bestimmten Punkt, für jede Windrichtung und jede Windgeschwindigkeit (freie Anströmung). Eine Anwendungsmöglichkeit ist es, eine sehr kleine WEA (0,1m Rotordurchmesser) an eine Messmastposition innerhalb eines Windparks zu platzieren, um die Reduktion der gemessenen Windgeschwindigkeiten durch die umliegenden WEA zu erhalten. Daraus kann dann wiederum die freie Anströmung rückgerechnet werden, was für Performance-Prüfungen nützlich sein kann.

Park-Kennlinie auf Basis des PPV-Modells bezieht die berechnete Park-Leistungskennlinie auf eine spezifische Messmastposition außerhalb der Windfarm. Dies kann z.B. für Prognosesysteme nützlich sein, in denen die Prognosewerte für eine bestimmte Position (Messmastposition) geliefert werden. Der Park-Leistungskennlinie kann dann die Windpark-Produktion entnommen werden.

Turbulenz-Berechnungen geben die Umgebungsturbulenz und die WEA-induzierte Turbulenz für jede WEA-Position aus. Hierbei handelt es sich um eine stark vereinfachte Methodik; es wird empfohlen, diese Berechnungen im Modul SITE COMPLIANCE durchzuführen, da nur dort die aktuellen IEC-Richtlinien in vollem Umfang berücksichtigt werden.


DE PARK(14).png

Weibull für +/- ½ RD berechnen: Diese zusätzliche Berichtsoption ermöglicht eine Evaluation der Variation der Windgeschwindigkeiten über die Rotorkreisfläche.


Wake-Modell

Wake-Modell: DE PARK(15).png

Siehe Kapitel Wakeverlust-Modell.

EMD empfiehlt das N.O.Jensen (Risø/EMD) Park 2 2018-Modell. Informationen zu diesem und den anderen Wakemodellen finden Sie unter Wakeverlust-Modell sowie in diesem Dokument.


Turbulenzmodell

DE PARK(16).png

Die Wake- und Turbulenzmodelle sowie andere Erweiterte Funktionen der PARK-Berechnung sind im folgenden Dokument beschrieben:

http://help.emd.dk/knowledgebase/content/ReferenceManual/Wake_Model.pdf

Turbulenzberechnungen innerhalb von PARK sind nicht mit den Modellen N.O.Jensen (Risø/EMD) sowie N.O.Jensen (Risø/EMD) Park 2 2018 möglich. Wir empfehlen, Turbulenzberechnungen mit SITE COMPLIANCE durchzuführen.


WAsP-Parameter bearbeiten

Siehe WAsP-Parameter.

Beachten Sie, dass seit WAsP 11 die WAsP-Parameter in der Windstatistik (sofern diese mit WAsP 11 generiert wurde) gespeichert werden. Bei WAsP-11-Berechnungen mit WAsP-11-Windstatistik finden im PARK-Modul modifizierte WAsP-Parameter keine Anwendung.



Register Optionen (Scaler)

Diese Optionen stehen größtenteils nur für die Scaler-Berechnung zur Verfügung, bei der die PARK-Produktion auf Basis einer Zeitreihe ermittelt wird.


DE PARK(22).png


Berechnen

Mittlere Jahresproduktion (AEP): Die Standardausgabe. Die Mittlere Jahresproduktion wird ermittelt, indem die mittlere stündliche Produktion der gesamten verwendeten Zeitreihe mit 8766 multipliziert wird (Anzahl Stunden pro Jahr + ¼ Tag als Schaltjahres-Ausgleich).

Jahreszeit-Korrektur: Über Bearbeiten können die Jahreszeiten definiert werden. Ist die Jahreszeit-Korrektur aktiviert, wird für jede einzelne Jahreszeit die mittlere stündliche Produktion ermittelt und diese mit der Anzahl Stunden in der Jahreszeit multipliziert. Dadurch erhält jede Jahreszeit dieselbe Gewichtung (mit Korrektur für Längenunterschiede der Jahreszeiten) und es kann z.B. ein übermäßiges Vorkommen einer Jahreszeit kompenisert werden. Diese Option kann allerdings zu Verzerrungen der Produktion führen, wenn für einzelne Jahreszeiten die Datenverfügbarkeit gering ist, da dann die verfügbaren Daten als repräsentativ für die gesamte Jahreszeit angenommen werden. Liegen für eine Jahreszeit weniger als 1% aller Daten vor, ist keine Jahreszeit-Korrektur möglich.
Langzeit-Korrekturfaktor (auf Energie): Wenn für die Periode, für die Winddaten vorliegen, eine bekannte Abweichung gegenüber dem Langzeit-Windklima herrscht, kann hier ein Korrekturfaktor angegeben werden.

Produktion für spezifische Periode: Einfache Berechnung der Produktion für die ausgewählte Periode (Auswahl auf Register Scaler). Kann beispielsweise verwendet werden, um den Verlust zu ermitteln, der durch eine Stillstandsperiode aufgrund technischer Probleme aufgetreten ist.

Korrektur für Daten-Verfügarkeit: Wenn in der spezifizierten Periode (definiert durch den ersten und den letzten Zeitstempel in der Berechnungsperiode) einige Zeitstempel fehlen, so kann dies kompensiert werden, indem das Ergebnis durch die Verfügbarkeit dividiert wird. Wird diese Option nicht aktiviert, wird angenommen, dass in Perioden ohne Daten auch keine Produktion erfolgt.
START-STOP Zeiten aus WEA-Objekten verw.: Wenn in der gewählten Periode eine oder mehrere WEA nicht durchgehend in Betrieb sind, so hat dies Auswirkungen auf die Produktion dieser WEA sowie auf den Wake-Effekt an den benachbarten WEA. Dies kann berücksichtigt werden, wenn im WEA-Objekt Daten zur In- bzw. Außerbetriebnahme angegeben sind (Siehe WEA-Objekt, Register Betrieb). Wenn sich während der Betriebszeit der WEA zu einem bestimmten Zeitpunkt die Leistungskennlinie dauerhaft ändert, so kann dies auch mit diesem Feature nachgebildet werden, indem an derselben Position zwei WEA platziert werden, von denen eine zum Zeitpunkt der LK-Änderung außer Betrieb geht und die andere in Betrieb.
Eine andere Anwendung dieses Features besteht darin, die Auswirkungen zukünftiger Windfarmen zu berechnen. Versehen Sie dazu beispielsweise eine 20j-Langzeitreihe mit einem 20-Jahre-Offset, so dass Sie die nächsten 20 Jahre abbildet. Geben Sie für zukünftige WEA deren Inbetriebnahme im WEA-Objekt an und berechnen Sie die kommenden 20 Jahre mit dieser Option, so können Sie deren Effekt auf die 20-Jahres-Produktion Ihrer Windfarm berechnen.


Tageszeitabhängige Leistungskennlinie: Die Perioden (Tag, Abend, Nacht) können über Zeiträume bearb. definiert werden. Voraussetzung ist, dass in den WEA-Objekten Leistungs-/Schall-Paare definiert sind.

Diese Option kann nicht gemeinsam mit der folgenden Option, Curtailments, gewählt werden

DE PARK(23).png

Curtailments anwenden: Sektormanagement-Curtailments wirken sich auf die Produktion einer WEA sowie auf den Wake-Effekt an benachbarten WEA aus. Beides wird berücksichtigt, wenn diese Option aktiviert ist. Für weitere Informationen siehe PARK: Register Curtailment.

Diese Option kann nicht gemeinsam mit der vorigen Option, Tageszeitabhängige Leistungskennlinie, gewählt werden


Blockage verwenden: Zeigt ein zusätzliches Register Blockage an.


Parkleistung an Netzkapazität anpassen (Grid curtailment): Hier kann die Maximale Netzkapazität angegeben werden, wenn diese kleiner ist als die Nennleistung des Windparks. Dies bedeutet, dass bei Nennleistung die WEA reduziert betrieben werden müssen, um die Netzbegrenzung einzuhalten.

Wird zu einem Zeitpunkt (Zeitstempel) mehr produziert, als das Netz aufnehmen kann (zuzüglich interner Netzverluste, die bei Elektr. Verlust bei Volllast angegeben werden können), wird der Überschuss proportional zu deren Produktion von allen Neuen WEA sowie von Existierenden WEA, bei denen das Häkchen "Wird als WEA im Windpark behandelt" gesetzt ist, abgezogen.

Beispiel: Wenn die Netzkapazität (zzgl. elektrischer Verlust bei Volllast) um 5% überschritten wird, werden von der Produktion jeder WEA 5% abgezogen.

Der Verlust durch Netzbegrenzung wird als zusätzlicher, unabhängiger Verlust nach der Berechnung von Wakes und WEA-spezifischen Curtailments ausgewiesen.


Ausgabe für PERFORMANCE CHECK und/oder Ergebnisexport

Bei Scaler-Berechnungen wird intern für jede WEA eine Produktionszeitreihe mit mehreren Parametern berechnet. Dabei fallen sehr große Datenmengen an, häufig über hundert MB pro Berechnung für eine kleine Windfarm mit 10 WEA. Um zu verhindern, dass die Projektdatei zu groß wird, können Einschränkungen definiert werden, was davon gespeichert wird:

  • Für welche WEA werden Ergebniszeitreihen gespeichert
  • Werden nur Summen für alle WEA gespeichert
  • In welcher zeitlichen Aggregierung werden Ergebniszeitreihen gespeichert

Standardmäßig werden monatlich aggregierte Zeitreihen gespeichert. Soll eine Analyse des Projekts in PERFORMANCE CHECK oder in HYBRID erfolgen, sollte dies auf "Keine Aggregierung" oder 1-h-Werte gesetzt werden.

Summenspalte nur für neue WEA: Ist diese Option ausgewählt, so enthält die Summenspalte in der Produktionszeitreihe nur die Summe für die neuen WEA, ansonsten ist dort die Summe aller WEA zu finden.

Reduzierte Windgeschw. in Windfarm: Erzeugt eine Matrix mit den berechneten WG-Reduktionen für jede WEA, jede Windrichtung und jede Windgeschwindigkeit (freie Anströmung) als exportierbares Ergebnis (siehe Ergebnis in Datei). Eine Anwendungsmöglichkeit ist es, eine sehr kleine WEA (0,1m Rotordurchmesser) an eine Messmastposition innerhalb eines Windparks zu platzieren, um die Reduktion der gemessenen Windgeschwindigkeiten durch die umliegenden WEA zu erhalten. Daraus kann dann wiederum die freie Anströmung rückgerechnet werden, was für Performance-Prüfungen nützlich sein kann.

Aggregierung der Zeitreihe: Standard ist, dass die Ergebnisausgabe (via Ergebnis in Datei) monatlich aggregiert (für Produktionen) bzw. gemittelt (für Windgeschwindigkeiten und Berechnungsparameter) erfolgt, da ansonsten sehr große Datenmengen dauerhaft im Projekt vorgehalten werden müssten (siehe Spalte Größe im Berechnungen-Fenster). Für eine LOSS&UNCERTAINTY (DE)-oder eine PERFORMANCE CHECK-Berechnung sollte allerdings "Keine" Aggregierung gewählt werden, da hierfür mindestens Stundendaten erforderlich sind.


Berichtseinstellungen:

Siehe Register Optionen

WEA auf Berichten Zeitliche Variation: Neben der Unterscheidung in Neue und Existierende WEA kann bei den existierenden WEA auch zwischen "Park-WEA" und "Nicht-Park-WEA" unterschieden werden (siehe Seite Existierende WEA).



Register WEA und WEA<>Winddaten

DE PARK(6).png

Auf dem zweiten Register WEA lassen sich im oberen Bereich die Layer auswählen, von denen WEA in der Berechnung berücksichtigt werden sollen. Standardmäßig sind die Layer ausgewählt, die auf der Karte eingeschaltet (sichtbar) sind.

Anmerkung: Existierende WEA erscheinen standardmäßig nur auf dem Bericht Referenz-WEA. Ihr abschattender Effekt auf neu geplante WEA wird dennoch berücksichtigt. Wenn Sie wünschen, dass die existierenden WEA und deren durch die neue Parksituation reduzierter Ertrag auch auf dem Hauptergebnis erscheinen, so müssen Sie in den Objekt-Eigenschaften der Existierende-WEA-Objekte das Häkchen auf dem Register WEAWird als WEA im Windpark behandelt (Erscheint auf PARK-Hauptergebnis) setzen!

Bei einigen PARK-Berechnungsvarianten erscheint im unteren Bereich des Registers eine Option Jeder WEA einzeln ein Meteo- oder Terraindatenobjekt zuweisen. Diese aktiviert ein neues Register

WEA<>Winddaten. Ansonsten erfolgt die Zuordnung von WEA und Winddatenobjekten über die räumliche Entfernung, d.h. es wird für jede WEA das jeweils nächstgelegene Winddatenobjekt verwendet. Bevor Sie dieses Häkchen setzen, sollten Sie auf dem Register Wind Ihre Wahl treffen.

DE PARK(7).png



Register Curtailment

(Hier klicken für Versionen vor windPRO 3.3)

Zum Handling von Curtailments in windPRO 3.2 siehe das archivierte windPRO 3.2-Energie-Handbuch, Kapitel 3 Seite 137. Vor windPRO 3.2 wurden Curtailments nicht innerhalb des PARK-Moduls behandelt.


Siehe hierzu auch Quick Guide PARK-Berechnung mit Curtailments.


Ein Curtailment ist eine planmäßige Abschaltung der WEA, wenn bestimmte Bedingungen gegeben sind, z.B.

  • Schallreduktion
  • Fledermausabschaltung
  • Turbulenzabschaltung (Sektormanagement)

Das Register Curtailment erscheint in den Berechnungseinstellungen einer Windstatistik- oder Scaler-basierten PARK-Berechnung, wenn folgende Option ausgewählt ist:

PARK-Berechnung → Register OptionenCurtailments anwenden 

In Windstatistik-basierten PARK-Berechnungen können nur Curtailments berücksichtigt werden, die auf Windgeschwindigkeit und/oder Windrichtung basieren (in der Regel nur Turbulenzabschaltungen/Sektormanagement). In Scaler-basierten PARK-Berechnungen können auch Curtailments berücksichtigt werden, die auf anderen Parametern basieren, für die ein Zeitreihen-Signal vorhanden ist.

Curtailments wirken sich auf die Produktion einer WEA sowie auf den Wake-Effekt an benachbarten WEA aus.

Die Curtailments selbst werden in der Regel in den WEA-Objekten auf dem dortigen Register Curtailments definiert; in einer PARK-Berechnung erscheinen diese dann auf dem PARK-Register Curtailments:

DE PARK(44).png

Bei welchen WEA welche Curtailments benötigt werden, kann je nach Curtailment auf unterschiedliche Weise ermittelt werden, z.B.

  • DECIBEL-Berechnungen, um Schallabschaltungen zu planen
  • SITE COMPLIANCE-Berechnungen, um Sektormanagement-Curtailments zu planen
  • Avifaunistische oder Fledermaus-Gutachten, die Informationen zu benötigten Vogelschutz- oder Fledermausabschaltungen geben.

Wird das Häkchen Bearbeitung zulassen gesetzt, können die Curtailments direkt auf dem PARK-Register definiert werden. Dort eingegebene Curtailment-Daten werden ins WEA-Objekt übertragen und haben somit auch für weitere Berechnungen Wirksamkeit.

Wenn ein bestimmtes Curtailment zusätzliche meteorologische Signale benötigt werden, so kann in der unteren Fensterhälfte angegeben werden, woher diese bezogen werden sollen (nur für Scaler-Berechnungen). Im Beispiel oben benötigt das Fledermaus-Curtailment ein Temperatursignal. Es wurde angegeben, dass dieses von einem METEO-Objekt bezogen werden soll. Bei der Auswahl der Quelle ist darauf zu achten, dass die METEO-Zeitreihe die gesamte Periode der Scaler-Zeitreihe abdeckt.


Ergebnisse von PARK-Berechnungen mit Curtailment

Die Curtailment-Verluste werden auf dem PARK-Hauptergebnis in einer eigenen Spalte neben den Wake-Verlusten angegeben. Im via Ergebnis-in-Datei exportierten Park result werden Curtailment-Verluste in Spalte Z angegeben. In Zeitreihen-Exports aus Scaler-Berechnungen (Park time variation) wird bei Verwendung der maximalen zeitlichen Auflösung für jedes Intervall die verwendete Leistungskennlinie angegeben.

Wird die PARK-Berechnung einer LOSS&UNCERTAINTY-Berechnung zugrunde gelegt, werden die Curtailment-Verluste und die Wake-Verluste dorthin übernommen. Bei der Berechnung der Gesamtverluste muss L&U dann zwischen den in PARK und den in L&U berechneten Verlusten unterscheiden:

  • In L&U ermittelte Verluste werden als unabhängig behandelt, d.h. zwei Verluste werden via (1-Loss1) * (1-Loss2) kombiniert
  • Bei einer Berechnung von Curtailments in PARK ist dies nicht notwendig, da man dort sehr genau zwischen Verlusten durch Wakes und Verlusten durch Curtailments unterscheiden kann. Diese Verluste werden deshalb einfach addiert, bevor die in L&U ermittelten Verluste auf die oben beschriebene Weise abgezogen werden.



Register Wind

Register Wind zur Auswahl der zugrunde zu legenden Winddaten für den Standort:


DE PARK(17).png


Der Screenshot zeigt die Auswahl von WAsP-Terraindatenobjekten im Rahmen einer PARK-Berechnung des Typs Standard PARK mit WAsP.

Je nach PARK-Berechnungstyp kann dasselbe Register auch zur Auswahl von METEO-Objekten, ATLAS-Terraindatenobjekten oder einer Kombination der genannten Objekttypen dienen.

Es muss mindestens eines der angebotenen Objekte gewählt werden. Werden mehrere gewählt, wird standardmäßig für jede WEA das nächstgelegene Objekt verwendet. Auf dem Register WEA kann auch ausgewählt werden, dass eine manuelle Zuordnung von WEA zu Winddaten vorgenommen wird – dies kann z.B. sinnvoll sein, wenn ein Winddatenobjekt die Windverhältnisse auf einem lokalen Hügel und das andere im umgebenden Flachland repräsentiert – so kann jeder WEA das Winddatenobjekt zugeordnet werden, das für sie am repräsentativsten ist.

Bitte beachten Sie, dass nur diejenigen Terraindaten- und METEO-Objekte in diesem Fenster erscheinen, deren Verwendungszweck dem ausgewählten Berechnungstyp entspricht.



Register CFD-Ergebnisdateien und WEA<>Windstatistik

Zur Erzeugung von CFD-Ergebnisdateien siehe WAsP-CFD-Überblick. Auf diesem Register werden bei einer PARK-Berechnung des Typs Standard PARK mit WAsP-CFD die zu verwendenden CFD-Ergebnisdateien (Kacheln) ausgewählt. Die CFD-Kacheln müssen den gesamten Bereich der Windfarm abdecken, jede WEA muss auf mindestens einer CFD-Kachel liegen.


DE PARK(19).png


CFD-Kacheln werden im Rahmen eines Projekts als sogenannte *.CFDRES-Dateien abgespeichert. Sie können entweder mit Aus Berechnung aus einer WAsP-CFD-Berechnung geladen werden, die im selben Projekt durchgeführt wurde, oder sie können direkt aus dem Windows-Dateisystem gewählt werden (WAsP-CFD-Datei(en) hinzuf.).

CFD-Kacheln enthalten keine direkt nutzbaren Windverhältnisse, sondern lediglich relative Veränderungen der Windverhältnisse gegenüber einer Windstatistik. Im nächsten Schritt muss deshalb mindestens eine Windstatistik ausgewählt werden, anhand derer die CFD-Ergebnisse auf die WEA-Positionen umgerechnet werden. Dies geschieht auf dem Register WEA<>Windstatistik:


DE PARK(20).png


Bitte beachten Sie, dass Windstatistiken, die in WAsP-CFD-Berechnungen verwendet werden, ebenfalls mit WAsP-CFD erzeugt sein müssen. Für weitere Informationen zur Erzeugung einer WAsP-CFD-Windstatistik siehe STATGEN-Überblick.

Wird der PARK-Berechnung mehr als eine Windstatistik zugewiesen, kann entweder eine Zuordnung zu den einzelnen WEA aufgrund der Entfernung (Nächstgelegene) vorgenommen werden. Alternativ können die WEA manuell bestimmten Windstatistiken zugeordnet werden – dies kann z.B. sinnvoll sein, wenn ein Winddatenobjekt die Windverhältnisse auf einem lokalen Hügel und das andere im umgebenden Flachland repräsentiert, um jeder WEA die Winddaten zuzuordnen, die für sie am repräsentativsten sind.



Register Ressource-Dateien

Auf diesem Register werden Windressourcen-Dateien für den PARK-Berechnungstyp Standard PARK mit Ressourcenkarte geladen. Eine Windressourcen-Datei enthält vorberechnete Windbedingungen für einen Bereich, der bei der Erzeugung der Datei , z.B. im Modul RESOURCE, definiert wurde.

Beim Einsatz einer Windressourcen-Datei in der PARK-Berechnung ist darauf zu achten, dass alle WEA in der PARK-Berechnung innerhalb der von der Windressourcen-Datei abgedeckten Fläche liegen müssen. Wenn Zweifel bestehen, sollte die Windressourcen-Datei im Vorfeld im Ergebnislayer-Fenster eingeladen und die Lage auf der Karte überprüft werden.

Liegen WEA nicht innerhalb der Windressourcen-Fläche, so muss entweder eine neue Windressourcen-Datei erstellt werden, die den zusätzlichen Bereich abdeckt, oder die WEA müssen aus der Berechnung ausgenommen werden (z.B. entfernte Referenz-WEA).

Weiterhin muss die Windressourcen-Datei den Nabenhöhen-Bereich abdecken, der in der Berechnung vorkommt. Dies schließt die WEA-Nabenhöhen ein sowie die Referenzhöhe, die auf dem Register Optionen gewählt ist (Standardwert: 50 m).

Um die Windbedingungen für eine WEA-Nabenhöhe zu ermitteln, wird bei Bedarf zwischen den Höhen der Windressourcen-Datei interpoliert, nicht jedoch extrapoliert. Enthält also eine Windressourcendatei die Höhen 100 und 120 m, so kann damit eine WEA mit Höhe 121 m bereits nicht mehr berechnet werden! Um die Interpolationsentfernung möglichst gering zu halten, wird empfohlen, die Windressourcendatei für die Nabenhöhen der WEA oder Höhen +/- 10 m vorzubereiten.


DE PARK(21).png



Register Verdrängungshöhe

DE PARK(18).png


  • Keine Verdrängungshöhen: Die reguläre Nabenhöhe einer WEA wird verwendet, auch wenn im WEA-Objekt eine Verdrängungshöhe angegeben ist
  • Verdrängungshöhen von Objekten: Die Nabenhöhen der WEA werden, wenn im WEA-Objekt eine Verdrängungshöhe angegeben ist, um den entsprechenden Betrag reduziert
  • Verdrängungshöhen-Rechner: Sektorweise Ermittlung von Verdrängungshöhen entsprechend dem ausgewählten Verdrängungshöhen-Profil. Objektspezifische Verdrängungshöhen werden ignoriert.


Weitere Informationen



Register Leistungskennlinie

Auf diesem Register werden Eingaben getätigt, die windPRO mitteilen, ob und wie die im WEA-Katalog vorliegende Leistungskennlinie auf die Luftdichte am Standort umgerechnet werden soll sowie wie besagte Luftdichte ermittelt wird.

Das Register existiert in einer einfachen Variante (Module ATLAS, WAsP interface, PARK unter Verwendung einer regionalen Windstatistik) und in einer komplexeren Variante (PARK unter Verwendung eines Scalers).


Einfache Variante

Leistungskennlinien werden von WEA-Herstellern normalerweise für eine Standardluftdichte von 1,225 kg/m³ angegeben. windPRO rechnet diese automatisch in die mittlere Luftdichte am Standort um, wenn das Häkchen Leistungskennlinie anpassen gesetzt ist. Ansonsten wird die Leistungskennlinie so verwendet, wie sie im WEA-Objekt angegeben ist.

Energie (69).png

  • Die Alte windPRO-Methode sollte nur aus Kompatibilitätsgründen verwendet werden
  • Die Neue windPRO-Methode basiert auf der IEC 61400-12, erweitert diese jedoch mit der Möglichkeit, auch Anpassungen jenseits 5% Abweichung von Standardluftdichte gut zu berechnen.
  • Die Methode der IEC 61400-12 hat besagtes Defizit, kann bei kleineren Anpassungen jedoch verwendet werden

Die Leistungskennlinen-Optionen werden in einem gesonderten Dokument genauer beleuchtet (siehe auch Hyperlink am unteren Rand des Registers).

Die Einstellungen unter Umgang mit negativen Leistungswerten sind nur relevant, wenn die Leistungskennlinie der verwendeten WEA in den niedrigen Windgeschwindigkeiten (normalerweise 1-3 m/s) negative Werte enthält. Häufig sind diese Werte in den Hersteller-Leistungskennlinien jedoch auf 0 gesetzt.


Über die Schaltfläche Bearbeiten gelangen Sie zu den Optionen der Luftdichte-Berechnung:


Energie (69.1).png


Die Luftdichte wird für die Nabenhöhe der individuellen WEA berechnet. Entscheidende Werte dafür sind die Temperatur und der Luftdruck. Die relative Luftfeuchtigkeit hat nur marginalen Einfluss. Die Temperatur wird standardmäßig der hinterlegten Klimadatenbank (nächstgelegene Station) entnommen und anhand des vertikalen Temperaturgradienten von der Höhe der Klimastation auf Nabenhöhe umgerechnet. Der Luftdruck wird aus der Höhe über NN. berechnet.

Im unteren Bereich des Fensters können eigene Probeberechnungen anhand der angegebenen Parameter durchgeführt werden, z.B. um die Sensitivität bei Änderung eines Parameters zu ermitteln.

Die Hintergründe der Luftdichte-Berechnung werden in einem eigenständigen Dokument erläutert: http://www.emd.dk/files/windpro/WindPRO_AirDensity.pdf (siehe auch Hyperlink am unteren Rand des "Luftdichte Bearbeiten"-Fensters)



Scaler-Variante

Leistungskennlinien gehen üblicherweise als über das Jahr gemittelte Leistungskennlinien in Berechnungen der Jahresenergieproduktion (AEP, Annual Energy Production) ein. Mit der Zeitreihen-basierten Scalermethode können für jeden Zeitschritt Korrekturen für die Leistungskennlinien vorgenommen werden, die auf den meteorologischen Parametern der jeweilgen Periode basieren. Häufig ändert dies nicht viel an der berechneten mittleren Jahresenergieproduktion, es kann aber z.B. wenn am Standort besonders hohe oder niedrige Turbulenzen herrschen, die Genauigkeit der AEP verbessern. Auch wenn Analysen mit PERFORMANCE CHECK durchgeführt werden sollen, erlaubt es häufig, die Produktion einer spezifischen Periode besser zu reproduzieren und Zeiträume mit ungewöhnlich hoher oder niedriger Performance zu erklären.


DE PARK(31).png


Die möglichen Korrekturen sind:

  • Luftdichte-Korrektur

Wird im Bereich Leistungskennlinie die Korrektur nach 61400-12-1 ed.2 ausgewählt oder verwenden die WEA-Objekte das PowerMatrix-Format, so können weitere Korrekturen durchgefürt werden:

  • Turbulenz-Korrektur (nur für WEA mit Pitch-Leistungsregelung)
  • Windscherungs-Korrektur (basierend auf gewählten Shear-Höhen auf dem Scaler-Register)
  • Richtungsänderungs-Korrektur (basierend auf Richtungsänderungs-Signal [Veer] in METEO-Objekt oder Meso-Shear)

Die Luftdichtekorrektur folgt den Formeln der IEC-Norm 61400-12-1 Ed. 2[42]. Es sollte an dieser Stelle angemerkt werden, dass die IEC-Norm Methoden beschreibt, um eine gemessene Leistungskennlinie auf Basis der meteorologischen Parameter in Standardbedingungen umzurechnen. In windPRO werden diese Methoden umgedreht, um Leistungskennlinien von Standardbedingungen auf durch die Meteorologie modifizierte Bedingungen umzurechnen. Um dieses Konzept umsetzen zu können, mussten bei der Implementierung einige Anpassungen vorgenommen werden.

Temperatur / Luftdruck: Standardmäßig wird diese Information aus der nächstgelegenen Wetterstation der Klimadatenbank bezogen. Bei einer Zeitreihen-basierten Berechnung kann es aber sinnvoll sein, Temperatur und Luftdruck von dem oder den METEO-Objekten, auf denen das Scaling basiert (siehe Register Scaler) zu beziehen. Wenn auf dem Scaler-Register mehrere METEO-Objekte gewählt sind, ist es notwendig, dass sie alle das entsprechende Signal für jeden Zeitstempel haben. Wenn die Zeitstempel der METEO-Objekte nicht komplett synchron sind, wird eine Abweichung der Zeitstempel um bis zu 50% des Zeitschritts toleriert.

Alternativ kann ein individuelles METEO-Objekt mit Luftdichte- oder Temperaturzeitreihe ausgewählt werden. In diesem Fall sind die Anforderungen an die Verfügbarkeit der Daten geringer – bis zu 13 Zeitstempel der Scaling-Zeitreihe dürfen in der LK-Korrektur-Zeitreihe am Stück fehlen oder deaktiviert sein (entspricht bei 10min-Zeitreihen 2 Stunden). Die fehlenden Werte werden dann zwischen den nächstgelegenen Zeitstempeln linear interpoliert. So können bei einem Scaling anhand einer 10min-Zeitreihe dennoch Stundenzeitreihen für die Luftdichteanpassung verwendet werden.

Turbulenz: Für die Turbulenzanpassung gelten ähnliche Regeln bezüglich der Herkunft des Signals und der Anforderungen an die Verfügbarkeit. Ab windPRO 3.1 können Scaler, die das Scaling mit den Ergebnissen von WAsP-CFD (*.cfdres) oder anderen CFD-Modellen (*.flowres; sofern diese Turbulenzdaten anbieten) durchführen, auch ein gescaltes Turbulenzsignal generieren (siehe Scaler:Turbulenz).

Das Scaling der Turbulenzintensität auf die WEA-Position geschieht unter Annahme einer über die Höhe konstanten Standardabweichung. Aus der Scaling-Zeitreihe wird die Standardabweichung aus Windgeschwindigkeit und Turbulenzintensität ermittelt (alternativ aus Windgeschwindigkeit aus Zeitreihe und Turbulenzinformation aus *.cfdres oder *.flowres-Datei). Die Standardabweichung wird dann auf die für die WEA-Position gescalte Windgeschwindigkeit angewandt, um die Turbulenzintensität für diese Position zu erhalten. Dies ist eine relativ einfache Herangehensweise, die nicht berücksichtigt, dass es Teile des Standorts mit starken Turbulenzabweichungen geben kann.

Wenn die Turbulenzinformation für einen Zeitstempel fehlt, wird keine Turbulenzkorrektur auf die Leistungskennlinie angewandt, aber der Datenpunkt wird dennoch berechnet. Bevor die Berechnung gestartet wird, wird überprüft, ob mindestens 50% der Zeitstempel über eine Turbulenzinformation verfügen. Ansonsten wird ein Fehler ausgegeben, da es unter solchen Bedingungen nicht sinnvoll ist, eine Turbulenzkorrektur durchzuführen.

Ein Turbulenzsignal kann auch in einem METEO-Objekt mit Mesoskalen-Daten (EMD-ConWx und EMD-WRF) erzeugt werden – siehe hierzu Turbulenzsignale in EMD-Meso-Daten. Korrektureinstellungen: Die Turbulenzkorrektur benötigt eine Annahme darüber, welches die Turbulenz ist, für die die Standardleistungskennlinie gilt (Referenz-Turbulenzintensität). Dieser Wert kann vom Anwender definiert werden:


DE PARK(32).png


Windscherungs-Korrektur: Sind auf dem Scaler-Register mehrere Shear-Höhen gewählt, werden diese verwendet, um die Windscherungs-Korrektur zu berechnen.

Richtungsänderungs-Korrektur (Veer): Dies benötigt ein eigenes Richtungsänderungs-Signal (Veer) in einem METEO-Objekt. Grund hierfür ist, dass die Arbeit mit zwei Windfahnen normalerweise kein zuverlässiges Richtungsänderungs-Signal für alle Zeitstempel liefert. Die Daten der Windfahnen müssen deshalb zunächst importiert und überprüft werden. Gegebenenfalls können Teile der Zeitreihe mit Richtungsänderungen aus einem METEO-Objekt mit Mesodaten (EmdConWx oder EmdWrf) substituiert werden oder dieses alleine verwendet werden.

In der PERFORMANCE-CHECK-Dokumentation werden berechnete Luftdichte- und Turbulenzkorrekturen mit Messungen verglichen. Zu Details über die Korrekturmethoden siehe die IEC-Norm 61400-12-1 Ed. 2. Die angewandten Korrekturfaktoren ebenso wie die verwendeten Signale werden für jeden Zeitstempel in den exportierbaren Ergebniszeitreihen der PARK-Berechnung ausgegeben.



Register Wake

Dieses Register ist nur bei Scaler-basierten Berechnungen verfügbar. Bei allen anderen PARK-Berechnungsoptionen sind die Wakemodell-Einstellungen auf dem Register Optionen. Zu den Einstellungen Wake decay-Konstante: Einheitlich / Sektorweise siehe dort, insb. auch der Abschnitt Erweiterte Optionen.

Auf dieser Seite werden nur die Erweiterten Parkoptionen und die Deep-Array-Features erläutert.


DE PARK(24).png


Wake-Modell

Es kann zwischen den folgenden Optionen gewählt werden:

  • Kein Wake-Modell, d.h. dass alle WEA als frei stehend betrachtet werden und alle weiteren Eingaben auf diesem Register obsoloet sind
  • N.O. Jensen (RISØ/EMD)
  • N.O. Jensen (EMD) : 2005
    • Ohne Spiegel-Wakes: Diese Option sollte nur gesetzt werden, wenn eine ältere windPRO-Berechnung exakt reproduziert werden muss. Für höchstmögliche Genauigkeit sollten Spiegel-Wakes aktiviert bleiben (siehe [43], Kapitel 2).
  • N.O. Jensen (RISØ/EMD) PARK2 2018 ===EMPFOHLEN===
  • WakeBlaster
  • Eddy Viscosity Model (J.F.Ainslie): 1988

EMD empfiehlt das Modell N.O. Jensen (RISØ/EMD) PARK2 2018. Für weitere Informationen siehe Wakeverlust-Modelle.


Wake decay-Konstante:

Einheitlich oder Sektorweise: Diese Optionen werden auf der Seite Register Optionen (Standard) erläutert

ErweitertZeitschrittweise anhand Turbulenz ermöglicht es, die Wake-decay-Konstante mit den Turbulenzbedingungen am Standort variieren zu lassen, anstatt lediglich einen Jahresmittelwert anzugeben.

Die Methode benötigt

  • Entweder einen Scaler, der Turbulenz-Scaling beinhaltet (siehe Scaler:Turbulenz)
  • oder eine Turbulenzzeitreihe in einem METEO-Objekt, die den gesamten Zeitraum der Zeitreihen-Berechnung abdeckt. In diesen Fall wird die Turbulenz, um sie aus der gewählten Zeitreihe an die WEA-Positionen zu modellieren, zunächst in eine Zeitreihe der Standardabweichungen der Windgeschwindigkeit umgerechnet; die Standardabweichung wird als konstant für den Standort und die Höhen angenommen. Aus der Standardabweichung und der vom Scaler modellierten mittleren Windgeschwindigkeit für die WEA-Standorte wird die Turbulenz für die WEA-Positionen berechnet.

In beiden Fällen wird die WEA-spezifische Turbulenz zu einem Zeitpunkt in eine Wake-decay-Konstante umgerechnet, die der Wake-Berechnung der entsprechenden WEA zugrunde gelegt wird. Die Umrechnung von Turbulenz in Wake-decay-Konstante basiert auf einfachen linearen Gleichungen. Die aktuellen EMD-Empfehlungen für On- und Offshore finden Sie in diesem Abschnitt. Die Parameter der linearen Gleichnung können auch manuell modifiziert werden.


DE PARK(24.1).png


Die Grafik oben zeigt die Beziehung zwischen Turbulenz und WDC für PARK 2. Die DTU-Emfpehlungen beschränken sich auf einen Wert für On- und einen für Offshore. Es ist jedoch in zahlreichen DTU-Veröffentlichungen dokumentiert, dass die Turbulenzintensität einen signifikanten Einfluss auf die Wakeverluste hat, weshalb die Auswahl der WDC die Standort-TI berücksichtigen sollte.


DE PARK(25).png

Windrichtung in Wake-Berechnung von: Wenn für einen Zeitschritt der Zeitreihe die Wake-Verluste modelliert werden, so muss dem Modell eine einzige Windrichtung zugrunde liegen. Wenn aufgrund der modellierten Windbedingungen die Windrichtung von WEA zu WEA differiert, so muss eine Entscheidung für eine Referenzrichtung getroffen werden. Standardmäßig wird die Neue WEA mit der niedrigsten Systemkennung in der Berechnung (siehe Register WEA) verwendet. Sind nur Existierende WEA in der Berechnung, wird von diesen diejenige mit der niedrigsten Systemkennung verwendet.

Die Entscheidung ist bedeutsam, wenn z.B. eine Berechnung mit nur Existierenden WEA und eine mit Neuen+Existierenden WEA durchgeführt wird. Dann kann nämlich - abgesehen vom Wake-Effekt der Neuen WEA – das Ergebnis für die Existierenden WEA zwischen den beiden Berechnungen leicht abweichen, da in der ersten Berechnung eine andere WEA für die Richtung in der Wake-Modellierung zuständig ist als in der zweiten (Neue WEA stehen stets am Anfang der Liste). In so einem Fall sollte für beide Berechnungen dieselbe WEA als Referenz-WEA für die Windrichtung der Wake-Modellierung gewählt werden.

In komplexem Gelände mit großen Richtungsänderungen innerhalb der Windfarm kann es außerdem sinnvoll sein, gezielt eine WEA in der Mitte des Standorts als Referenz-WEA zu wählen, anstatt einfach nur die erste WEA zu nehmen, die vielleicht eher am Rand der Windfarm steht und nicht besonders repräsentativ für die Windrichtung ist.

Die Auswahl beeinflusst außerdem die berechnete sektorweise aggregierte freie Windgeschwindigkeit, da durch die Referenz-WEA festgelegt wird, welchem Sektor ein Zeitstempel zugeordnet wird.


Deep-Array-Features für große Windfarmen

Die Deep-Array-Features betreffen nur die Wakemodelle N.O. Jensen (RISØ/EMD) und N.O. Jensen (EMD) 2005. Das PARK2-Modell wurde bereits mit Fokus auf große Windfarmen entwickelt und benötigt hierfür keine besondere Ertüchtigung.

Die hier aufgeführten Features können im Rahmen von POST-construction Analysen (z.B. mit PERFORMANCE CHECK) verwendet werden, um eine Feinabstimmung des Wakemodells an die gemessenen Daten vorzunehmen. Die gewonnenen Erkenntnisse können für Prognoserechnungen verwendet werden, wenn eine ähnliche Windfarm in vergleichbarer Umgebung und mit vergleichbaren klimatischen Gegebenheiten geplant wird.


Wake-Überlagerungsmodell

Teil eines Wakemodells ist das sog. Wake-Überlagerungsmodell (wake combination model), das festlegt, wie der Effekt von sich überlagernden Wakes berechnet wird. Die zusätzlichen Einstellungen zum Wake-Überlagerungsmodell unterscheiden sich je nachdem, welches Wakemodell ausgewählt ist.

Im Wakemodell N.O. Jensen (RISØ/EMD) (NO-Original) werden die Windgeschwindigkeits-Reduktionen mehrerer WEA standardmäßig zu 100% über die Wurzel der Summe der Quadrate (RSS-Methode, Root-Sum-Square) summiert:

DE PARK(26.1).png

Eine lineare Gewichtung der Einzelwakes führt insgesamt zu höheren Wakeverlusten. Wird in einem der beiden Felder ein Faktor eingegeben, so wird das andere Feld automatisch ausgefüllt (Summe = 1,0).

Generell performt die Standardeinstellung gut, auch bei großen Windfarmen. Die Einstellungsmöglichkeit wird dennoch angeboten, um bei Post-Construction-Analysen anhand von konkreten Standortbezogenen Daten das Wakemodell noch genauer kalibrieren zu können.


Das Wakemodell N.O. Jensen (EMD) 2005 handhabt die Reduktionen standardmäßig so wie NO-Original; Tests zeigen allerdings, dass die Wake-Verluste in großen Windfarmen (ab etwa 5 Reihen orthogonal zur Windrichtung) bei diesem Modell unterschätzt werden. Deshalb kann hier eine Kombination beider Methoden zu einer besseren Abbildung der Reduktion führen[44]. Durch die Einstellungen unter Wake-Überlagerungsmodell können beide Methoden mit unterschiedlicher Gewichtung kombiniert werden.

DE PARK(26).png

In empirischen Untersuchungen stellte sich eine Gewichtung von 35% Linear / 65% RSS-Gewichtung als taugliche Parameterkombination heraus (siehe Wakemodell-Validierungstests (Englisch)). Dies ist die aktuelle Standardeinstellung, wenn die Deep-Array-Features aktiviert sind.


Im Wakemodell N.O. Jensen (RISØ/EMD) PARK2 2018 werden die Reduktionen direkt summiert (Lineare Methode). Dies ist ein integraler Bestandteil des Wakemodells, der nicht verändert werden kann.


Änderung der Wake-decay-Konstante (nur bei N.O.Jensen (EMD) 2005)

Eine Kombination von linearer und RSS-Gewichtung führt beim Wakemodell N.O.Jensen (EMD) 2005 dazu, dazu, dass Reduktionen in der Mitte der Windfarm oft zu hoch ausfallen. Eine zusätzliche Korrektur wurde in Gaumont 2012[45] vorgeschlagen, nämlich die Wake-decay-Konstante (WDC) anhand der Anzahl der vorgelagerten WEA zu reduzieren.

Wie die WDC anhand der vorgelagerten WEA berechnet wird, wurde im Laufe der verschiedenen windPRO-Versionen weiterentwickelt. Die Versionen 1 und 2 sind derzeit nur noch aus Kompatibilitätsgründen verfügbar, bei aktuellen Projekten sollte stets Version 3 verwendet werden.

Version 1: Halb-aggregierte Reduktion nach Anzahl Luv-WEA Version 2: Voll-aggregierte Reduktion nach Anzahl Luv-WEA ab WEA 2 Version 3: Voll-aggregierte Reduktion nach Anzahl Luv-WEA ab WEA 1

DE PARK(27).png


Es wird geraten, diese Modifikationen vor allem in Post-Construction-Projekten einzusetzen, wo ein Abgleich mit den tatsächlichen Erträgen möglich ist. Die Erfahrung zeigt, dass die Wake-Effekte in den einzelnen Reihen so häufig genauer modelliert werden können, wogegen die mittleren Wake-Verluste für den Gesamtpark sich häufig nur marginal ändern (siehe Wakemodell-Validierungstests (Englisch)).

Es wird empfohlen, ab Reihe 5 nicht weiter zu reduzieren.

Die Wirkungsweise der Modifikation (Version 3) inklusive empfohlener Modellparameter ist unten dargestellt. Parametersatz 1 wird für den Anfang empfohlen. Wenn die Modellierungsergebnisse die tatsächlichen Verhältnisse (wie in PERFORMANCE CHECK analysiert) nicht korrekt wiedergeben, können die Parametersätze 2 (weniger starke Reduktion) oder 3 (stärkere Reduktion) probiert werden.


Mehrere Reihen: Reduktion der WDC anhand der Anzahl Luv-WEA

Par.Satz1 Par.Satz2 Par.Satz3
A -0,3 -0,2 -0,5
B 1,4 1,3 1,5

Für mehrreihige Windfarmen wird es normalerweise notwendig sein, die WDC anhand der Anzahl Luv-WEA zu reduzieren. Diese Reduktion kann stärker oder schwächer entsprechend dem verwendeten Parametersatz ausfallen. Die folgende Grafik zeigt, wie sich eine Ausgangs-WDC von 0,05 modifiziert würde. Die x-Achse zeigt die Anzahl der vorgelagerten WEA, die drei Linien repräsentieren die verschiedenen Parametersätze.

DE PARK(27.1).png


Einzelne Reihe: Erhöhen der WDC anhand der Anzahl Luv-WEA

Zahlreiche Tests mit einreihgen Windfarmen zeigen, dass im Fall einer Windrichtung längs der WEA-Reihe die Wakeverluste im Lee tatsächlich geringer sind, als mit Standardeinstellungen berechnet. Die Änderung der Wake-Decay-Konstante nach Anzahl vorgelagerter WEA kann aber auch invers angewandt werden, so dass die WDC bei mehr WEA im Luv höher wird. Die folgenden Einstellungen wurden in Verbindung mit N.O.Jensen (EMD) 2005 für einreihige Windfarmen mit bis zu 7 WEA getestet:

Par.Satz1 Par.Satz2 Par.Satz3
A 0,6 0,3 0,9
B 0,6 0,8 0,4

Auch hier repräsentiert Parametersatz 1 die mittlere Erhöhung, Satz 2 für geringere und Satz 3 für stärkere Erhöhung:

DE PARK(27.2).png


Praxisanmerkung: Eine korrekte Wakeverlust-Berechnung erfordert eine stimmige Balance zwischen verwendetem Wakemodell, der Wake-decay-Konstante und evtl. den Deep-Array-Einstellungen (Lineare Gewichtung und WDC-Verringerung nach vorgelagerten WEA). Laufende Experimente zeigen, dass bei N.O.Jensen (EMD) 2005 eine 35%ige lineare Gewichtung in Kombination mit einer anhand einer Turbulenzzeitreihe modifizierten Wake-decay-Konstante die beste Reproduktion von tatsächlich gemessenen Wakeverlusten bringt. Wenn eine Lineare Gewichtung von 100% verwendet wird, sollte die WDC um 0,03 erhöht werden (von 0,04 auf 0,07 Offshore). Dann werden zwar die Wakeverluste entlang der Reihen überschätzt, aber das 360°-Ergebnis ist für den Testfall HR-1 gut. Für weitere Infos siehe Wakemodell-Validierungstests (Englisch).



Register Scaler

Die Winddatenauswahl im PARK-Modul sieht bei Verwendung eines Scalers wie folgt aus (hier für einen Meso-Scaler; PARK-Berechnungseinstellungen --> Register Scaler ):

Scaler DE(19).png

Wenn Meso-Daten verwendet werden (d.h. ein Scaler, der Meso-Daten handhabt), sollte pro METEO-Objekt mindestens eine Höhe über und eine Höhe unter der Zielhöhe gewählt werden (unter Berücksichtigung einer eventuellen Verdrängungshöhe). Die Vertikalextrapolation geschieht durch logarithmische Interpolation zwischen den Höhen des METEO-Objekts, nicht durch das Mikroskalen-Strömungsmodell. Liegt die Zielhöhe außerhalb des durch ausgewählte Meso-Höhen abgedeckten Bereichs, so wird bis zu einem Höhenunterschied von maximal 20 m zur nächstgelegenen Meso-Höhe auch eine Extrapolation vorgenommen.

Wenn Messdaten verwendet werden (d.h. ein Scaler der Messdaten handhabt), sollte ebenfalls jeweils eine Höhe unter und eine über der Zielhöhe gewählt werden, sofern diese vorhanden sind. In diesem Fall wird die Zielhöhe aus den vorgegebenen Höhen logarithmisch interpoliert. Liegt die Zielhöhe außerhalb des durch Messhöhen abgedeckten Bereichs, so wird die Vertikalextrapolation vom Mikroskalen-Strömungsmodell (WAsP oder .flowres) durchgeführt.

Die Shear-Höhen werden nicht für die Berechnung der Windgeschwindigkeiten herangezogen. Ihre Bedeutung beschränkt sich auf die Optionen zur Leistungskennlinien-Anpassung bezüglich Windscherungs-Korrektur sowie Richtungsänderungs-Korrektur.


Sowohl bei der Verwendung von Meso- als auch von Messdaten ist es möglich, mehrere lokale Messmasten oder Meso-Zeitreihen einzubeziehen, um eine graduelle Variation der Windbedingungen an einem Standort zu modellieren. In diesem Fall wird unter Horizontale Interpolation (unter der Liste der METEO-Objekte) entschieden, ob jeweils das nächstgelegene METEO-Objekt verwendet oder ob abstandsgewichtet wird.

Eine Abstandsgewichtung findet auf der Ebene des geostrophischen Windes statt, d.h. erst wird das lokale Terrain um den Mast (bzw. das Meso-Terrain um den Meso-Punkt) aus den Daten herausgerechnet; dann findet die Interpolation statt; und dann wird das Mikroskalige Terrain an den WEA-Positionen hineingerechnet. Durch diese Vorgehensweise kann eine Interpolation auch durchgeführt werden, wenn das Terrain zwischen zwei Messpunkten nicht homogen ist.

Die Gewichtung erfolgt entsprechend dem Kehrwert der quadrierten Abstände.

Beispiel:

Scaler DE(19.1).png


Wenn mehrere METEO-Objekte gewählt sind, müssen zeitgleiche Datensätze für Windgeschwindigkeit und -richtung vorliegen.

Bei Wahl der Option Abstandsgew., man. Zuordnung METEO-Objekte erscheint ein neues Register WEA<>Winddaten, auf dem ausgewählt werden kann, welche(s) METEO-Objekt(e) für jede einzelne WEA verwendet werden soll. Werden für einer WEA mehrere METEO-Objekte zugewiesen, so werden auch diese nach der oben erläuterten Methode abstandsgewichtet.

Scaler DE(19.2).png



Register 2.9 Zeitliche Variation

Die Berechnung der jährlichen Variation nach dem prä-windPRO-3.0-Modus führt nicht tatsächlich die Berechnung anhand einer Zeitreihe durch, sondern skaliert eine Zeitreihe so, dass ihre Summe mit dem Ergebnis einer Windstatistik-WAsP-Berechnung übereinstimmt. Diese Methodik ist inzwischen durch die Scaler-Berechnung obsolet, die die Zeitreihe tatsächlich als Grundlage der Berechnung verwendet. Der alte Modus steht weiterhin zur Verfügung, um Kompatibilität zu vorherigen Versionen zu gewährleisten.


DE PARK(33).png


Die Berechnung der jährlichen Variation der AEP kann für viele Zwecke verwendet werden. Die wichtigsten sind:

  1. Erzeugung einer 12-24-Matrix (12 Monate, 24 Stunden), die bei der Verhandlung von Einspeiseverträgen (PPA, Power Purchase Agreement) oder der Abschätzung, wie zeitlich unterschiedlich gestaffelte Einspeisevergütungen sich auf die Wirtschaftlichkeit auswirken, nützlich ist. Die ebenfalls berechnete Dauerkurve ist ein mächtiges Werkzeug, um herauszufinden, während welchen Teils des Jahres z.B. ein lokaler Energiebedarf durch die WEA gedeckt werden kann.
  2. Erzeugung einer Zeitstempel-für-Zeitstempel-Produktionsberechnung für jede WEA als Eingangsdaten für das Modul PERFORMANCE CHECK
  3. Erzeugung einer Zeitstempel-für-Zeitstempel-Produktionsberechnung für jede WEA zur Ausgabe als Datei oder über die Zwischenablage, z.B. zur Weiterbearbeitung in Excel.

Die erste Option lässt sich mit den Standardberichten der Berechnung erschlagen. Für die zweite Option wird innerhalb des PERFORMANCE CHECK-Moduls eine PARK-Berechnung mit Jährlicher Variation als Datenquelle angegeben.

Für die dritte Option müssen die Berechnungsergebnisse in eine Datei exportiert werden (Ergebnis in Datei). Dabei wird eine Textdatei erzeugt und kann in eine Tabellenkalkulation geladen werden.

Da die Datenmengen bei der 2. und 3. Option leicht ausufern, ist für den Datenexport standardmäßig nur die Gesamt-Park-AEP für jeden Zeitstempel vorgesehen. Werden Einzel-WEA ausgewählt (Alle WEA / Ausgewählte WEA), so werden fünf zusätzliche Datenspalten pro WEA erzeugt (siehe unten). Anstatt für jeden Zeitstempel können die Ausgabetabellen aggregierte Produktionen ausgeben (oben z.B. Monatlich). Dies sollte insbesondere dann getan werden, wenn in PERFORMANCE CHECK auch die tatsächlichen Vergleichsproduktionen nur monatlich aggregiert vorliegen.

ANMERKUNG: Bei allen Berechnungen der Jährlichen Variation werden die Ergebnisse so skaliert, dass sie den Ergebnissen der Standardberechnung entsprechen (die z.B. aus WAsP kommen). Die Ausnahme hierzu ist die Spalte Power im Ergebnis-in-Datei-Export, die das Roh-Ergebnis vor der Skalierung zeigt. Dieses Ergebnis wird auch bei Weiterverarbeitung in PERFORMANCE CHECK verwendet.

Wenn die Berechnung der Jährlichen Variation auf einer WTI-Datei basiert, werden deren einzelne Zeitstempel-Windgeschwindigkeiten anhand des Verhältnisses der mittleren WTI-Windgeschwindigkeit und der mittleren WEA-Windgeschwindigkeit skaliert.

Basiert die PARK-Berechnung (AEP) und die Jährliche Variation auf einem METEO-Objekt, ist der Prozess identisch.

Basiert die PARK-Berechnung (AEP) auf einem Terraindatenobjekt oder einer Windressourcenkarte und die Berechnung der Jährlichen Variation auf einem METEO-Objekt, dann werden die Weibullparameter für die Position des METEO-Objekts ermittelt (aus Terraindatenobjekt oder Windressourcenkarte); die Skalierung der METEO-Zeitreihe auf die einzelnen WEA erfolgt dann anhand der sektorweisen Windgeschwindigkeits-Unterschiede in der WAsP-Berechnung (bzw. Windressourcenkarte) zwischen METEO-Objekt-Position und WEA-Position.

Dieses Vorgehen geht davon aus, dass es sich bei dem METEO-Objekt um Messdaten handelt und dass das Terraindatenobjekt / die Windressourcenkarte die nötigen Daten bieten, um für dessen Position die Weibullverteilung zu ermitteln.

Beachten Sie in diesem Zusammenhang die Möglichkeit, ein Terraindatenobjekt für Transferfunktion anzugeben. Hier kann ein eigenes Terraindatenobjekt zur Berechnung der METEO-Position definiert werden, und es kann verwendet werden, wenn z.B. Mesoskalen-Daten verwendet werden, die eine Skalierung benötigen, um für den Microscale zuzutreffen. Das Terraindatenobjekt für die Transferfunktion kann dann z.B. eine Rauigkeitsrose (bis WAsP 9) mit flachem Gelände sein. Durch eine Anpassung der Rauigkeiten kann Sektor für Sektor eine Übereinstimmung zwischen den Mesoskalen-Daten und einem lokalen Mast oder WEA-Produktionen herbeigeführt werden. Dies ist ein iterativer Prozess, der üblicherweise mit Hilfe des PERFORMANCE CHECK-Moduls bewältigt wird, er hat jedoch großes Potenzial zum "herunterskalieren" von Mesoskalen-Daten um besser mit dem realen Wind übereinzustimmen.

Für Option (1) oben muss ein vollständiges und repräsentatives Jahr Winddaten ohne Lücken vorliegen. Dies wird am besten durch die Erzeugung einer *.wti-Datei (siehe METEO-Analyzer) sichergestellt. Der Knopf Ansicht kann verwendet werden, um deren Inhalt und Eignung zu überprüfen (auch von METEO-Objekten).


DE PARK(34).png


Für Option (2) und (3) oben ist die Länge der Periode weniger wichtig. Hier ist es am wichtigsten, dass die Zeitreihendaten gleichzeitig mit tatsächlichen Produktionsdaten vorliegen. Eine Berechnung mit PERFORMANCE CHECK kann mit wenigen Monaten oder mehreren Jahren Daten durchgeführt werden. Ein Problem kann jedoch die Menge an zu verarbeitenden Daten sein. Wenn mehrere hundert WEA mit mehreren Jahren Daten in 10min-Auflösung berechnet werden sollen, kann dies zu Speicherproblemen auf dem Rechner führen. Standardmäßig ist deshalb in den Daten nur die Gesamtsumme aller WEA aufgeführt. Klicken sie unter Ausgabespezifikationen entweder Alle WEA oder Ausgewählte WEA an und wählen Sie einen angemessenen Zeitraum unter Zeitreihe aggregieren.


DE PARK(35).png


Beispiel-Exportdatei (Ergebnis in Datei) in Excel mit 3 WEA. Jede Spalte mit WEA-Ergebnissen ist mit der laufenden Nr. der WEA überschrieben.

Time stamp, Wind speed, Direction, Temperature, Pressure: Diese Daten kommen aus dem verwendeten METEO-Objekt (oder WTI-Datei). Wenn Temperatur und/oder Druckdaten vorhanden sind, wird jeder einzelne Zeitstempel Luftdichte-Korrigiert. Druckdaten sind weniger wichtig als Temperaturdaten, da die Temperaturvariationen üblicherweise die Luftdichte stärker beeinflussen als der Druck.

AEP scaled: Die berechnete AEP in der Form skaliert, dass die Spaltensumme dem Ergebnis der PARK-Berechnung (Hauptergebnis) entspricht. Dies kann verwendet werden wenn z.B. ein Energieversorger die Produktion Stunde für Stunde wissen will, um den erwarteten Wert der Windproduktion abzuschätzen.

Power: Die NICHT skalierte Energieproduktion für jeden Zeitstempel. Dies sollte verwendet werden, wenn die Produktion mit den SCADA-Daten einer WEA verglichen werden soll.

Free wind speed: Windgeschwindigkeit, die von WAsP für die WEA-Position berechnet wurde, vor Wake-Reduktion.

Wake wind speed: Windgeschwindigkeit wie oben, aber mit Wake-Reduktion

Air density: Berechnete Luftdichte für den Zeitstempel und die spezifische WEA



PARK-Ergebnisse

Die PARK-Ergebnisse bestehen einerseits aus den ausdruckbaren Berichten, zum anderen können aber auch sehr viele Ergebnisse über das Ergebnis-in-Datei-Feature exportiert und in Tabellenprogrammen oder anderer externer Software weiter verarbeitet werden (siehe Ausgewählte Ergebnis-in-Datei-Exports).

Die Ergebnisse von Scaler-Berechnungen unterscheiden sich von denen Windstatistik-basierter Berechnungen in einigen Punkten:

  • Die Scaler-Methodik erlaubt es, neben der freien Windgeschwindigkeit auch die Wake-reduzierte Windgeschwindigkeit auszugeben.
  • In der Windstatistik-basierten Berechnung werden Veränderungen durch Hügel und Hindernisse (relativ zu flachem/hindernisfreiem Gelände) prozentual in Bezug auf die mittlere Jährliche Energieproduktion angegeben. In der Scaler-basierten Berechnung fallen diese Informationen nicht an, aber über Ergebnis-in-Datei können die Speed-Up-Faktoren (Strömungsänderungen) auf die Windgeschwindigkeit in Bezug auf die unterschiedlichen Geländeeinflüsse ausgegeben werden (Ergebnis PAKR-Ergebnis WAsP 11).


PARK-Hauptergebnis

Das Hauptergebnis einer PARK-Berechnung gibt im Regelfall die Mittlere Jährliche Energieproduktion (AEP, Annual Energy Production) für den Windpark und die einzelnen WEA wieder. Bei der Scalerberechnung kann alternativ statt der AEP auch die Produktion eines konkreten Zeitraums ausgegeben werden.

Hauptergebnis-Bericht für eine Windstatistik-basierte Berechnung, bei der Existierende WEA als Bestandteil des betrachteten Windparks markiert wurden (siehe Existierende WEA, Option Wird als WEA im Windpark behandelt):


DE PARK(36).png

DE PARK(36.1).png


Im Kopf der Hauptergebnisse der Energieberechnungen sind neben der Karte die Annahmen bezüglich verwendeter Windstatistik(en), Luftdichte, Wake-Decay-Konstante und WAsP-Version wiedergegeben (soweit relevant).


DE PARK(37).png


Die bei Windstatistik-basierten Berechnungen auf den Hauptergebnissen aufgeführten Referenzdaten beziehen sich auf die Position des jeweiligen Terraindatenobjekts bzw. METEO-Objekts (ggf. mehrere davon) und die in den Berechnungsvoraussetzungen genannte Berechnungshöhe.

Zur Äquivalenten Rauigkeit siehe hier.

Die Tabelle „Hauptergebnis für Windpark-Berechnung“ enthält oben fünf Ergebniszeilen für verschiedene Kombinationen von Neuen und Existierenden WEA. Wenn Existierende WEA lediglich als Referenz-WEA genutzt werden oder es ausschließlich Neue WEA gibt, so enthält diese Tabelle nur eine einzige Zeile entsprechend der Zeile "Nur neue WEA" oben, und es gibt keine Tabelle mit der Produktion der existierenden WEA. Trotzdem werden die Wakes von Existierenden WEA auch in diesem Fall berücksichtigt, worauf auf diesen Berichten durch eine Fußnote hingewiesen wird.

Die existierenden WEA erscheinen in diesem Fall auf einem eigenen Bericht Referenz-WEA (s.u.). In einer Berechnung kann auch eine Mischung aus Existierenden WEA, die als PARK-WEA betrachtet werden, und solchen, bei denen dies nicht der Fall ist, vorkommen.

Die Spalte Wake-Verluste zeigt an, wie viel der theoretischen Produktion der WEA durch die Wakes der benachbarten WEA verloren geht. Anstelle der Wake-Verluste kann hier auch der Park-Wirkungsgrad (100 minus Wake-Verlust) angegeben werden (siehe Darstellungsoptionen).

Der Kapazitätsfaktor ist der Anteil an Jahresstunden, die die WEA bei Nennleistung produzieren würde, um den berechneten Energieertrag zu erzielen. Beispiel: Für eine 600kW-WEA wird ein Jahresertrag von 2643 MWh berechnet. Ertrag geteilt durch Nennleistung: 2.643.000 kWh : 600 kW = 4405 Stunden. Ein Jahr hat im Mittel 8766 Stunden; 4405 : 8766 = 0,503; der Kapazitätsfaktor ist 50,3 %.

Bei einer Scaler-basierten Berechnung enthalten die Tabellen des Hauptergebnis-Berichts zusätzlich eine Spalte für die Wake-reduzierte Windgeschwindigkeit:


DE PARK(38).png


Bericht Referenz-WEA

Wenn in Ihrem Projekt existierende WEA vorkommen, steht der Teilergebnis-Ausdruck Referenz-WEA zur Verfügung, auf dem die unter den gegebenen Voraussetzungen berechneten Erträge für die existierenden WEA den im Existierende-WEA-Objekt auf dem Register PARK angegebenen tatsächlichen Erträgen gegenübergestellt werden:


DE PARK(39).png


Der Güte-Faktor in der rechten Spalte berechnet sich aus:

Tatsächlicher Ertrag : Berechneter Ertrag = Gütefaktor

Wobei angenommen wird, dass der tatsächliche Ertrag mit Hilfe eines Windindex langzeitkorrigiert wurde. Dies ist dann nicht notwendig, wenn der berechnete Ertrag auf Messdaten basiert, die im gleichen Zeitraum gemessen wurden, in dem der tatsächliche Ertrag ermittelt wurde. In beiden Fällen bedeutet ein Güte-Faktor von 100%, dass die berechnete exakt mit der tatsächlichen Produktion übereinstimmt. Ist der Güte-Faktor geringer, z.B. 90%, so produziert die WEA 10% weniger als berechnet wurde. Dies kann allerdings auch auf andere Gründe zurückzuführen sein als eine ungenaue Berechnung, z.B. auf Netzverluste oder Anlagenverfügbarkeit. Um also tatsächlich die Qualität der Berechnung zu beurteilen, müssen die Produktionsdaten der existierenden WEA auch von diesen Faktoren bereinigt werden.


Weitere Berichte

Produktionsanalyse: Zeigt eine sektorweise Aufschlüsselung der Produktion sowie weiterer Kennwerte.

Leistungskennlinien-Analyse stellt die Original-Leistungskennlinie aus dem WEA-Katalog der auf Standort-Luftdichte umgerechneten Leistungskennlinie gegenüber.

Gelände (oder "Terrain"; nur bei Windstatistik-PARK): Dokumentiert die Pfadnamen der Orographie- und Rauigkeitsdateien sowie deren Randkoordinaten und Abmessungen. Bei Verwendung von Rauigkeitsrosen (nur bis WAsP 10.0) werden diese dargestellt.

Analyse der Windverhältnisse: Stellt bei Windstatistik-PARK die Weibull-Verteilung, die von WAsP für die Berechnungsposition ermittelt wurde, in grafischer und tabellarischer Form dar. Bei Scaler-PARK werden mittlere Windgeschwindigkeiten statt Weibullverteilungen dargestellt.

Windpark-Leistungskennlinie (nur bei Windstatistik-PARK): Zeigt die theoretische Leistung des Gesamt-Windparks für die unterschiedlichen Windgeschwindigkeiten und Windrichtungen. Die Kennlinie enthält die Wake-Verluste, aber keine Verluste aufgrund von terrainbedingten Unterschieden der Windgeschwindigkeit innerhalb des Parks.

WEA-Abstände: enthält die Abstände von jeder WEA zur jeweils nächstgelegenen WEA. Der Abstand wird in Metern und in Rotordurchmessern angegeben; wenn die beiden WEA unterschiedlichen Typs sind sowohl in Durchmessern der größeren WEA als auch in Durchmessern der kleineren WEA.

Windstatistik-Info (nur bei Windstatistik-PARK): Zeigt die Metadaten der verwendeten regionalen Windstatistik. Je nach Datenquelle und WAsP-Version, mit der die Windstatistik erzeugt wurde, können die angezeigten Informationen mehr oder weniger umfangreich sein.

Zeitliche Variation AEP (nur Zeitreihen-basierte Berechnungen; Scaler oder 2.9-Modus): 24-12-Tabellen (monatliche Tagesgänge) in MWh und MW, Gesamt-Jahresgang und Tagesgang sowie Dauerkurve (wie viele Stunden pro Jahr ist mindestens eine Produktion X zu erwarten). Diese Informationen werden häufig in Zusammenhang mit PPA-Verhandlungen (Power-Purchase-Agreement) benötigt.

Scaling-Informationen (nur Scaler-PARK): Dokumentation der verwendeten Scaler-Komponenten und der Postkalibrierungen.

Karte: Karte der in der Berechnung verwendeten Objekte. Über die Darstellungsoptionen können Maßstab, Kartenmitte und andere Details geändert werden.


Ausgewählte Ergebnis-in-Datei-Exports

Welche Daten genau exportiert werden können, hängt vom spezifischen Berechnungstyp ab. Die beiden zentralen exportierbaren Ergebnisse sind Park-Ergebnis und Park time variation (letzeres nur bei Scaler-Berechnungen).

DE PARK(42).png


Park-Ergebnis

DE PARK(43).png

Beim Export Park-Ergebnis sind die ersten 26 Spalten (A-Z) weitgehend gleich belegt, unabhängig vom Berechnungstyp. Die weiteren Spalten unterscheiden sich zwischen Scaler-Berechnungen und Nicht-Scaler-Berechnungen.

Es gibt für jede WEA eine Zeile, wobei zuerst die Neuen, dann die Existierenden WEA genannt sind. Innerhalb der Gruppen sind die WEA nach Systemkennung sortiert.


Gemeinsame Spalten

Kopfzeile erste Datenzeile Erläuterung
A Label 1 Bezeichnung (wie Sortierkriterium Hauptergebnis)
B New Status der WEA (New = Neue; Exist = Existierende)
C LIB file C:\[...] Pfad zur verw. Windstatistik; Bei Scaler-Berechnung: Name des METEO-Objekts; wenn mehrere, dann mit ";" getrennt.
D Rechts 3.534.870 Rechtswert im verw. Koordinatensystem
E Hoch 5.698.603 Hochwert
F Z 317,8 Z-Koordinate (Fuß der WEA)
G-M Spalten zum WEA-Typ
G Valid No Kennung, ob die WEA noch hergestellt wird (Yes = Ja; No = Nein; lt. Herstellerangaben)
H Manufact. ENERCON Hersteller des WEA-Typs
I Type-generator E-82-2.000 WEA-Typ
J Power, rated 2.000 Nennleistung
K Rotor diameter 82 Rotordurchmesser
L Hub height 98,3 Nabenhöhe
M Row data/Description ENERCON E-82 2[...] Beschreibung lt. Objekteigenschaften
N-O Spalten zur Leistungskennlinie
N Creator EMD Ersteller der Leistungskennlinie
O Name Level 0 - [...] Name der Leistungskennlinie
P User label 6 Anwenderkennung, wenn vorhanden
Q Result 4.138,45 Jährliche Energieproduktion inkl. Wake-Effekte der anderen WEA
R Efficiency 89,7383 Parkwirkungsgrad
S Regional/Correction Factor 1 Regionaler Korrekturfaktor der Windstatistik
T Equivalent Roughness 1,9 vgl. Äquivalente Rauigkeit
U Free mean wind speed 5,95 Freie Windgeschwindigkeit in Nabenhöhe
V HP-value 91,5 Vergleich der Produktion mit der standardisierten Produktion nach HP-Kennlinie
W Calculated prod. without new WTGs 0 Berechnete Produktion existierender WEA ohne neue WEA (nur für exist. WEE)
X Actual wind corrected energy 0 tatsächliche Windindex-Korrigierte Produktion (nur für exist. WEA; nur wenn im Exist.-WEA-Objekt angegeben)
Y Goodness Factor - Gütefaktor: Berechnete Produktion / Tatsächliche Produktion (nur für exist. WEA; nur wenn Spalte X angegeben ist)
Z Curtailment loss 3,1 Verlust durch Curtailments, die im WEA-Objekt definiert und in der Berechnung verwendet wurden


weitere Spalten für Windstatistik-Berechnung

Kopfzeile erste Datenzeile Erläuterung
AA A (Sum) 6,72 Weibull-A-Parameter, gesamt
AB k (Sum) 1,1994 Weibull-k-Parameter, gesamt
AC-AE A, k und Häufigkeit für Sektor 0
AF-AH ebenso, Sektor 1; u.s.w. für alle Sektoren.
folgende Spalten für Bsp. 12 Sektoren
BM Air density 1,198 Berechnete Luftdichte in NH
BN Displacement height 0 Verdrängungshöhe (0 = keine; "sector wise" = Verdrüngungshöhen-Rechner verwendet; ansonsten: aus Objekteigenschaften)
BO Decrease due to obstacles 0 Reduktion der AEP aufgrund von WAsP-Hindernis-Effekt
BP Increase due to hills 4,86 Zunahme der AEP aufgrund des WAsP-Hügel-Effekts
BQ Sensitivity 2,22 Sensitivität: Zunahme der AEP pro Zunahme der Windgeschwindigkeit in %
Folgende Zeilen nur wenn RIX-Berechnung durchgeführt wurde
BR Reference site RIX 0,5 RIX des Referenzstandorts
BS WTG RIX 1,3 RIX der WEA
BT Delta RIX (WTG site - Reference) 0,8 Delta des RIX
BU RIX correction -26,38 Aufgrund des Delta RIX ermittelte Korrektur


weitere Spalten für Scaler-Berechnung

Kopfzeile erste Datenzeile Erläuterung
AA Wake reduced mean wind speed 6,15 Mittlere Wake-reduzierte Windgeschwindigkeit
AB Free WS (0) 4,86 Freie Windgeschwindigkeit in Sektor (0)
AC Red WS (0) 4,86 Wake-reduzierte Windgeschwindigkeit in Sektor (0)
AD f (0) 4,9 Häufigkeit des Sektors (0)
AE-AG Wie AA-AC, aber für Sektor (1)
AH-[..] ebenso für weitere Sektoren
folgende Spalten für Annahme 12 Sektoren
BL Air density 1,198 Berechnete mittlere Luftdichte in NH
BM Displacement height 0 Verdrängungshöhe (0 = keine; "sector wise" = Verdrüngungshöhen-Rechner verwendet; ansonsten: aus Objekteigenschaften)
BN Decrease due to obstacles 0 Reduktion der AEP aufgrund von WAsP-Hindernis-Effekt. Bei Scaler-Berechnung nicht verwendet ("Sector wise")
BO Increase due to hills 4,86 Zunahme der AEP aufgrund des WAsP-Hügel-Effekts. Bei Scaler-Berechnung nicht verwendet ("Sector wise")
BP Sensitivity 2,22 Sensitivität: Zunahme der AEP pro Zunahme der Windgeschwindigkeit in %


Park time variation

Zeitreihen-Export für Scaler-Berechnungen. In welcher zeitlichen Auflösung die Zeitreihe ausgegeben wird, wird in den Berechnungseinstellungen gewählt.

PARK-Berechnung → Register Optionen .

DE PARK(42.1).png

Unten ist ein Beispiel mit Standardauflösung (monatlich) wiedergegeben.

DE PARK(41).png

Die Spalteninhalte sind in den folgenden Tabellen erläutert.


Kopfzeilen

1 A:Berechnungsname / B:"Scaler" / C:Scalername / D:"Meteo data" / E:METEO-Objektname
2 A:Berechnungsdatum / D:Referenz-WEA: Erste WEA oder die WEA, die auf Register Wake als Richtungsgeber gewählt ist / ab Q:Referenznummer der Einzel-WEA
3 Kopfzeilen des folgenden Tabellenteils
4 Einheiten-Zeile des folgenden Tabellenteils
5-[..] Tabellenteil


Tabellenspalten

Kopfzeile erste Datenzeile Erläuterung
A Time-Stamp 01.01.1993 01:00 Zeitstempel, für den die Zeile gilt. Bei Datenaggregierung ist jeweils der erste Zeitstempel des Intervalls angegeben.
B Power 9291,2 Mittlere Leistung des Windparks während Intervall unter Berücksichtigung von evtl. Curtailments (Spalte O und die analogen Spalten bei den Einzel-WEA)
C Time 743 Anzahl Stunden im Intervall (multipl. mit Spalte B → Produktion)
D - P Alle Angaben in Spalten D - P beziehen sich auf die Position und Nabenhöhe der Referenz-WEA (s.o., Zeile D2)
D Free wind speed 10,5 Berechnete freie Windgeschw.
E Reduced wind speed 10,0 Wake-reduzierte Windgeschw.
F Wind direction 220,1 Windrichtung
G Temperature - Temperatur; nur wenn auf Register "Leistungskennlinie" als Zeitreihe gewählt
H Pressure - Luftdruck; nur wenn auf Register "Leistungskennlinie" als Zeitreihe gewählt
I Air density 1,205 Luftdichte
J WDC Turbulence - Wake-Decay-Konstante, wenn diese aus einer Turbulenzzeitreihe berechnet wird
K WDC 0,075 Wake-Decay-Konstante für Intervall. Wenn die Ref.WEA in der Windrichtung (Spalte F) die hintere WEA im Park ist, ist keine WDC angegeben.
L Turbulence - Turbulenz, wenn für Leistungskennlinien-Korrektur verwendet
M Shear - Windscherung, wenn für Leistungskennlinien-Korrektur verwendet
N Veer - Richtungsänderung, wenn für Leistungskennlinien-Korrektur verwendet
O Curtailment - Im Intervall verwendete LK entsprechend Curtailment-Berechnung (nur bei max. zeitlicher Auflösung). 0 = Standard, [1...] entsprechend Index auf Bericht "Curtailment-Annahmen"
P Ref power - Referenzwert der Leistungskennlinie bei wakereduzierter Windgeschwindigkeit
Q All corrections - Alle Korrekturen, die auf die Leistungskennlinie angewandt wurden (ggf. über Mittelungsintervall gemittelt)
R Air density correction - Anteil der Luftdichte-Korrektur an Spalte Q
S Turbulence correction - Anteil der Turbulenz-Korrektur an Spalte Q
T Shear correction - Anteil der Windscherungs-Korrektur an Spalte Q
U Veer correction - Anteil der Richtungsverdrehungs-Korrektur an Spalte Q
V Power 1261,00 Produktion des Intervalls für WEA 1
W-AN Wie Spalten D-P, jedoch für WEA 1
AO-BG Wie Spalten Q-AD, jedoch für WEA 2 (19 Spalten)
BH-[..] usw. für WEA 3,4,5 (jeweils 19 Spalten)

Das Tabellenformat ist unabhängig davon, welche Korrekturen (Luftdichte / Wake-Decay-Konstante) verwendet werden - nicht verwendete Korrekturen führen ggf. zu leeren Spalten. Dies erleichtert die Auswertung mit standardisierten eigenen Tabellentools.


Frequency tables

Nur bei Scaler-Berechnungen: Export der Häufigkeitstabelle der wake-reduzierten Windgeschwindigkeitsverteilung an WEA-Position auf Nabenhöhe. Auswählbar für alle oder einzelne WEA. Die Windrichtungsverteilung entspricht der für die Wake-Berechnung maßgeblichen Referenz-WEA, siehe auch PARK: Register Wake.

Workaround für die Ausgabe der freien Windgeschwindigkeitsverteilung: PARK-Berechnung duplizieren, unter Register Wake die Option Kein Modell wählen, Berechnung erneut durchführen und Häufigkeitstabellen aus Ergebnis-in Datei exportieren.



LOSS & UNCERTAINTY (Verluste und Unsicherheiten)

Einführung, Definitionen und Schritt-für-Schritt-Anleitung

Nach der Berechnung der Jährlichen Energieproduktion (AEP, Annual Energy Production) mit dem PARK-Modul ist der nächste Schritt auf dem Weg zur “bankability” (Anerkennung der Ergebnisse durch finanzierende Banken) die Einschätzung der Verluste und der Unsicherheiten. Die Verluste wurden in den letzten Jahren ein zunehmend wichtiger Teil der AEP-Einschätzung, teils weil die Verluste bei modernen Windfarm-Projekten größer werden, teils weil die akzeptierten AEP-Spannweiten bei größeren Projekten geringer sind und die Budgets knapper kalkuliert werden. Gleichzeitig mit der starken Zunahme der Investitionen in Windenergie-Projekte ist auch das Wissen um die Unsicherheiten einer solchen Investition in den Fokus gerückt.

Mit dem windPRO-Modul LOSS&UNCERTAINTY können die Verluste und Unsicherheiten strukturiert evaluiert werden, unter Zuhilfenahme von zahlreichen Werkzeugen zur genauen Quantifizierung der Einzelkomponenten.

Neben den Verlusten und Unsicherheiten enthält das Modul auch einen Teil zur Korrektur von systematischen Fehlern (Bias). Systematische Fehler sind bekannte Schwächen in der Berechnung der AEP, wie Modellprobleme (z.B. RIX-Korrektur) oder Fehler bei der Windgeschwindigkeitsmessung, die in der Datenbasis der Berechnung noch nicht berücksichtigt wurden.


Grundlegende Definitionen

Die prinzipielle Funktionsweise des Moduls ist wie folgt:

Berechnete BRUTTO-AEP     (Brutto-Jahresproduktion)
+/- BIAS-Korrektur        (Systematische Fehler)
- VERLUSTE
= NETTO-AEP               (Erwartete zu verkaufende Energieproduktion) = P50

Die erwartete NETTO-AEP wird auch P50-Wert genannt, d.h. das erwartete Projektergebnis. Die Wahrscheinlichkeit beträgt 50%, dass die Produktion darüber liegen wird und 50%, dass die Produktion darunter liegen wird. Dies kann auch als Zentralschätzung bezeichnet werden. Um herauszufinden, wie genau die Schätzung ist und demnach wie hoch das Risiko eines anderen (niedrigeren) Ergebnisses ist, muss die Unsicherheit beurteilt/berechnet werden.

Alle Komponenten der Unsicherheit werden, geschätzt oder berechnet, jeweils als 1 Standardabweichung (σ) angegeben. Sie werden als normalverteilt und unabhängig voneinander angenommen und deshalb als Wurzel der Summe der Quadrate zusammengefasst. Die resultierende Gesamtunsicherheit ist σGes.

Die Überschreitungswahrscheinlichkeiten lassen sich auf Basis der Standardformeln für Normalverteilungen berechnen:

Überschreitungswahrscheinlichkeit 84% (P84) = P50 – σGes Überschreitungswahrscheinlichkeit 90% (P90) = P50 – 1,28σGes

Andere Faktoren für Überschreitungswahrscheinlichkeiten in der Normalverteilung sind in der folgenden Tabelle aufgeführt.

ÜW (%) Faktor für σ
50 (0,00)
75 0,67
84 *) 1,00
90 1,28
95 1,64
99 2,33

*) gerundeter Wert

Schließlich kann noch die Variabilität des Windes in die Berechnung einbezogen werden. Die Variabilität beschreibt, wie stark sich die Windgeschwindigkeit von Jahr zu Jahr in der Region verändert. Diese Zahl kann mit dem MCP-Modul basierend auf Langzeit-Zeitreihen ermittelt werden, oder kann verschiedenen Forschungsprojekten entnommen werden.

Basierend auf der Variabilität kann die erwartete Überschreitungswahrscheinlichkeit für 1, 5, 10 und 20 Jahre berechnet werden, wobei die Variabilität für die Zeitspanne der Unsicherheit hinzugefügt wird. Im Gegensatz zu anderen Unsicherheiten hängt die Variabilität davon ab, für wie viele Jahre die Voraussage gelten soll, was als „erwartete Lebensdauer“ bezeichnet wird. Dies kann für die Beurteilung des Investitionsrisikos relevant sein.


Das Konzept der Unsicherheitsberechnung (Überschreitungswahrscheinlichkeit)

Zum Verständnis der Unsicherheit mögen folgende Illustrationen beitragen.

DE-LAU(1).png

Verteilung der Gütefaktoren (tatsächliche AEP / berechnete AEP) für 1806 WEA in Dänemark. Die Verteilung (blaue Linie) ähnelt einer Normalverteilung mit Standardabweichung 8,1% (violette Linie), d.h. die Gesamtstandardabweichung der Berechnungen ist etwa 8,1%.

DE-LAU(2).png

In der Normalverteilung liegen etwa 2/3 aller Werte (genauer: 68%) innerhalb P50 +/- 1 σ (wobei P50 die Mitte der Verteilung markiert). 32% liegen außerhalb, auf jeder Seite 16%. Wenn man 1 σ vom P50 abzieht, erhält man den P84. Bei diesem liegt die Wahrscheinlichkeit der Unterschreitung des Resultats bei 16% und somit die Wahrscheinlichkeit der Überschreitung bei 84%, d.h. von 100 theoretischen Betriebsjahren würde im statistischen Mittel in 16 Jahren ein niedrigeres und in 84 Jahren ein höheres Ergebnis erzielt werden. Für den P95 beträgt die Wahrscheinlichkeit, ein niedrigeres Ergebnis zu erzielen, lediglich 5%; um den P95 zu berechnen, subtrahiert man 1,64* σ vom P50.

Ist also σ beispielsweise 10%, dann würde der P95 um 16,4% (10% * 1,64) unter dem AEP liegen. Betrüge σ nur 5%, würde der P95 um 8,2 (5% * 1,64) unter dem AEP liegen.

DE-LAU(3).png

Die Überschreitungswahrscheinlichkeit wird meist als Summenkurve dargestellt, bei der sie auf der y-Achse und der entsprechende AEP Pxx-Wert auf der x-Achse dargestellt sind.


Was ist in der BRUTTO-Produktion enthalten?

Das Modul folgt der DNV-Definition (Det Norske Veritas), wie sie bei der AWEA 2008 vorgestellt wurde.

Enthalten in der BRUTTO-Produktion sind:

  • Rauigkeitseffekte
  • Topographische Effekte
  • Hinderniseffekte
  • Luftdichtekorrektur
  • (Langzeitkorrektur)
  • (Winddatenkorrektur)

Die beiden letzten Punkte sollten enthalten sein, diese Entscheidung obliegt jedoch dem Anwender. Wenn z.B. eine nachträgliche Kalibrierung zeigt, dass die Winddaten einen Offset haben, so kann dies entweder als Systematischer Fehler (Bias) der BRUTTO-Produktion berücksichtigt werden, oder man kann die PARK-Berechnung mit korrigierten Daten aktualisieren.

NICHT enthalten sind in der BRUTTO-Produktion:

  • Wake-Verluste (Parkwirkungsgrad) – diese sind in WindPRO-PARK-Ergebnissen enthalten, werden jedoch aus der Bruttoproduktion in Loss&Uncertainty heraus gerechnet
  • Mit Curtailment-Verlusten, die bereits in der PARK-Berechnung ermittelt wurden, wird ebenso verfahren
  • Andere Verluste wie Verfügbarkeit, Netzverluste etc., siehe komplette Liste unten
  • Modellprobleme wie RIX-Korrektur oder Leistungskennlinienfehler – diese werden als "bekannte Probleme" üblicherweise als Bias-Korrekturen berücksichtigt, bevor die Verlustbetrachtung durchgeführt wird.

Die Struktur des Moduls verlangt, dass der Anwender sich darüber bewusst ist, was bereits in der BRUTTO-AEP-Berechnung kompensiert wurde und was in der Verlust-, Bias- und Unsicherheitsberechnung hinzukommen muss. Der einzige Automatismus des LOSS&UNCERTAINTY-Moduls in dieser Hinsicht ist, dass die Wake- und Curtailment-Verluste, die bereits in der PARK-Berechnung berücksichtigt wurden, heraus- und unter den Verlusten wieder hineingerechnet werden, so dass der Ausgangspunkt der Berechnung die AEP ohne diese Wake- und Curtailmentverluste ist.

Das Modul hat die folgenden Features:

  1. Alle Systematischen Fehler (Bias), Verluste und Unsicherheiten können vom Anwender selbst beurteilt und manuell angegeben werden
  2. Einige der Komponenten können von Untermodulen berechnet werden. Dabei fließen üblicherweise Informationen über die Jährliche Variation der AEP über das Jahr ein, in manchen Fällen aber auch die Ergebnisse anderer Module, wie z.B. einer SHADOW- oder einer PARK-RIX-Berechnung.


Verlust-Definitionen

Die Verluste im Modul entsprechen den folgenden Definitionen:

Angelehnt an Steve Jones of Global Energy Concepts (DNV): Standard Loss Definitions for Wind Resource / Energy Assessments (AWEA 2008)

Standard-Verlustkategorie Empfohlene Unterkategorie Anmerkungen
1. Wake-Effekte Wake-Effekte, alle WEA Verluste zwischen den WEA, die in der Energieberechnung betrachtet werden. Weiterhin Verluste der betrachteten WEA durch existierende WEA oder solche, von denen erwartet wird, dass sie die gesamte Lebenszeit der betrachteten WEA in Betrieb sein werden.

Wenn in der PARK-Berechnung existierende WEA enthalten sind (was so sein sollte), werden damit interne wie externe Wake-Verluste berücksichtigt.EMD hat diese ursprünglich getrennten Kategorien deshalb in einer vereinigt. Vereinzelt werden Wake-Effekte auch der Brutto-AEP zugeschlagen.

Zukünftige Wake-Effekte Verluste der WEA, die in der Energieberechnung betrachtet werden, durch Windparkentwicklungen nach Inbetriebnahme der betrachteten WEA.
2. Verfügbarkeit WEA GEC unterteilt dies in weiter in Routinewartung, Fehler, kleine Komponenten und große Komponenten. AWS Truewind verwendet einen separaten Faktor (Verfügbarkeits-Korrelation mit Starkwind-Ereignissen), was hier oder unter „7. Sonstiges” betrachtet werden kann.
Internes Netz Verluste aufgrund von Nichtverfügbarkeit des internen Windpark-Netzes zwischen WEA-Hauptschütz und Übergabepunkt.
Externes Netz Verluste aufgrund von Nichtverfügbarkeit des externen Netzes
Sonstige Andere Verfügbarkeits-Verluste, die nicht in die oben und weiter unten genannten Kategorien passen
3. WEA-Performance Leistungskennlinie (kann Teil von Bias sein) Verluste dadurch, dass die WEA ihre Referenzleistungskennlinie nicht erreicht (auch mit neuen Blättern und Windströmungs-Testspezifikationen).
Starkwind-Hysterese Verluste aufgrund der Lücke zwischen Starkwind-Abschaltung und Wiedereinschalten bei sinkender Windgeschwindigkeit
Windströmung Verluste aufgrund von Unterschieden zwischen den Vermessungsbedingungen der Leistungskennlinie und den tatsächlichen Bedingungen am Standort, z.B. Turbulenzverhältnisse, Schräganströmung, hohe Windscherung.
Sonstige Andere WEA-Performance-Verluste, die nicht in die oben und weiter unten genannten Kategorien passen
4. Elektrisch Elektrische Verluste Verluste bis zum Übergabepunkt, incl. – soweit anwendbar – Transformatoren, Sammelverkabelung, Umspannwerk, Übertragung.
Eigenverbrauch Verluste aufgrund parasitären Verbrauchs (Heizungen, Trafo-Leerlaufverluste etc.) innerhalb der Einrichtung. Dieser Faktor beinhaltet nicht die Stromerwerbskosten für Eigenbedarf, reduziert jedoch die verkaufte Energie vor der Zählstelle.
5. Umwelt Performance-Abnahme außer Vereisung Verluste aufgrund von Rotorblatt-Verschleiß (nimmt mit der Zeit zu, bis eine Sanierung stattfindet) und Rotorblatt-Verschmutzung (die durch regelmäßige Blattreinigung oder Niederschlag behoben wird)
Performance-Abnahme durch Vereisung Verluste aufgrund von vorübergehendem Eisansatz an Rotorblättern, der die aerodynamischen Eigenschaften beeinträchtigt.
Abschaltung aufgrund von Vereisung, Gewitter, Hagel etc. Verluste aufgrund von WEA-Abschaltung (durch Anlagensteuerung, SCADA-System oder Betriebsführer) aufgrund von Eisansatz, Gewitter, Hagel und vergleichbarer Ereignisse.
Hohe und niedrige Temperaturen Verluste aufgrund von Temperaturen außerhalb der Betriebstemperatur der WEA (Ausfälle aufgrund von Überhitzung von Komponenten, die innerhalb der Betriebstemperatur der WEA auftreten, gehören unter die Kategorie WEA-Verfügbarkeit).
Eingeschränkter Zugang und andere Akte höherer Gewalt Verluste aufgrund von erschwerten Zugangsbedingungen durch z.B. Schnee, Eis oder große Entfernung. Diese und einige andere umweltbedingte Verluste könnten auch in der Sektion "Verfügbarkeit" berücksichtigt werden, die vorgenommene Unterscheidung dient dazu, Faktoren, die außerhalb des Einflusses des Anlagenherstellers liegen, separat zu betrachten.
Baumwachstum oder -fällung Verluste aufgrund von wachsenden Bäumen in der Nachbarschaft der WEA. Wenn Bäume zur Fällung anstehen, kann dies auch ein negativer Verlust sein.
6. Curtailment Wind Sektormanagement Verluste durch Abschaltung von nahe beieinander stehenden WEA zwecks Reduktion der Lasten.
Netzbegrenzung und Rampenrate Verluste aufgrund einer Netz- oder Einspeisebegrenzung oder einer begrenzten Rampenrate (Restriktion, wie schnell sich die eingespeiste Leistung verändern darf)
Curtailment aufgrund von PPA oder EinsMan Verluste dadurch, dass der Einspeisevertragspartner die erzeugte Energie nicht vollständig abnimmt.
Schall Verluste aufgrund von Abschaltung oder geändertem Betriebsmodus zur Reduktion der Schallemission, z.B. durch Einsatz von Schallreduzierten Leistungskennlinien.
Schattenwurf Verluste aufgrund von Abschaltung oder geändertem Betriebsmodus zur Reduktion des Schattenwurfs
Vögel Verluste aufgrund von Abschaltung oder geändertem Betriebsmodus zum Schutz von Vögeln.
Fledermäuse Verluste aufgrund von Abschaltung oder geändertem Betriebsmodus zum Schutz von Fledermäusen.
Sonstiges Curtailment Andere Curtailment-Verluste, die nicht in die oben und weiter unten genannten Kategorien passen
7. Sonstiges Sonstige Verluste Dies beinhaltet alles, was nicht durch die anderen sechs Kategorien abgedeckt ist.


Schritt für Schritt

  • Erzeugen Sie eine PARK-Berechnung (siehe Kapitel 3.3.5), aber beachten sie das Folgende:
    • Wenn mehrere Winddatenobjekte (Terraindaten- oder Meteo-Objekte) oder WEA-Typen verwendet werden, gruppieren Sie diese auf unterschiedlichen Layern.
    • Wenn eine RIX-Korrektur vorgenommen werden soll, machen Sie innerhalb der PARK-Berechnung bereits eine RIX-Berechnung
    • Wenn zeitabhängige Verluste berechnet werden sollen, stellen Sie sicher, dass Sie eine passende Zeitreihe mit den notwendigen Daten haben (z.B. WTI-Datei erzeugt mit Meteo Analyzer | Jährliche Variation). Wenn Sie Hoch-/Niedrigtemperaturabschaltung berechnen möchten, muss ein Temperatursignal enthalten sein. Für eine Berechnung der Starkwindhysterese sollte ein Turbulenz- oder Maximalbö-Signal enthalten sein.
    • Wenn Curtailments berücksichtigt werden sollen, berücksichtigen Sie diese nach Möglichkeit bereits in der PARK-Berechnung
  • Starten Sie das LOSS&UNCERTAINTY-Modul
  • Laden Sie die PARK-Berechnung
  • Binden Sie ggf. eine Zeitreihe aus einem METEO-Objekt oder einer WTI-Datei ein
  • Geben Sie die benötigten Parameter auf den Registern Bias (Syst.Fehler), Verlust und Unsicherheit ein
  • Wo in der Spalte Berechne ein Ankreuzfeld ist, können detaillierte Berechnungen in Unter-Modulen durchgeführt werden. Möglicherweise müssen Sie zurück zum Register Hauptteil, um eine passende Zeitreihe auszuwählen.
  • Wenn alle Eingaben getätigt sind starten Sie die Berechnung mit OK

Eingangsdaten für die Berechnung

Aus einer existierenden PARK-Berechnung werden alle relevanten Informationen über die AEP (Annual Energy Production, Jährliche Produktion), Wake-Verluste, Höhe ü. NN, Nabenhöhe etc. übernommen. Wenn in der PARK-Berechnung bereits Curtailments berücksichtigt wurden, so werden diese in der Verlustberechnung ín die entsprechende Kategorie (Schall, Sektormanagement, Vögel, Fledermäuse, Andere Curtailments) übernommen. Zusätzlich wird die Sensitivität der PARK-Berechnung berechnet, also das Verhältnis von Änderungen der Windgeschwindigkeit zu Änderungen der AEP.

Beachten Sie, dass wenn im LOSS&UNCERTAINTY-Modul eine RIX-Korrektur berechnet werden soll, die PARK-Berechnung eine RIX-Berechnung enthalten muss.

Analog muss, wenn eine Berechnung der Schattenwurf-Abschaltung gewünscht ist, eine SHADOW-Berechnung für die identische Parkkonfiguration vorliegen.

Wenn Verluste durch Schallabschaltung oder -reduktion innerhalb von LOSS&UNCERTAINTY berechnet werden sollen (anstatt direkt in der PARK-Berechnung via Curtailments, siehe oben), sollte die PARK-Berechnung auf Basis der nicht-schallreduzierten Leistungskennlinien durchgeführt werden, da ansonsten die Verluste doppelt berechnet würden.

Zusätzlich können die folgenden Daten verwendet werden:

  • Klimadaten als Zeitreihe, entweder durch eine Verknüpfung zu einem METEO-Objekt oder einer WTI-Datei. Ab windPRO 3.3 kann auch separat innerhalb der verschiedenen Verlustberechnungs-Untermodule eine Zeitreihe gewählt werden.

Die Leistungskennlinien-Unsicherheit kann detailliert im WEA-Katalog festgelegt werden und vom LOSS&UNCERTAINTY-Modul verwendet werden, es sind aber auch einfachere Ansätze möglich, wenn diese Daten für den WEA-Typ nicht vorliegen.

DE-LAU(4).png

Register Hauptteil, auf dem die PARK-Berechnung geladen wird. Enthält die PARK-Berechnung existierende WEA, muss darüber entschieden werden, ob diese in der Berechnung berücksichtigt werden sollen oder nicht (separat möglich, je nachdem ob die Option Existierende WEA → Register WEAWird als WEA im Windpark behandelt  gesetzt ist oder nicht)

Nach Laden der PARK-Berechnung werden die Ergebnisse angezeigt.

Unter Erweiterte Verlustberechnung auf Basis von Jährlicher Variation können Sie Informationen zur Jährlichen Variation angeben oder eine konstante Leistung annehmen. Letzteres ist sinnvoll, wenn keine Daten zur Jährlichen Variation vorliegen, aber dennoch überschlägig die Verluste durch Schattenwurf- oder Temperaturabschaltungen berechnet werden sollen.

Die Erwartete WEA-Lebensdauer hat lediglich Einfluss auf den Unsicherheitsbeitrag der Jährlichen Variabilität des Windes; alle anderen Berechnungen basieren auf jährlichen Mitteln. Der Unsicherheitsbeitrag durch die Jährliche Variabilität nimmt mit der Anzahl der Jahre ab, da sich starke und schwache Jahre ausgleichen.


Jährliche Variation

Im Bereich Erweiterte Verlustberechnung auf Basis von Jährlicher Variation können Zeitreihen für die jährliche Variation angegeben werden. Mehrere Verlustberechnungs-Untermodule basieren auf Daten zur jährlichen Variation – sowohl Temperatur- als auch Winddaten sind für bestimmte Zwecke nützlich.

Von besonderer Wichtigkeit ist, dass die angegebene Zeitreihe ein typisches Jahr (oder einen Langzeitraum) wiedergibt. Das Jahr sollte kein gemitteltes Jahr sein, da in diesem die Dynamik des Windes fehlt, die von hoher Bedeutung für die Abschaltbedingungen der WEA ist.

Die Zeitreihen können aus METEO-Zeitreihen oder direkt aus einer PARK-Berechnung der Typen Zeitreihe aus MESO-Daten oder Zeitreihe aus Messdaten eingebunden werden. Eine weitere Option zur Verwendung von sogenannten WTI-Dateien ist inzwischen obsolet, da sie durch die o.g. PARK-Berechnungstypen ersetzt wurde; die Berechnungsoption ist jedoch aus Kompatibilitätsgründen weiterhin verfügbar.

Werden METEO-Zeitreihen oder WTI-Dateien verwendet, werden die Windgeschwindigkeiten der verwendeten Zeitreihe anhand des Verhältnisses (mittlere WG Zeitreihe / mittlere WG WEA) linear auf die WEA-Position skaliert. Das Zutreffen windgeschwindigkeitsabhängiger Abschaltbedingungen wird anhand dieser skalierten Windgeschwindigkeit überprüft. Die Produktion für einen spezifischen Zeitstempel ergibt sich aus der skalierten Windgeschwindigkeit, der Leistungskennlinie der WEA und ggf. einem zusätzlichen Skalierungsfaktor, durch den sichergestellt wird, dass die resultierende Produktion der AEP der zugrunde liegenden PARK-Berechnung entspricht.

Wird ein METEO-Objekt verwendet, so obliegt es dem Anwender, dafür Sorge zu tragen, dass genau Daten für ein Jahr oder ein exaktes Vielfaches davon enthalten sind, um einen saisonalen Bias zu vermeiden, z.B. durch Deaktivieren von überschüssigen Monaten. Wird ein kürzerer Zeitraum als ein Jahr verwendet, so wird die berechnete AEP der WEA alleine dem in der Zeitreihe vertretenen Zeitraum zugeordnet, was zu irreführenden Ergebnissen führen kann. Wird dagegen ein längerer Zeitraum als ein Jahr verwendet, der kein genaues Vielfaches eines Jahres ist, so hat das Ergebnis einen Bias zugunsten einer Jahreszeit.

Alternativ zur Verwendung von Zeitreihen kann auch einfach eine konstante Leistungsabgabe angenommen werden – letzteres ist notwendig, wenn z.B. Schattenwurf- oder Temperaturverluste berechnet werden sollen, aber keine Daten zur jährlichen Variation vorliegen. Die berechneten Verluste sind in diesem Fall einfach proportional zu Abschaltdauer und AEP.

Die letzte Option, Daten von PARK-Berechnung, steht nur zur Verfügung, wenn die gewählte PARK-Berechnung auf der Scaler-Methodik beruht. In den Berechnungsoptionen der PARK-Berechnung muss eine Datenaggregation auf <= 1 Stunde gewählt werden (Standardeinstellung dort ist eine Aggregation auf monatliche Werte). In diesem Fall erfolgt die Berechnung der Verluste aus der Produktionszeitreihe der PARK-Berechnung. Beziehen sich Abschaltbedingungen in Untermodulen auf die Windgeschwindigkeit, so wird die Windgeschwindigkeit in Nabenhöhe aus der PARK-Berechnung verwendet.


Modelleinfluss

Bei Berechnungen, die auf PARK-Berechnungen mit Scaler basieren, wird auf dem Register Modelleinfluss lediglich die Bruttoproduktion angegeben.


DE-LAU(5).png

Das Register Modelleinfluss vermittelt einen Eindruck davon, wie stark das Parkergebnis durch die Geländemodellierung geprägt ist. Die Software berechnet die AEP unter der Annahme, dass alle WEA an der Position des Terraindatenobjekts stehen (bei mehreren Terraindatenobjekten für jede WEA die Position des ihr zugeordneten Terraindatenobjekts). Dies wird mit der AEP-Berechnung für die tatsächlichen WEA-Positionen verglichen. Der Unterschied gibt Auskunft darüber, wie stark Rauigkeit, Orographie und lokale Hindernisse sich im Parkergebnis widerspiegeln. Je größer der Einfluss der Modellierung ist, desto größer ist die Relevanz der mit der Modellierung verbundenen Unsicherheiten. In anderen Worten: Auf je mehr Messmasten die Berechnung basiert oder je weniger komplex das Gelände ist, desto geringer ist der Einfluss der Modellierung.

Beachten sie, dass diese Ergebnisse in PARK berechnete Wake- und Curtailment-Verluste nicht beinhalten. Diese werden auf dem Register Verluste ausgewiesen.


Dateneingabe auf den Registern Bias, Verlust und Unsicherheit

Normalerweise kann pro Zeile nur ein Wert für die gesamte Windfarm eingegeben werden. Die Ausnahme ist, wenn ein Untermodul zur Berechnung verfügbar ist; dort können die Angaben erfolgen:

  • Individuell für jede WEA
  • Für alle WEA auf einem Layer (in Karten&Objekte) oder
  • Für alle WEA

Wenn in diesen Untermodulen für einen Teil der WEA ein Unsicherheitswert gilt und für den Rest ein anderer, so lässt sich dies am einfachsten dadurch darstellen, dass die beiden Gruppen auf verschiedenen Layern abgelegt werden. Dies wäre beispielsweise so, wenn in der Windfarm zwei oder drei unterschiedliche WEA-Typen verwendet werden, oder wenn ein Teil der WEA exponierter steht als der Rest und daher eine niedrigere Abschaltwindgeschwindigkeit hat.

Individuelle WEA- oder Layereinstellungen werden in einem Untermodul angewendet, indem das Layer oder die WEA mit der Maus markiert wird – das markierte Element ist dann das, dem die folgenden Einstellungen zugeordnet werden.


Bias (Systematische Fehler)

Bias (Systematische Fehler) sind Korrekturen für bekannte Schwächen, z.B. die von DTU/Risø eingeführte RIX-Modifikationen von Windgeschwindigkeiten in komplexem Gelände oder Korrekturen für zu optimistische oder pessimistische Leistungskennlinien auf Basis von Erfahrungswerten oder der HP-Methode. Auch Windmessungen können einen bekannten Bias haben, z.B. wenn von bestimmten Anemometertypen bekannt ist, dass sie einen systematischen Fehler haben oder wenn eine nachträgliche Kalibrierung einen Fehler zeigt, der über einen Bias leichter korrigiert werden kann als über eine komplette Reanalyse der Zeitreihe und Wiederholung aller Berechnungen.

Es ist wichtig, dass eine Bias-Korrektur nur einmal angewendet wird – entweder in den Grundlagen der PARK-Berechnung oder im Loss&Uncertainty-Modul. Der Vorteil, einen Bias in Loss&Uncertainty zu berücksichtigen, besteht darin, dass eine klare Dokumentation erfolgt und neue Informationen leicht nachträglich eingearbeitet werden können.

Wenn Bias’ als einfache Prozentsätze angegeben werden, können diese sich auf die Windgeschwindigkeit oder die AEP beziehen. Beziehen sie sich auf die Windgeschwindigkeit, so wird diese mit Hilfe der für den ganzen Park ermittelten Sensitivitätsrate (AEP% / WindGes%) in AEP-% umgerechnet. Die AEP-% werden dann mit der der berechneten BRUTTO-AEP multipliziert und auf diese aufgeschlagen, bevor die Verlustberechnung erfolgt. Beachten Sie, dass Systematische Fehler sowohl positiv als auch negativ sein können, das Vorzeichen ist deshalb hier von Relevanz.

DE-LAU(6).png

Es sind vier Zeilen für unterschiedliche Bias-Korrekturen verfügbar, zuzüglich einer Zeile für Sonstige.


Windgeschwindigkeits-Korrektur

Wenn bekannt ist, dass die Winddaten mit einem Systematischen Fehler behaftet sind, der nicht bereits in der Datengrundlage für die PARK-Berechnung berücksichtigt wurde, kann hier eine Korrektur dafür vorgenommen werden.

Systematische Fehler in Winddaten können viele Gründe haben und sind vermutlich der häufigste Grund für fehlerhafte Berechnungsergebnisse. Es kann jedoch sehr schwierig sein, sie zu identifizieren. Die beste Möglichkeit, Winddaten-Bias zu vermeiden, hat man, wenn mehrere Winddatenquellen für den Standort oder die Region verfügbar sind. Wenn Produktionsdaten existierender WEA in der Nähe zugänglich sind, kann das Windenergieniveau anhand einer Verifikations-Berechnung mit diesen Daten überprüft werden.

Wenn eine lokale Messung durchgeführt wurde, kann die Winddaten-Korrektur einfach nur einen bekannten Offset aufgrund des verwendeten Equipments widerspiegeln. Dies wird aber häufig bereits in einem früheren Stadium der Berechnungen berücksichtigt – in diesem Falle darf es NICHT hier erneut eingetragen werden, da sonst eine doppelte Korrektur erfolgen würde. Es kann aber sinnvoll sein, dies als Kommentar zu vermerken, wenn Korrekturen vor der PARK-Berechnung durchgeführt oder anderweitige Validierungen des Windgeschwindigkeitsniveaus vorgenommen wurden.

Die Korrektur kann als Modifikation der Windgeschwindigkeit oder der AEP angegeben werden – beachten sie, dass das Vorzeichen positiv oder negativ sein kann.


RIX-Korrektur

Wenn Sie einen Wert zur RIX-Korrektur aus einer anderen Quelle oder auch nur einen groben Schätzwert verwenden möchten, kann dieser hier direkt eingegeben werden. Er wird dann jedoch nur als einheitliche Korrektur für alle WEA angewandt.

Wenn RIX-Korrektur ein relevanter Faktor ist, sollte stets eine PARK-Berechnung inklusive RIX-Berechnung durchgeführt werden. Enthält die PARK-Berechnung schon eine Korrektur, so wird diese in LOSS&UNCERTAINTY nicht als Bias behandelt; es wird jedoch in der Anmerkungs-Spalte ausgewiesen, wie viel RIX-Korrektur die PARK-Berechnung beinhaltete.

Wurde in der PARK-Berechnung zwar ein RIX ermittelt, aber keine RIX-Korrektur durchgeführt, so steht an dieser Stelle ein Untermodul (Ankreuzfeld + Calc) zur Verfügung, über die eine RIX-Korrektur berechnet werden kann (siehe unten).


Modellprobleme für sehr große Windfarmen

Diese sollten generell bereits in PARK bei der Auswahl des Wakeverlust-Modells bzw. der Wake-Decay-Konstante vermieden werden. Bei Anwendung der aktuellen Wake-Modelle findet keine systematische Überschätzung der Wakeverluste mehr statt. Muss jedoch auf Basis einer alten PARK-Berechnung, insbesondere unter Verwendung des Wakemodells N.O.Jensen (EMD) 2005 und ohne Anwendung der Deep-Array-Features (nur bei Scaler-Berechnungen verfügbar) gearbeitet werden, so kann hier ein Bias angegeben werden, um einer dort relevanten Unterschätzung der Wakeverluste in großen Windfarmen Rechnung zu tragen.


Leistungskennlinien-Korrektur

Wenn bekannt ist, dass eine Leistungskennlinie zu optimistisch oder zu pessimistisch ist, kann hier ein einfacher Korrekturwert angegeben werden.


Sonstige

Alle anderen Systematischen Fehler, von denen der Anwender Kenntnis hat, sollten hier angegeben werden.


RIX-Korrektur (Untermodul)

Das Untermodul zur Berechnung des systematischen Fehlers den RIX steht nur zur Verfügung, wenn innerhalb der PARK-Berechnung bereits eine RIX-Berechnung durchgeführt wurde.

Die Umsetzung basiert auf der Veröffentlichung Niels G. Mortensen, Anthony J. Bowen, Ioannis Antoniou: IMPROVING WAsP PREDICTIONS IN (TOO) COMPLEX TERRAIN; Wind Energy Department, Risø National Laboratory; EWEC 2006 Konferenzreader.

Im komplexen Gelände mit einem Gefälle von mehr als 30-40% sind die Modellbedingungen von WAsP nicht mehr gegeben. Die Veröffentlichung beschreibt, wie trotz eines erhöhten Gefälles um den Standort mit der RIX-Methode eine Verbesserung der Berechnungsgenauigkeit erreicht werden kann.

DE-LAU(7).png

Die grundlegende Formel ist Um= Up * exp (α * ∆RIX), wobei Up (predicted) die mit WAsP vorausgesagte Windgeschwindigkeit und Um (measured) die korrigierte Windgeschwindigkeit ist. Der Faktor α wird empirisch ermittelt (z.B. durch Kreuzvorhersage im WindPRO Meteo Analyzer) und ∆RIX wird von WindPRO in einer PARK-Berechnung aus dem Höhenmodell der Standorte ermittelt. Das Hauptproblem ist es, α sowie den Radius und den Gefällegrenzwert für die ∆RIX-Berechnung zu bestimmen. Liegen diese vor, ist die RIX-Korrektur eine einfache Berechnung. Das Untermodul findet, basierend auf α und ∆RIX, die angemessene Korrektur der Windgeschwindigkeit an jeder WEA-Position und konvertiert dies in einer AEP-Anpassung, basierend auf der Sensitivität (%AEP / %MittlereWG) an jeder einzelnen WEA-Position. Die berechnete AEP-Anpassung wird für jede WEA einzeln gespeichert.

DE-LAU(8).png

Die Windgeschwindigkeitskorrektur-Grafik zeigt, wie WEA mit niedrigen ∆RIX-Werten auf höhere Windgeschwindigkeiten korrigiert werden. Entsprechend würde die Windgeschwindigkeit bei WEA mit höheren ∆RIX-Werten nach unten korrigiert werden.


Verlust

Verlust ist der Anteil der AEP, die aufgrund der Windbedingungen und der WEA-Leistungskennlinie produziert werden sollte, die aber nicht den Übergabepunkt erreicht. Dies können physikalische Verluste wie Netzverluste sein, Wake-Verluste, bei denen die WEA sich gegenseitig den Wind streitig machen, aber auch in der Betriebsführung der WEA begründete Verluste (z.B. Abschaltung bei niedrigen Temperaturen) oder Verfügbarkeitsverluste.

Die sieben Hauptgruppen für Verluste, die von DNV (Det Norske Veritas) definiert wurden, sind oben aufgeführt.

Wenn bereits Verluste im Modul PARK über Curtailments berücksichtigt wurden, so werden diese automatisch in die LOSS&UNCERTAINTY-Berechnung übernommen. Dies ist, wo möglich, der zu bevorzugende Weg, da nur so auch die Ertragszugewinne benachbarter WEA korrekt berücksichtigt werden können, wenn eine WEA durch ein Curtailment reduziert betrieben wird.

Das Grundprinzip der Verlustberechnung in LOSS&UNCERTAINTY ist wie folgt:

Vorab berechnete Verluste:

  • Wake-Verluste
  • sowie ggf. Curtailment-Verluste, die bereits in der PARK-Berechnung ermittelt wurden

werden vorab von der Bruttoproduktion abgezogen und erscheinen in der Verlustetabelle mit ihren ermittelten Prozentsätzen.

Bezüglich der weiteren Verluste wird für jede WEA jede gegebene Verlustkomponente in eine Effizienz umgewandelt, z.B. entspricht ein Verlust von 3% einer Effizienz der WEA von 97% (100% - 3%). Die für jede WEA ermittelten Effizienzen werden multipliziert und so die resultierende Effizienz gefunden. Dies entspricht einer Behandlung verschiedener Verluste als unabhängige Verluste.

Die resultierende Effizienz wird mit der BRUTTO-AEP (nach Abzug der bereits in PARK ermittelten Verluste sowie ggf. der Bias-Korrektur) multipliziert. Das Ergebnis der Verlustberechnung ist die NETTO-AEP oder der P50.

DE-LAU(9).png

Auf dem Register Verlust sind 7 Hauptgruppen für Verluste aufgelistet, unter denen jeweils die einzelnen Verlustkomponenten aufgeführt sind. In einigen Zeilen gibt es eine Berechne-Option – wenn diese markiert wird, kann über die Schaltfläche Calc ein Untermodul zur Verlustberechnung aufgerufen werden.

Für die Verluste, die in Untermodulen berechnet werden können, folgen Beschreibungen der Berechnungsmethodik.

Für alle Komponenten (nicht nur für die, für die auch ein Verlust ausgewiesen wird!) können Kommentare angegeben werden, die auch auf den Berechnungsberichten angezeigt werden. So kann dem Adressaten der Berichte der Hintergrund der Beurteilung transparent gemacht werden.

Es muss hier hervorgehoben werden, dass neben dem, was in Untermodulen berechnet werden kann, zwei Verlustkomponenten immer berücksichtigt werden sollten:

  1. Verlust durch WEA-Verfügbarkeit, üblicherweise 2-5%, abhängig von der Servicevereinbarung mit dem Hersteller und der WEA-Qualität
  2. Netzverluste, die mit dem eGRID-Modul berechnet werden können, und die üblicherweise mit 1-3% anzusetzen sind, abhängig z.B. von der Entfernung zum Übergabepunkt. Beachten Sie, dass die Leistungskennlinien von WEA fast immer auf der Niederspannungsseite des WEA-Transformators gemessen werden, so dass der Verlust durch den WEA-Trafo auch berücksichtigt werden muss, der alleine etwa 1% beträgt.


Starkwind-Hysterese

DE-LAU(10).png

Verluste durch Abschaltung von WEA oberhalb der Abschaltwindgeschwindigkeit werden automatisch in der AEP-Berechnung berücksichtigt. Zusätzliche Verluste durch Starkwindhysterese entstehen dadurch, dass die WEA-Hersteller zu vermeiden versuchen, An- und Abschaltvorgänge bei hohen Windgeschwindigkeiten mehrfach in kurzer Zeit durchzuführen, da dies hohe Lasten erzeugt. Bevor die WEA nach einer Starkwindabschaltung wieder eingeschaltet wird, wird also zunächst eine gewisse Zeit gewartet, ob die neuen (niedrigeren) Windgeschwindigkeiten ausreichend stabil sind. So kann auch bei Windgeschwindigkeiten unterhalb der Abschaltgeschwindigkeit die WEA stillstehen.

Die Einstellungen zur Abschalt-/Wiedereinschaltprozedur variieren von WEA-Typ zu WEA-Typ und werden manchmal sogar standortspezifisch programmiert. Die in windPRO hinterlegten Werte sind nicht WEA-Typ-spezifisch, für maximale Genauigkeit der Berechnung erfragen Sie die zu verwendenden Werte vom WEA-Hersteller.

Um die Starkwind-Hysterese berechnen zu können, muss die der Berechnung zugrunde liegende Zeitreihe mindestens eine zeitliche Auflösung von 10 Minuten haben. Beachten Sei die Möglichkeit, mit Ändern am unteren Fensterrand eine individuelle Zeitreihe für diese Berechnung zu definieren, falls die reguläre Zeitreihe, die in der Berechnung verwendet wird, keine ausreichende Auflösung hat oder das Turbulenzsignal fehlt, das bei der Ermittlung der Böen- und Minutenwerte hilft (s.u.).

Der Schwellwert für Stopp und Wiederanlaufen kann in unterschiedlichen zeitlichen Auflösungen angegeben werden: Bö, Minute oder 10 Minuten. Der 10-Minuten-Wert liegt normalerweise in der Zeitreihe vor; der Wert für Böen kann anhand des Maximalwerts jedes 10-Minuten-Intervalls abgeschätzt werden (im Logger oft als "Max.Mean Wind Speed" bezeichnet); allerdings unterscheidet sich das Mittelungsintervall dieser Maximalwerte (meist 1 Sekunde) oft von der Böendefinition der IEC 61400-1 (Mittelung über 3 Sekunden).

Anstelle des 10-Minuten-Maximums kann die 3-Sekunden-Bö auch auf Basis eines einfachen Modells berechnet werden, das ursprünglich von Davenport eingeführt wurde[46]. Diese Methode verwendet die folgende Formel, um die Bö des Mittelungsintervalls t abzuschätzen:

ut = u10min(1 + kp(t)TI)

mit:

kp: Scheitelfaktor abhängig vom Mittelungsintervall t, für das die Konversion durchgeführt wird (Beljaars 1987[47]).

Dieselbe Gleichung kann auch für die 1-Minuten-Auflösung verwendet werden.


Nach Auswahl der zu verwendenden Mittelungsintervalle müssen die Werte für die Stopp- und die Anlaufwindgeschwindigkeit sowie die jeweiligen Mittelungszeiträume angegeben werden.

  • Anlaufverzögerung nach u<restart [s] ist eine Sicherheitsmarge, die die WEA daran hindern soll, nach einem Abflauen des Windes zu zügig wieder anzulaufen, falls der Wind kurz danach wieder zunimmt.
  • Anlaufverzögerung nach u>stop [s] stellt sicher, dass die WEA nach einem Stopp nicht zu schnell wiederanläuft.


Berechnung:

WindPRO sucht in den Zeitreihen nach Events, die eine Abschaltung triggern würden, und ermittelt für jeden Event, wie lange es dauert, bis die Wiedereinschalt-Kriterien aller gewählten Mittelungsintervalle (Bö, 1-, 10-Minuten) gegeben sind. Die Verluste werden auf ein Jahr skaliert.


Performance-Abnahme durch Vereisung

Für diesen Verlust existiert noch kein Untermodul, aber es gibt diesbezüglich recht umfangreiche Arbeiten. Anhand einer Mesoskalenmodellierung mit Fokus auf Vereisungsberechnungen können die nötigen Grundlagen ermittelt werden, siehe hierzu EMD-WRF On-Demand ICING.

Weitere Informationen zur On-Demand Mesoskalenberechnung finden Sie im Kapitel EMD-WRF On-demand Mesoscale service. Damit lässt sich beispielsweise auch eine Karte des zu erwartenden Vereisungsverlusts erstellen:

DE-LAU(10.5).png


Hohe und niedrige Temperaturen

Der Berechnung liegt eine Jährliche Variation in Form einer .WTI-Datei oder einer Meteo-Zeitreihe zugrunde. Für jeden Zeitschritt darin wird die AEP berechnet, basierend auf dem Verhältnis der (Zeitreihen-) Windgeschwindigkeit zur mittleren WEA-Windgeschwindigkeit. Diese Einzelergebnisse werden dann so skaliert, dass ihre Summe der berechneten AEP der WEA entspricht.

Die AEP-Anteile der Zeitschritte, in denen die Temperatur außerhalb der angegebenen Temperaturschwellwerte liegt, werden dann summiert. Ihr prozentualer Anteil an der Gesamt-AEP wird für jede WEA ermittelt und gespeichert.

DE-LAU(11).png

Im obigen Beispiel variieren die Temperaturen zwischen -36,2°C und +42,7°C (Standort in kontinentalem Klima). Die Temperaturabschaltung findet jenseits von -20°C und +35°C statt. Für die einzelnen WEA wird nach der oben beschriebenen Methode ein Verlust von um 2,5% berechnet – da eine einzige Zeitreihe für alle WEA verwendet wird, liegen sie nahe beieinander, sind aber in der Regel nicht identisch, da sie unterschiedliche AEP haben.


Wind-Sektormanagement

Beim Wind-Sektormanagement werden einzelne WEA in einem dichten Layout gestoppt, wenn der Wind mit bestimmten Windgeschwindigkeiten aus bestimmten Richtungen weht, um Beschädigungen benachbarter WEA durch WEA-induzierte Turbulenzen zu vermeiden.

Ab windPRO 3.2 ist es möglich, die Folgen eines Sektormanagements bereits im Modul PARK zu berücksichtigen (siehe PARK: Register Curtailment). Diese Vorgehensweise wird empfohlen, da dabei auch Zunahme der Produktion an den umliegenden WEA berücksichtigt werden kann. Enthält eine PARK-Berechnung bereits Sektormanagement-Verluste, so werden diese in LOSS&UNCERTAINTY ebenso wie die Wake-Verluste als vorberechnete Verluste behandelt.


Es ist trotzdem weiterhin möglich, Sektormanagement-Reduktionen auch in LOSS&UNCERTAINTY über ein Untermodul zu berechnen. Dieses existiert in zwei verschiedenen Ausprägungen:

  • Wind Sektormanagement
    • Verfügar bei PARK-Berechnungen, die auf sektorweisen Weibull-Verteilungen basieren
    • Innerhalb eines Sektors wird eine Gleichverteilung des Windes angenommen
    • Bis windPRO 3.1: Keine Möglichkeit, in Curtailment-Situationen leistungsreduzierte Kennlinien zu fahren.
  • Wind Sektormanagement, Zeitreihe
    • Verfügbar bei PARK-Berechnungen auf Basis von Zeitreihen sowie bei Verwendung von WTI-Dateien oder METEO-Zeitreihen zur Darstellung der jährlichen Variation des Windes
    • Exakte Windrichtungen lt. Zeitreihe werden berücksichtigt
    • In Curtailment-Situationen kann eine WEA abgeschaltet oder leistungsreduziert betrieben werden


In der unten dargestellten Berechnung wurden Einstellungen individuell für jede WEA gemacht (Checkbox WEA-spezifische Einst.). Wird in der unteren Liste eine bestimmte WEA ausgewählt (markiert), beziehen sich die Angaben im oberen Feld auf diese WEA. Für eine große Windfarm kann die Eingabe der Werte arbeitsintensiv sein, es können jedoch Einstellungen aus Tabellen importiert werden. Die Sektormanagement-Einstellungen können z.B. mit SITE COMPLIANCE ermittelt werden.


DE-LAU(12).png

Die beiden Eingaben Richtungshysterese und Windgeschw.-Hysterese im Screenshot oben sind nur bei der Berechnungsvariante ohne Zeitreihe verfügbar.

Gibt beispielsweise der WEA-Hersteller bei Sektormanagement eine Richtungshysterese von 2° an, so bedeutet dies, dass die WEA beim Eintreten in den Abschaltsektor abgeschaltet wird, sie beim Verlassen des Abschaltsektors jedoch erst wieder eingeschaltet wird, wenn die Windrichtung mindestens 2° außerhalb des Abschaltsektors ist. In der Berechnung wird dies so gehandhabt, dass Verluste auch für 2° außerhalb des angegebenen Intervalls berechnet werden; nur die Hälfte dieser Verluste wird aber tatsächlich angerechnet (da sie nur beim Verlassen aus dem Sektors relevant sind, nicht jedoch beim Eintreten).

In der Zeitreihenbasierten Berechnung ist diese Option nicht vorhanden, der Effekt kann aber nahezu gleich simuliert werden, indem der Abschaltsektor um die halbe Hysterese erweitert wird.

Dies gilt analog für die Windgeschwindigkeits-Hysterese.


Netzbegrenzung und Rampenrate

Falls eine Netzbegrenzung bereits in der PARK-Berechnung berücksichtigt wurde, so wird diese direkt übernommen. Das Bruttoergebnis aus der PARK-Berechnung, das in LOSS&UNCERTAINTY übernommen wird, wird diese Veruste nicht inkludieren, sondern sie nachträglich als Verlust berücksichtigten. Dies hängt damit zusammen, dass Netzbegrenzungen unabhängig von Wakes und WEA-Curtailments berechnet werden.

Ist keine Netzbegrenzung in der PARK-Berechnung berücksichtigt, kann ein Verlustwert angegeben werden. Dieser kann neben Begrenzungen der Netzkapazität auch Verluste in Bezug darauf enthalten, wie schnell die Einspeiseleistung sich ändern darf (Rampenrate).


Curtailment aufgrund von PPA oder EinsMan

In manchen Fällen kann oder möchte der Einspeisevertragspartner die erzeugte Energie nicht vollständig abnehmen. Dies kann z.B. aufgrund einer Abschaltung oder Reduktion durch den Netzbetreiber sein (Einspeisemanagement) oder eine vertragliche Verpflichtung, in bestimmten Situationen nicht einzuspeisen. Diese Ermittlung dieser Verluste kann ein komplexes Unterfangen sein, bei dem mehrere Regelmechanismen des Strommarktes berücksichtigt werden müssen.


Schall

Ab windPRO 3.3 ist es im Rahmen von Scaler-Berechnungen möglich, die Folgen einer Schallreduktion bereits im Modul PARK zu berücksichtigen (siehe PARK: Register Curtailment). Diese Vorgehensweise wird empfohlen, da dabei auch Zunahme der Produktion an den umliegenden WEA berücksichtigt werden kann. Enthält eine PARK-Berechnung bereits Curtailment-Verluste durch Schallreduktionen, so werden diese in LOSS&UNCERTAINTY ebenso wie die Wake-Verluste als vorberechnete Verluste behandelt.

Für Windstatistik-basierte PARK-Berechnungen können die Curtailment-Verluste weiterhin in LOSS&UNCERTAINTY ermittelt werden:

DE-LAU(13).png

Unter Umständen müssen einige oder alle WEA während bestimmter Tageszeiten oder bei Vorherrschen bestimmter Windrichtungen in einem schallreduzierten Betriebsmodus laufen. Neben der Tageszeit und dem Richtungsintervall kann die Schallreduktionsstufe angegeben werden. Die reduzierte Leistungskennlinie wird hier direkt aus dem WEA-Katalog entnommen und nicht luftdichtekorrigiert.

Um die Verluste durch Schallreduktion in LOSS&UNCERTAINTY zu bestimmen, sollte die PARK-Berechnung nicht mit schallreduzierten Leistungskennlinien durchgeführt werden.

Bei komplexen Abschaltbedingungen kann es sinnvoll sein, diese in einem Tabellenprogramm zu definieren und aus der Zwischenablage über Einfügen zu importieren. Das Datum muss hierbei Tag.Monat.Jahr enthalten, um korrekt als Datumsformat erkannt zu werden, wobei das Jahr von LOSS&UNCERTAINTY aber ignoriert wird.


Schattenwurf

DE-LAU(14).png

Um diese Berechnung durchzuführen, muss eine SHADOW-Berechnung für die exakt selbe Anlagenkonfiguration der PARK-Berechnung vorliegen. Diese wird geladen und über die Jährliche Variation der Produktion ermittelt, wie hoch der Verlust durch die Abschaltung der WEA wäre.

Anmerkung: Verluste durch Schattenwurf-Curtailments können derzeit nicht als Curtailments innerhalb von PARK-Berechnungen berücksichtigt werden.

Wird innerhalb der SHADOW-Berechnung mit einem Abschaltplan oder einer Abschaltung nach WEA-Rezeptor-Kombination gearbeitet, so werden die dort definierten Abschaltzeiten übernommen. Werden diese Optionen nicht genutzt, so gelten alle Zeiten, zu denen Rezeptoren von Beschattung betroffen sind, als Abschaltzeiten für die verursachende WEA.

Die erste Option (im Screenshot Nullimmission, der Text ändert sich aber je nach SHADOW-Berechnungsoption) nimmt eine Abschaltung bei allen Abschaltzeiten an, ungeachtet der Tatsache ob zu dem Zeitpunkt die Sonne scheint oder nicht.

Unter Reduktion relativ zur Sonnenscheinwahrscheinlichkeit kann ein Reduktionsfaktor angegeben werden, der der mittleren Sonnenscheinwahrscheinlichkeit zu den Beschattungszeiten entsprechen sollte. Findet die Beschattung hauptsächlich im Winter statt, liegen Werte für Deutschland etwa zwischen 10 und 20%, im Sommer zwischen 40 und 60%. Findet Beschattung zu unterschiedlichen Jahreszeiten statt, so sollte ein Wert gefunden werden, der die Verteilung der Beschattungszeiten für alle Immissionsorte über das Jahr wiederspiegelt.

Die Eingabe eines zulässigen Immissionswerts (z.B. 8 h/Jahr / Deutschland) ist nicht möglich.

Diese Berechnung gibt nur einen groben Anhaltswert zu Verlusten durch Schattenwurfabschaltung. Allerdings bewegen sich diese Verluste selbst in der Nullimmissions-Variante in der Regel in einem sehr niedrigen Bereich.


Vögel

Die möglichen Einstellungen sind identisch mit denen für die Fledermaus-Abschaltung (siehe nächster Abschnitt).


Fledermäuse

Ab windPRO 3.3 ist es im Rahmen von Scaler-Berechnungen möglich, die Folgen einer Fledermaus-Reduktion bereits im Modul PARK zu berücksichtigen (siehe PARK: Register Curtailment). Diese Vorgehensweise wird empfohlen, da dabei auch Zunahme der Produktion an den umliegenden WEA berücksichtigt werden kann. Enthält eine PARK-Berechnung bereits Curtailment-Verluste durch Fledermäuse, so werden diese in LOSS&UNCERTAINTY ebenso wie die Wake-Verluste als vorberechnete Verluste behandelt.

Für Windstatistik-basierte PARK-Berechnungen können die Curtailment-Verluste weiterhin in LOSS&UNCERTAINTY ermittelt werden:

DE-LAU(15).png


Weitere Informationen: siehe Fledermausabschaltung

Bei komplexen Abschaltbedingungen kann es sinnvoll sein, diese in einem Tabellenprogramm zu definieren und aus der Zwischenablage über Einfügen zu importieren. Das Datum muss hierbei Tag.Monat.Jahr enthalten, um korrekt als Datumsformat erkannt zu werden, wobei das Jahr von LOSS&UNCERTAINTY aber ignoriert wird.


Sonstige Verluste

DE-LAU(16).png

In der Eingabemaske für Sonstige Verluste können auf sehr flexible Weise Abschaltbedingungen für unterschiedlichste Parameterkombinationen definiert werden.

Es können jegliche Parameter, die im ausgewählten METEO-Objekt oder in der *.wti-Datei vorkommen, sowie Parameter zur Jahres- oder Tageszeit nach Belieben kombiniert werden. Im obigen Beispiel werden z.B. die WEA abgestellt, wenn der Wind sonntags zu verschiedenen Uhrzeiten aus Richtungen zwischen 100° und 140° weht – eine Einstellung, deren Sinn sich eventuell nicht sofort offenbart, die jedoch zeigt, welche Flexibilität hier gegeben ist.

Wenn zu einem gegebenen Zeitpunkt mehrere Abschaltbedingungen zutreffen, die aber mit unterschiedlichen Leistungskurven gekoppelt sind, so wird der Verlustberechnung stets der Verlust bei Verwendung der Leistungskennlinie mit der niedrigeren Leistung zugrunde gelegt.

Für die Verlustarten Curtailment Schall, Vögel, Fledermäuse und Sonstige Verluste kann es bei komplexen Abschaltbedingungen sinnvoll sein, diese in einem Tabellenprogramm zu definieren und aus der Zwischenablage über Einfügen zu importieren. Das Datum muss hierbei Tag.Monat.Jahr enthalten, um korrekt als Datumsformat erkannt zu werden, wobei das Jahr von LOSS&UNCERTAINTY aber ignoriert wird.


Manuelle Eingabe von Verlusten pro WEA

DE-LAU(16.5).png


Bei Verlusten, für die Untermodule vorhanden sind (vorangehende Abschnitte) können die Verluste stets auch manuell pro WEA angegeben werden, wenn diese z.B. mit Hilfe von externen Werkzeugen ermittelt wurden.


Unsicherheit

Unsicherheiten sind in fünf Gruppen unterteilt:

A. Winddaten

B. Windmodellierung

C. Energieumwandlung

D. BIAS

E. VERLUST


DE-LAU(17).png

Jeder Eintrag in einer dieser Gruppen muss beurteilt werden. Genau wie auf den vorangegangenen Registern gibt es in einigen Zeilen Unter-Berechnungsmodule, die ausgewählt werden können und die in eigenen Kapiteln erläutert werden.

Bevor die Untermodule thematisiert werden, wird im Folgenden zunächst die Gruppe Winddaten erläutert, da dies eine der wichtigeren Gruppen ist.


Unsicherheit der Winddaten

Winddaten können auf unterschiedliche Weise in eine Parkberechnung einfließen:

  • Standortmessungen, in der Regel langzeitkorrigiert
  • Regionale Windstatistiken, möglicherweise mit der Performance von existierenden WEA in der Region verifiziert oder kalibriert
  • Eine Windressourcenkarte, die auf einer Modellierung basiert (z.B. Mesoskalenmodell, CFD-Modell oder WAsP)

Die Qualität der Winddaten zu beurteilen ist vermutlich der wichtigste Teil der Unsicherheitsbetrachtung. Wenn bereits produzierende WEA (>1 Jahr) in der Region existieren, ist eine Testberechnung für diese WEA mit den verwendeten Winddaten eine der besten Möglichkeiten, die Unsicherheit der Winddatenbasis zu reduzieren. Die Produktion der Vergleichs-WEA muss auf jeden Fall langzeit- und verfügbarkeitskorrigiert sein. Wenn die so korrigierte Produktion mit den Winddaten gut reproduziert werden kann, kann eine geringe Unsicherheit der Winddaten angenommen werden.

Wenn lokale Messungen verfügbar sind, hängt die Unsicherheit zu großen Teilen vom Messequipment, der Mastkonfiguration, der Sensorkalibrierung und -qualität ab. Eine Langzeitkorrektur der Daten ist Pflicht, bringt jedoch zusätzliche Unsicherheiten, da Langzeitquellen oft von minderer Qualität sind oder sogar Trends enthalten, z.B. aufgrund von Wachstum von Bäumen oder städtebaulicher Entwicklung um den Messstandort. Auch modellierte Daten können Trends enthalten, z.B. aufgrund von Änderungen der Datenbasis des Modells. Solche Trends sollten nicht lediglich als Unsicherheit betrachtet werden, sondern sollten im Vorfeld korrigiert oder als Bias-Korrektur berücksichtigt werden.

Auch mit Daten von hoher Qualität sollte die Unsicherheit von Vermessungen nicht niedriger als 3% (Windgeschwindigkeit) angesetzt werden – nach oben ist die Skala offen. An Standorten mit niedrigen Windgeschwindigkeiten kann die daraus resultierende AEP-Unsicherheit dreimal so hoch sein wie die Windgeschwindigkeits-Unsicherheit, an Starkwindstandorten etwa eineinhalbmal so hoch.

Eine besondere Unsicherheits-Quelle ist die Position des Messmasts. Wenn der Mast in hügligem Gelände steht, ist es essenziell, dass die Mastposition korrekt angegeben und die Höheninformation für die Mastposition und deren Umgebung genau ist. Oftmals werden Messmasten auf Kuppen platziert – wenn das Geländemodell nicht sehr akkurat ist, fehlen die Höhenpunkte auf Kuppen oft und die Daten werden verfälscht, wenn der Geländeeinfluss berechnet wird. Dies ist keine Unsicherheit, sondern ein Fehler, der durch korrekte Geländedaten vermieden werden muss. Das Photomontage-Modul (mit virtueller Landschaft) kann verwendet werden, um sicherzustellen, dass die Orographie um den Mast korrekt wiedergegeben ist. Wenn die Mastposition unsicher ist, sollte dies als Unsicherheit berücksichtigt werden, z.B. unter "Sonstige Unsicherheiten Wind".

Die Langzeit-Erwartungen sind vermutlich die Komponente innerhalb der Winddaten-Gruppe mit der höchsten Unsicherheit, deshalb ist es wichtig, zu verstehen, wie die Dateneingabe in diesem Teil aufgebaut sein soll.

In der Eingabemaske gibt es drei Felder, die im Zusammenhang mit diesem Thema stehen:

  • Langzeitkorrektur
  • Jährliche Variabilität und
  • Zukünftiges Klima


Langzeitkorrektur

Hier wird die Unsicherheit angegeben, die sich aus den Langzeitkorrektur-Daten ergibt. Seit windPRO 3.2 unterstützt das MCP-Modul die sog. Klintø-Methode zur Ermittlung der Unsicherheit (siehe hier). Dieser Wert kann hier verwendet werden.

Es existieren daneben weitere erfahrungsbasierte Methoden, die häufig die folgenden Informationen einbeziehen:

  1. Die Länge des gemeinsamen Zeitraums von Standort- und Referenzdaten, ggf. ein saisonaler Bias und die zeitliche Auflösung der Referenzdaten
  2. Die Länge der Referenz-Zeitreihe (mögliche Trends sollten evaluiert werden; liegen Trends vor, so ist dies ein kritischer Punkt und es sollte versucht werden, andere Daten zu finden)
  3. Die Korrelation (wie gut die Referenzdaten mit der lokalen Messung korrelieren)
  4. Die Genauigkeit der Methode, nach der die Transferfunktion und damit die Korrektur vorgenommen wurde


Jährliche Variabilität

Die Eingabe, die hier getätigt wird, entscheidet darüber, wie die 1-, 5-, 10- und 20-Jahres-Unsicherheit berechnet wird. Sie gibt an, wie stark der Wind in der betrachteten Region in aufeinanderfolgenden Jahren variiert. Ein typischer Wert liegt um 6% der Windgeschwindigkeit, es sind im Internet jedoch verschiedene Quellen mit regionalspezifischeren Werten verfügbar. Im MCP-Modul wird die Variabilität basierend auf der Langzeit-Referenz berechnet. Die eingegebene Variabilität trifft für die 1-Jahres-Unsicherheit zu, während die 5-Jahres-Unsicherheit dann σ1y / WURZEL(5) ist, für 20 Jahre: σ1y / WURZEL(20) etc.

Für σ1y = 6% und die 20-Jahres-Unsicherheit beispielsweise: 6% / WURZEL(20) = 1,3% (auf die Windgeschwindigkeit, die sich dann je nach Windgeschwindigkeits-Niveau in Unterschiedliche AEP-Unsicherheiten konvertieren lässt).

Bei dieser Betrachtung muss man sich bewusst sein, dass die Jährliche Variabilität die Schwankungen binnen weniger Jahre wiedergibt, nicht die Schwankungen auf großen Zeitskalen wie z.B. den NAO-Index (Nordatlantische Oszillation). Diese werden im folgenden Abschnitt behandelt.


Zukünftiges Klima

In 30 Jahren der modernen Windkraftnutzung (1980-2009) wurden in Dänemark große Schwankungen des Windangebots beobachtet.

Während die Dekade 1986-1995 etwa 8% über dem Langzeitmittel (AEP) lag, lagen die elf Jahre von 1996-2006 etwa 5% unter dem Mittel. Dies belegt, dass 10 Jahre sicherlich ein zu kurzer Zeitraum sind, um eine Langzeitkorrektur damit vorzunehmen, und dass es Klimaschwankungen gibt, die nicht vorhersehbar sind. Derzeit sieht es so aus, als stünden die Schwankungen im Windklima nicht direkt im Zusammenhang mit der globalen Erwärmung.

Die langsamen Schwankungen, die auf und ab gehen, aber keinen Trend zu mehr oder weniger Wind zeigen, wurden seit 150 Jahren beobachtet (z.B. die Nordatlantische Oszillation). Eine 20-Jahres-Vorhersage ist eine Aufgabe, die niemand wirklich leisten kann. Hier eine Unsicherheit von 1-3% der Windgeschwindigkeit aufgrund von zukünftigen Klimaveränderungen anzusetzen erscheint daher angemessen – zumindest für Nordeuropa. Andere Teile der Erde haben vergleichbare Schwankungen, andere nicht. Dies muss regionsspezifisch betrachtet werden.


Unsicherheit der Windmodellierung

Vertikale Extrapolation

DE-LAU(18).png

Die Unsicherheit der Vertikalen Extrapolation teilt sich auf in Unsicherheit aufgrund des Unterschieds der Höhe über Normalnull und Unsicherheit aufgrund des Unterschieds der Höhe über Grund zwischen Messung und WEA.

Aus verschiedenen Studien lassen sich Vorschläge zu hier anzusetzenden Werten ableiten, der tatsächliche Einfluss der genannten Faktoren kann aber sehr standortspezifisch sein. Der beste Weg, um zu einer sinnvollen Beurteilungsbasis zu kommen, ist eine Kreuzvorhersage mit mehreren Standortmessungen. Deren Ergebnisse können einen guten Eindruck der Unsicherheit geben.

DE-LAU(18.1).png

Für das dänische Beispiel muss betont werden, dass tatsächlich die absolute Höhe ü. NN angegeben ist. Da die Ausgangshöhe in Dänemark jedoch in der Regel eine niedrige Höhe ü. NN. hat, steht der Unterschied in der Höhe ü. NN. in enger Beziehung zur absoluten Höhe. Die Zahlen weisen daher auf eine steigende Unsicherheit mit steigendem Höhenunterschied ü. NN. hin. Verschiedene andere Studien kommen zu vergleichbaren Ergebnissen. Wenn das Gelände sehr komplex ist, kann eine RIX-Korrektur vorgenommen werden; in diesem Fall wäre die Unsicherheit durch den Höhenunterschied ü. NN. geringer anzusetzen.

Die Vorschläge, die neben den Eingabefeldern genannt sind, sollen ein Indikator für die allgemeine Dimension der Werte sein, da aber Geländetypen sehr unterschiedlich sind, unterscheiden sich auch die Unsicherheiten stark. Am besten ist es immer, wenn mehrere Messmasten am Standort verfügbar sind und die Unsicherheiten der Modellierung der Vertikalen Extrapolation über eine Kreuzvorhersage im Meteo Analyzer ermittelt werden können.


Horizontale Extrapolation

DE-LAU(19).png

Diese Berechnung ähnelt der der Vertikalen Extrapolation. Der kritische Punkt besteht darin, die Abhängigkeit der Unsicherheit von der Entfernung zwischen Messmast und WEA zu beurteilen. Ein oberer Schwellwert sollte angegeben werden, da die Unsicherheit nicht einfach mit zunehmender Entfernung immer weiter steigt. Genau wie bei der Vertikalen Unsicherheit kann eine Kreuzvorhersage basierend auf mehreren Messmasten am Standort Hinweise darauf liefern, wie die Abhängigkeit zwischen Unsicherheit und Entfernung beschaffen ist.


Unsicherheit der Energieumwandlung

Leistungskennlinien-Unsicherheit

DE-LAU(20).png

Die Leistungskennlinien-Unsicherheit kann in Messberichten von Leistungskennlinienvermessungen gefunden werden. Beachten sie aber, dass dies möglicherweise ungerechtfertigt hohe Werte sind – oftmals liegen mehrere unabhängige Leistungskennlinienvermessungen vor, wodurch sich die Gesamtunsicherheit reduziert. Es kann sowohl eine einfache pauschale Unsicherheit angegeben werden, wie oben, oder es können Leistungskennlinienabhängige Daten aus dem WEA-Katalog zur Unsicherheit verwendet werden. Im WEA-Katalog liegen diese Daten erst für wenige WEA-Typen vor, die Datenbasis wird sich aber in Zukunft verbreitern. Es ist jedoch auch anwenderseitig möglich, diese Daten im WEA-Katalog einzugeben.


Bias-Unsicherheit

Für jeden Bias-Wert, der angegeben wurde, kann und sollte auch ein Unsicherheitswert angegeben werden. Beachten Sie, dass die angegebene Unsicherheitsschätzung mit dem Bias multipliziert wird; wird beispielsweise ein Bias von 5% angegeben und eine Unsicherheit von 10% auf diesen Wert, dann ist die resultierende Unsicherheit dieses Bias 0,5% auf die AEP.


Unsicherheit der Verluste

Für jeden Verlust, der angegeben wurde, kann und sollte auch ein Unsicherheitswert angegeben werden. Beachten Sie, dass die angegebene Unsicherheitsschätzung mit dem Verlust multipliziert wird; wird beispielsweise ein Verlust von 5% angegeben und eine Unsicherheit von 10% auf diesen Wert, dann ist die resultierende Unsicherheit dieses Verlusts 0,5% auf die AEP.


Ergebnisse

DE-LAU(21).png

Auf dem Ergebnis-Register werden in der rechten Tabelle die Ergebnisse in Gigawattstunden für 1, 5, 10 und 20 Jahre Mittelungszeit (Projektlebensdauer) sowie für unterschiedliche Überschreitungswahrscheinlichkeiten (50%, 75%, 84%, 90%, 95%) dargestellt.


Summe der P-Werte der WEA unterscheidet sich von P-Wert des Parks

Nur wenn der Verlust in Prozent für jede einzelne WEA und der Gesamtverlust des Parks in Prozent identisch sind, summieren sich die die P50 der Einzel-WEA zum P50 des Parks.

Wenn dagegen einzelne WEA signifikant unterschiedliche Verluste haben, wird die Summe der WEA-P50 nicht den Park-P50 ergeben.

Warum ist es notwendig, beide Methoden zu haben?

Weil wir Konsistenz bei P50, P90 etc. benötigen - und die WEA-P90 werden nie in Summe den Park-P90 ergeben, da sie das Ergebnis eines nicht-linearen statistischen Modells sind. Deshalb kann die Ermittlung von P50, P90 etc. nur entweder auf Park-Ebene oder auf WEA-Ebene erfolgen. Was korrekt ist, hängt davon ab, ob das Projekt als ganzes betrachtet wird, oder die einzelne WEA.


Berechnung und Ausdrucke

Hauptergebnisse

DE-LAU(22).png


Annahmen und Ergebnisse

DE-LAU(23).png

Der zweite Bericht sammelt alle Eingangsdaten auf 1-2 Seiten. Die Matrix der detaillierten Ergebnisse (Lebensdauer / Pxx-Werte) wird ebenfalls angezeigt (hier nicht sichtbar).


WEA-Ergebnisse

DE-LAU(24).png

Für den Fall, dass die WEA des Projekts einzeln verkauft werden sollen, sind auf diesem Bericht die Ergebnisse WEA für WEA wiedergegeben.


Detaillierte Ergebnisse

Für jedes Untermodul, das angewendet wurde, ist ein separater Bericht verfügbar. Dieser enthält die Berechnungseinstellungen und die Teilergebnisse. Unten ist nur ein Beispiel angegeben. Diese Berichte können umfangreich sein.

DE-LAU(25).png

Die Detaillierten Ergebnisse zur Starkwind-Hysterese zeigen für jede einzelne WEA alle erwarteten Stoppereignisse, deren Dauer und Verlust.




Validierungen

MCP-Validierung (Englisch)

The validation is based on Høvsøre 40m data. Here there are 14 years of measurements, so the long-term wind speed is well-known. Data for one year at a time are taken as local data and EMD ConWx mesoscale data are used as reference. Here the years 2015 (high wind), 2016 (low wind) and 2017 (normal wind) are used to see if the long-term expectations are as the long term measured based on these different local years.

DE Energy Validation(43).png

More MCP sessions can show more combinations for comparisons


The session overview page with the examples is shown above.

Below a table with the different LT predicted mean wind speeds. Two variants of the 2015 and 2017 based predictions are shown (by cloning the one and changing the selected model).

Below results of the experiments shown in table:

LT truth: 7,93
Input Method Predicted LT m/s Deviation Dev.% Unc.
2015 Regression 7,96 0,03 0,4% 6,3%
2016 Regression 7,85 -0,08 -1,0% 3,5%
2017 Regression 7,87 -0,06 -0,8% N/A
2017 Simple scaling 7,93 0 0,0% 4,3%
2015 Scale local 7,93 0 0,0% 6,3%

Testing MCP with Høvsøre data


As seen the largest deviation to the true long-term wind speed (7.93m/s over 14 y) is 0.08 m/s (1,0%). The AEP uncertainty will depend on the turbine technology and wind speed level. For this wind regime, the AEP uncertainty will be around a factor of 2 on any wind speed uncertainty The largest error is therefore well inside the estimated uncertainty. It can thereby be concluded that the tool seems to do a good job and that the EMD ConWx data as reference work almost perfect at this site.

For the first entry labelled “2017 Regression”, one year of data is used, therefore the uncertainty is not presented (as windPRO only calculates uncertainty when there is more than twelve months of overlapping data). Expanding 2017 slightly with some data from 2016, gives the uncertainty shown by “Simple scaling” method.

Mesodaten Langzeitkonsistenz (Englisch)

Meso data long term consistency


DE Energy Validation(1).png

Long-term consistency using Meso data


This screen shot shows how well the mesoscale data based calculation matches measured production on a time scale of 18 years. The Tunø Knob offshore wind farm has been operating very well with few problems and a high availability during all 18 years. Therefore, it is a good validation case. It is seen that year-by-year model errors are within +/-5% and month by month within +/- 10%, apart from few months where the problems probably were related to availability issues.

This example alone cannot validate the long-term consistency.

Another test case is Høvsøre wind measurement mast versus MERRA-2 and EMD ConWx:


DE Energy Validation(1.1).png

Wind speed rations Model data/measurements 2004-18:


It can be seen as well that the EMD ConWx mesoscale dataset and the MERRA-2 data has a trend relative to measurements.

It is in size order 1-2% per 10 years as an average for this site. What could be the explanations?

  • Roughness increase, more trees, buildings and turbines affect the measurements, but not the model data.
  • Measurement equipment changes in time, although it is assumed this is recalibrated regularly (?)
  • Measurements are never "perfect".

What is certaintly seen is different behaviour in low and high wind years. See graph below:


DE Energy Validation(1.2).png

MERRA2/measurements for Høvsøre 100m (Merra-2 scaled to Høvsøre average)

There is a clear trend, that in low wind years, the model data are too high and in high wind years they are too low. In other words, model data varies less by high/low wind years than do the measurements. This problem can be handled by post processing the model data, something EMD is working on finding good methods to solve.

Later tests have revealed that the seen trend is higher when looking ONLY at eastern directions, where roughness increases in time, and there is basically no trend with wind from west, where the roughness remains constant due to the met mast is close to the sea in west direction. Therefore the observed bias is identified mainly to be increased roughness in time, and is not reflected in the model data.


Wakemodell-Validierungstests (Englisch)

Die Abschnitte bis 3.1 existieren auch in einer deutschen Übersetzung: Wakemodell-Validierungstests (Deutsch, unvollständig)



Test of calculated wake loss on varying wind farm sizes

A good way to compare wake models (verification) is to see how the calculated wake loss changes by wind farm size. Here we show a calculation setup, with a square layout with 7 RD spacing based on a large WTG, the Vestas 8 MW V164 with 100m hub height offshore. Then from 3 x 3 up to 31 x 31 rows (961 WTGs) are tested. This will reveal how the different models compare.


DE Energy Validation(48).png

The development of calculated wake loss by wind farm size. NO2005 test.


Using a logarithmic x-axis, the calculated wake loss increases almost linearly with wind farm size when spacing is kept constant.

For small wind farms (< 20 turbines), the three variants calculate almost identical results. The deviations increase as project size increases.

By the time the project reaches 100 turbines, the NO2005 calculates around 2% more AEP than the original N.O. Jensen model. At 250 turbines, this increases to 3%, showing some issues with this model variant for large wind farms.

Using a linear weight of 35% in the NO2005 combination model, brings the result closer to the original N.O. Jensen model and AEP deviations are less than +/- 1%. Mirror wake is used in NO2005 in the figure above.


Extended test including PARK2, WakeBlaster and Ainslie DAC

In earlier windPRO versions (< 3.0) the NO2005 was the only wake model for time step calculations. Now multiple wake models can be used for time step calculations.


DE Energy Validation(49).png

Park 1&2 and WakeBlaster test by wind farm size.

Increasing wind farm size from 3 to 961 WTGs and calculating wake losses for the same layout, is illustrated above for the N.O. Jensen variants + WakeBlaster. A very good agreement is seen. The impact of the WDC choice is seen for PARK2, where the WDC 0.06 (DTU recommendation for offshore) is compared to the lower 0.048 (low TI site). The low TI site shows around 1 percentage point higher calculated wake losses for medium size and 2-3 percentage points higher wake losses for large wind farm sizes. The original N.O. Jensen (PARK1) does have a slight “saturation” with very large wind farm sizes. This has been seen as a problem, which did require some deep array correction for very large wind farms, e.g., the Zafarana wind park in Egypt with 700 WTGs, but this is also seen at e.g., Horns Rev area, where PARK2 handles the wake loss calculation better than PARK1. PARK2 and WakeBlaster almost fully agree in the test. Here WakeBlaster is run with slightly higher TI which explains why it calculates slightly lower wake loss than PARK2.

PARK1&2 almost agree for up to 100 WTGs, which is good as PARK1 has been the most used and recognized wake model in the most recent 30+ years.


DE Energy Validation(50).png

Ainslie in Open Wind and windPRO test by wind farm size.


Above, the new windPRO Ainslie 1988 and DAC implementation is compared to Openwind from UL similar models. This leaves no doubt that the Ainslie as a “stand alone” won’t work, even just for 6 x 6 row wind farm; it needs a deep array correction model.

The windPRO and Openwind implementations agree well, although a little higher wake loss is calculated by windPRO. However, there are many parameter options both in windPRO and in Openwind, so the differences are just a matter of default choices. Later validation examples for Horns Rev wind farms and other show that the higher calculated wake loss by Ainslie 1988 is related to the large WTG size (8MW) used in this example. For smaller turbines 2-3 MW, there are better agreements also with PARK2.

For the very large wind farms, the recovery zone settings make a difference in the windPRO Ainslie 1988 implementation. In the chart above there are two series of Ainslie with DAC using different recovery zone settings: “Ainslie DAC-60/80” and “Ainslie DAC-80/120”. It can be observed that the flattening of wake losses as the wind farm size increases gets delayed when increasing the recovery zone from 60/80 RD to 80/120 RD. Where and if this flattening of wake loss shall occur, no recommendations are given.

Some of the tests presented in this chapter will illustrate how the deep array settings perform. This manual chapter concludes that deep array effects are actually more a question of using the correct turbulence. But still, for tuning wake models for post construction evaluations, the so-called deep array effects still can be relevant. Especially if using the Ainslie model as a “stand alone” there is a high underestimation of the wake reductions in the “deep” arrays.


Single row versus multiple row wind farms

A special problem to pay attention to is the single row vs multiple row projects. For single row projects, the wake models tend to estimate too high wake losses for backrow turbines. The simple explanation is that undisturbed wind is fed in from the sides along the row, reducing the actual wake loss. In actuality, it is typically seen that the backrow turbines have similar losses to the second-row turbines, while the wake models instead increase the wake losses with the number of upwind turbines. An example is illustrated below:


DE Energy Validation(44).png

Measured left, calculated reductions by PARK1 (org. N.O.Jensen) right.


WTG 6 is the upwind turbine, with just 1 wake turbine in front (WTG7). X-axis shows direction (degrees). Note the measurements show almost the same reductions (Power%) for all six wake-affected turbines.

Calculations show essentially larger decrease in centre angles and by a number of upwind turbines.

DE Energy Validation(45).png

Calculated reductions by PARK2 left and by NO2005 with DA


With PARK2 it looks better, but the only real way to solve the single row calculation problem in this example is to increase WDC by number of upwind turbines using the deep array settings in NO2005.

In the calibrated version above to the right, the WDC change by upwind turbines are set as follows:

DE Energy Validation(46).png


This result in following:

DE Energy Validation(47).png

Factor on WDC and thereby increased WDC number of upwind turbines.


As seen, the WDC with “base” set to 0.04 will convert to 0.03 for the first wake turbine, gradually increasing to 0.5, which is the upper limit after four upwind turbines. This work for single row projects (offshore for the mentioned values), where numerous other single row projects have been tested.


Horns Rev area, Danish Offshore project

The Horns Rev area at the Danish West coast is a good test case as there are three large offshore projects with many operational years for the first two areas and with large 8 MW turbines for the last project, HR3. This makes it possible to test for long-term operation, wind farm area interaction and large turbines.


Verification for Horns Rev area, wind statistic based, new Ainslie DAC focus

For the statistical based calculations, the focus is on comparing models (verification), not validation.


DE Energy Validation(51).png

Map of Horns Rev area, HR1 south, HR2 mid and HR3 north.


At Horns Rev there are three wind farms making this area suitable for testing single wind farm calculations with different turbine sizes and different layout configurations.

The Turbulence Intensity (TI) in this area is around 7.5%, which is relatively high for an offshore site. The TI at the site is found from multiple measurement masts in the area combined with mesoscale data and is valid for the wind speed interval of 5-15 m/s. This is the wind speed interval where wakes dominate.

Several validations show that PARK2 handles this site very well with the DTU default Wake Decay Constant, WDC = 0.06. This corresponds to the EMD recommendations to use WDC = 0.8 x TI for offshore sites. (0.8 x 7.5% = 0.06)

For the Ainslie model, where TI is the main input parameter, this is set to 7.5% in the following calculations. The Deep Array Correction model (DAC) has more parameters as shown in Section 3.7.1.2 The Ainslie/DAC implementation. The added roughness for offshore areas is by default 0.02, used in the tests along with 0.01, to illustrate the sensitivity of the parameter.

The below figures show calculated wake losses with long term (20y) mesoscale model data for the area using the EMD-WRF Europe+ dataset. This is found to reproduce the wind speeds seen very precisely for this area.

For comparison, the Openwind Eddy Viscosity model (Ainslie) and PARK2 model are calculated. While we do not believe the formula revisions for PARK2 compared to PARK1 has been made in Openwind, the N.O. Jensen model can run with linear combination model and excluding mirror wakes, which is close to PARK2. And then the Ainslie with DAC is run with default settings for offshore. For full disclosure, there are several tuning parameters in Openwind that have not been tested here.


Calculating HR1 and HR2 as “stand alone” and combined


DE Energy Validation(52).png

DE Energy Validation(53).png

DE Energy Validation(54).png

Plots showing calculated long-term wake losses for different combinations.


The new windPRO Ainslie 1988 with DAC default settings, returns almost exactly the same wake loss as windPRO PARK2 (N.O. Jensen) for HR1 alone, HR2 alone and when both windfarms are calculated together. It can be seen how sensitive the DAC model is to the roughness increase by testing 0.01 as alternative to the default 0.02. The result shows a decrease in calculated wake loss of just under 1 percentage point.

The Openwind calculations show some higher calculated wake loss with their PARK2 model and a little lower with Ainslie-DAC.

Which one of the windPRO Ainslie-DAC or PARK2 models performs best is not possible to say based on the real operational data, as the difference is too small to detect. However, based on detailed tests with 10-min operational data, we know that the size order of the calculation results for windPRO PARK2 are very accurate.


DE Energy Validation(55).png

Impact of neighbour wind farm in calculations.


Looking at the impact by inclusion of another wind farm 15 km away, the impact is relatively small. The biggest impact shall be expected on HR1 from HR2 due to the wind direction distribution. This is also demonstrated with PARK2, but only by 0.2 percentage points. This is as expected, because when looking at the data for HR1 before and after commissioning of HR2 there is practically no difference to see. Ainslie DAC has a higher increased wake loss, although also small.


DE Energy Validation(56).png

Turbine by turbine calculated wake loss.


In the graph above, there are three calculation variants with calculated wake losses WTG by WTG. The first 80 WTGs are HR1, the next 91 are HR2. There are small differences, but quite small and very similar patterns with PARK2 and Ainslie DAC with defaults.

Conclusion for HR1&2: The windPRO Ainslie-DAC (1988) performs almost as PARK2 with default settings – and PARK2 has been validated in several studies to perform very accurately for these wind farms.


3.9.3.1.2 Calculating HR2 and HR3 as “stand alone” and combined

In this example, there is an added challenge compared to HR 1&2, with HR3 having significantly larger turbines, RD 164 against HR2’s 93 m. And the two wind farms are located much closer together.


DE Energy Validation(57).png

Calculated wake losses for HR3 with 8 MW WTGs.


Above, when calculating HR3 with much larger WTGs, there are much larger deviations. Ainslie-DAC with default settings calculates ~2 percentage points more wake loss than PARK2. Even with a lower increase of roughness, it calculates 1.5 percentage points more wake loss than PARK2. In this case, Openwind PARK2 and windPRO PARK2 are in better agreement and the two different models get more similar results than with the smaller wind turbines.


DE Energy Validation(58).pngDE Energy Validation(59).png

Details on wake loss calculation for HR3.


The figure above shows how deviations are seen for all turbines and directions. Here, it is hard to tell what is correct as HR3 has not been operating without HR2 impact. Combining with HR2 we might get an idea.


DE Energy Validation(60).png

HR2 & 3 wake loss calculation with different combinations.


Here is seen how much impact the different models calculate by including the neighbor wind farm. Especially interesting is the increase in calculated wake loss for HR2 by the presence of HR3 as this might be detected in the operation data. Albeit, difficult due to market regulation and operational issues.

All model variants agree well on the impact of including the neighbor wind farm.


Conclusion for HR2&3: There are differences in PARK2 and Ainslie/DAC in calculated wake loss when the turbine size gets larger, here 8 MW, where Ainslie/DAC calculates higher wake losses. This might lead to revised default recommendations for either one or both models when the turbines are larger, but it is too difficult to say based on a single example. All models agree on the size order of increased wakes from the neighbor wind farm.


Tests for Horns Rev area, time step based.

First, a detailed validation of both the mesoscale data and the wake loss calculation setup is made based on HR1. This detailed validation is possible due to access to 10-min data. Next all models are tested on all three wind farms in the HR area based on monthly measured production data.

For the monthly data it is worth keeping in mind where these are measured. In Denmark, and assumed similar in the UK, the monthly data is measured at the low voltage side at the substation. This means that the measurements are reduced with 1.5 – 2% electrical losses (step up transformer and internal grid each account for typical 0.7-1%). In addition, internal consumption during stops can add 0.1-0.2% by reasonable normal operation. For sites with heavy market regulation shut down, this can be significantly higher.

Using the 10-min SCADA data, this is typically measured after the step-up transformer, which includes approx. 1% loss. Thus, applying a ratio of 0.99 measured/calculated for all normal 10-min SCADA data samples yields the perfect result from the wake model.

For monthly data the ratio shall be 0.98 if there are no other losses than electrical. In other words, if less than 2% loss in a month, the calculation model is biased, which could be the wake calculation or a wind data bias.


Horns Rev 1 detail validation of wake model

In a pre-analysis the ratio between back and front row power is found by TI bin, which then is paired with similar ratios for calculations with different WDC values. This gives the following relation between WDC and TI for PARK2:


DE Energy Validation(61).png

Advanced modelling of WDC by TI based on detailed Power by TI analyses.


The good thing is that a similar analysis on another UK offshore wind farm with access to detailed 10-min data gives a similar result. Therefore, the advanced option for WDC(TI) is added as an alternative to the general recommendation WDC = 0.8 x TI for offshore.

Here, it is seen how the calculation based on mesoscale data and a WDC = 2 x TI – 0.07, handles the wake loss calculation to almost perfection, where a filter criterion is that minimum 79 of the 80 turbines must be running. This leaves 27.000 10-minute approved samples, which is 26% of available samples for the two years 2008 and 2012 with data available.


DE Energy Validation(62).png

DE Energy Validation(63).png

HR1 calculation for 2008 & 2012 compared to measurements.


DE Energy Validation(64).png

HR1 measured and calculated at TI>6%.


DE Energy Validation(65).png

HR1 measured and calculated at TI<6%.


It is worth saying, that the ratio measured/calculated turbine by turbine is good for both higher and lower TI:


DE Energy Validation(66).png

Measured/calculated for lower and higher TI for HR1.


There are no signs of “curtains” or east-west bias meaning the wake model handles the site to near perfection. The bias for low TI for all WTGs is caused by mesoscale data having too high wind speeds at low TI. This could be a blockage issue.

But it is good to see how the much larger variation in production between the middle and end row wtg’s at low TI is captured well by the wake model with the advanced settings.


DE Energy Validation(67).png

Long term calculation of HR1 compared to measured.


With the advanced wake model settings, close to 20-year operation can be calculated and compared to monthly measurements. A very fine agreement is seen, but also that there are some months with quite high losses. From 2018 we know that one turbine has been taken out of operation permanently due to lightning damage.


DE Energy Validation(68).pngDE Energy Validation(69).png

The calculated wake loss vs loss on top of wake loss and binned loss.


The left-side graph above shows no correlation between loss after wake loss and calculated wake loss, which is good. The red square in the right-side graph shows where there should not be any data, apart from mesoscale bias related. The loss/mesoscale bias is nicely normally distributed as should be expected with this very long dataset.


Apart from "extraordinary" losses mean values are All Extraordinary
Average if <10% if < 15%
HR 6,6% 8,3% 17,2% 8,9%


The table above shows “normal” operational losses in the size order of 7-8%, of which ~1% is grid loss and the remaining is availability, sub-optimal performance AND market regulation. The extraordinary loss by major downtime and possible market regulation is ~9% seen over 20 years.


Horns Rev 2&3 detail validation of wake model

The wind data used is the EMD-WRF Europe+ dataset. While there can be a bias, which can violate the wake model validation, it has the great advantage that it can be compared to actual production from the Danish Stamdataregister. This is done month by month, which results in a much better validation basis than for statistical calculations in spite of missing 10-minute data as we had for HR1.


DE Energy Validation(70).pngDE Energy Validation(71).png

Comparing calculated wake losses with all losses including wake loss, HR2 left, HR3 right.


First, a look at the production data compared to the calculation without a wake model. Here the calculated wake losses by PARK2 (DTU default WDC 0.06) is plotted against the losses by the wind model calculation, without wake loss calculation. Left is HR2, right is HR3. It is seen on the trend how a significant part of the loss is related to wake loss. This is very clear for HR2, less for HR3 due to short operation period, including start up period.

It is to expected that there are no data above the blue line, as the calculated wake losses then would be too high (or the wind data biased). A few points above the line are ok due to the lack of precision of the mesoscale data and the fact that there are no stability or TI correction month by month.

It is seen that the calculated wake losses by PARK2 vary by month from 5-18% for HR2 while they vary from 2-9% for HR3. But the total losses based on the wind model varies much more, and this is a problem for the validation, that we cannot separate wake and other losses precisely.

Below the calculation with wake loss is compared to the measurements:


DE Energy Validation(72).png

Monthly calculated and measured production for HR2.


Viewing the monthly figures gives a good idea if the wind model seems reasonable. And it does. The grey dots show the loss after wake loss and the yellow the calculated wake loss.


DE Energy Validation(73).pngDE Energy Validation(74).png

Calculated wake losses and seen "other loss" for HR2.


Above to the left is seen for HR2 that there is no systematic trend that losses are higher/lower where the calculated wake losses are high/low. This is a good indication that the wake loss calculation does not seem biased.

To the right the loss distribution after wake loss reduction in calculations. This looks ok, although we do not know the monthly operational losses. Looking at averages, where extremes are taken out:


Apart from "extraordinary" losses mean values are All
Average if <10% if < 15%
HR2 6,4% 8,1% 11,4%
HR3 5,4% 7,2% 18,9%


Probably acceptable loss figures for the “normal operation”, where some grid losses must be assumed for the internal cabling (substation and sea-land cable losses are not subtracted in production figures. Measurements are at the substation on the WTG side). But the availability and sub-optimal WTG operation losses are dominant together with possible market regulation.

It thereby seems that PARK2 (WDC 0.06) and the wind data basis handles the calculation well.

Then we have a reference for the Ainslie/DAC test.


DE Energy Validation(75).png

DE Energy Validation(76).pngDE Energy Validation(77).png

Calculated and measured + losses by Ainslie DAC calculation.


The Ainslie DAC-based calculation performs like PARK2 for HR2.

A similar loss table as for PARK2 justifies that the calculation works well, although the HR3 losses seem too low (too high calculated wake loss for this farm).


Apart from "extraordinary" losses mean values are
Average if <10% if < 15%
HR2 5,4% 7,5%
HR3 3,2% 4,6%


DE Energy Validation(78).pngDE Energy Validation(79).png

Timeseries calculated and measured by month for HR3.


Comparing Ainslie/DAC with PARK2 – both with default settings. That the losses get negative with Ainslie DAC but not with PARK2 indicates that Ainslie/DAC calculates too high a wake loss for this wind farm.


HR2 results Calculated wake loss
HR2-3_PARK2_WDC 0.06 10,4%
HR2-3_Ainslie_ 11,1%
HR2-3_PARK2_WDC = 2xTI-0.07 10,2%


The main results of three calculation variants for HR2 as time step calculations for the full HR2 operation period are shown above. Note the PARK2 with WDC(TI) is based on the EMD-WRF Europe+ TI, which is scaled with factor 1,41. The advantage of making the wake loss TI depending per time step is that the wake losses are calculated more precisely. This way sites with higher or lower TI will be handled more precisely.


DE Energy Validation(80).pngDE Energy Validation(81).pngDE Energy Validation(82).png

Monthly loss distribution by loss bin for HR2 and different calculation variants.


Lillgrund, Sweden offshore project

This project is special due to the dense spacing - around 3.2x the rotor diameter (RD). The main wind direction is from WSW, along the row orientation.


DE Energy Validation(14).png

DE Energy Validation(14.1).png

Measured and calculated from Performance Check, month data (includes “other” losses).


Shown above is the output from the PERFORMANCE CHECK module, where both measured and calculated turbine by turbine can be seen. Data is filtered by taking out larger down times in both measured and calculated values. Monthly production data for each turbine for five years (from December 2008) is used. The calculation is based on mesoscale data. In general, a very good match, using PARK2 WDC = 2 x TI -0.05. Thereby subtraction of 0.07 is replaced with 0.05, which is a fine-tuning handle, that in this case change the calculated wake loss from 28% to 26%. The tuned version calculates all WTGs within +/- 2% of measured with respect to differences in wake loss. Other loss is assumed the same for all WTGs after outlier filtering.


DE Energy Validation(83).pngDE Energy Validation(84).png

The calibration tool: goodness vs calculated, PARK2 adv. default (left) and tuned (right).


Showing the goodness (measured/calculated for concurrent outlier filtered data) is a good way of finetuning the wake loss model. If there is a down or up trend, the wake model is incorrectly calibrated as seen to the left, where the highest calculated (free in main wind direction) has the lowest goodness. Thereby too high wake losses are calculated. Here mesoscale data are scaled 0.98 which probably are a reasonable size order giving round 6% avg. loss on top of wake loss for the outlier filtered data.


DE Energy Validation(15).png

Wind farm layout and ratios measured/calculated P2 tuned, Lillgrund offshore.


The calculated wake losses are for three variants:

  • PARK2, WDC = 2 x TI – 0.07 (advanced default): 28%
  • PARK2, WDC = 2 x TI – 0.05 (best WTG by WTG reproduction): 26%
  • Ainslie default settings: 27%

Thereby both PARK2 and Ainslie by default settings are close to the fine-tuned most trustworthy result for this very high wake loss site.


DE Energy Validation(85).png

Ainslie with WTG by WTG goodness slightly poorer than PARK2.


Wake calculation validation for large Egypt wind farm

This project is checked each half year for five years, where wake modeling is tested. So here we know very precisely what the wake losses are. Below a comparison for a specific period, 1½ year, with good mast measurements in front of park including Turbulence measurements.

The in-row distance is ~3 RD, between rows ~14 RD. The turbine model is the Gamesa G80 with 60m hub height.


DE Energy Validation(86).png

Layout of the Egypt wind farm.


The special thing for this site is the uniform wind direction, NW, but with the specialty that in WNW the TI is very low, around 5%, while in NNW it is more “normal” for onshore, close to 9%:


DE Energy Validation(87).png

TI by direction sector.


Therefore, the Ainslie model is tested particularly for sectors 29 and 34, to compare to PARK2 wake modeling at low-high TI conditions. The results:


DE Energy Validation(88).png

Egypt large wind farm wake loss calculations.


Ainslie is used with onshore background roughness 0.03, but added roughness as for offshore, 0.02. With these settings Ainslie compares well to PARK2. Both calculate 9-10% wake loss, which is the correct value based on 5+ years of measurements. Ainslie does calculate a lower wake loss in the low TI sector 29 compared to PARK2 and the reverse in high TI sector 34. This is as expected from the offshore tests, where it was seen that Ainslie model does react less to changes in TI compared to PARK2.


DE Energy Validation(89).png


There is no complete agreement WTG by WTG, but all in all good agreement. In addition, the test of new offshore recommendations for PARK2 is included: WDC = 2 x TI – 0.07. This is seen to work very similarly to the PARK2 calculation with WDC by direction based on WDC = 0.8 x TI.

Setting the added roughness for Ainslie to 0.1 (onshore recommendations) calculates some higher wake losses, although just a few percentage points. This illustrates how sensitive the Ainslie/DAC is to added roughness for a wind farm covering a large area. The site although must be considered “offshore -like” where also the PARK2 model needs offshore settings to behave well. The combination of low TI, low roughness and high wind speeds makes it offshore similar, and this probably explains the need of handling this site with offshore settings.


Large UK offshore wind farm complex

How does the wake modeling work for very large wind farm complex, not just a single or two wind farms? This we will try to answer by the Irish sea wind farm complex with Walney etc. see below.


DE Energy Validation(90).png

Large wind farm complex covering 45 km east-west.


Monthly data from each wind farm are available. The Walney extension consists of two types of turbines, Siemens Gamesa 7 MW (green) and Vestas 8MW (light blue).


Period From To Wind farms Months Years WTGs acc. WTG type
1 Jan-08 Jan-11 Barrow 37 3.1 30 V90 3MW
2 Jun-12 Jan-14 +W1, W2, Ormonde 20 1.7 162 SWT 3.6 (107+120) Repower 5M
3 Oct-14 Nov-17 +West of Duddon Sands 38 3.2 270 SWT 3.6 120
4 Aug-18 Dec-20 +Walney extension 29 2.4 357 V164 8.25 + SWT 154 7MW


An interesting feature of this wind farm area (and in windPRO) is that data can be grouped in 4 periods with different wind farms in operation. Thereby it can be checked if the wake models capture the increase in losses due to new neighbours.

A calculation model is setup based on multiple EMD-WRF Europe+ mesoscale data points to include the horizontal variation of the wind climate in the region. Calculation is by hour, only including operating turbines in relevant months. The months with partly operating wind farms are not used.

While we do not have information on losses apart from the difference between calculated and measured, we evaluate the performance of the wake modelling based on the loss difference from period to period.


DE Energy Validation(91).png


Four periods, where different number of wind farms are operating, are analyzed. Note that there are months with extremely high losses, where some wind farms have been out of operation most of a month, which influences the data too much. Therefore, we take out months with more than 15% losses to make conclusions based on “normal operation”:


DE Energy Validation(92).png

Losses on top of wake losses for months with < 15% loss (74% of month data).


Losses on top of wake losses for months with < 15% loss (74%) for the four periods with a different number of wind farms in operation.

The markers show:

Red – the losses increase with new wind farm that must be expected to have an impact.

Green – the losses decrease with new wind farm that must be expected to have an impact.

Yellow – change in loss is not expected related to new wind farms but change in operation.


There are examples where the wake model does not seem to capture the effects of new wind farms well enough. Conversely, there are also examples where the wake model calculates too much loss increase. This leaves no clear conclusion.

As an alternative approach, advanced wake tuning is applied:


DE Energy Validation(93).png

Calculation with advanced WDC(TI) for offshore.


Almost same picture, 71% of 535 months data used. But some higher losses than previous calculation with fixed WDC = 0.05.

The red-green differences from the previous chart are overlayed. This shows how Walney 2 previously had decreasing losses, but now has increased losses. The other examples also show slightly smaller loss increases as neighbor farms are built, compared to the losses using WDC=0.05.

By further adjusting the offset from -0.07 to -0.09 returns more months fulfilling the 15% threshold, 77%.


DE Energy Validation(94).png


Compared to using 2xTI-0.07, the losses are now around 2 percentage points smaller, due to higher calculated wake losses. And this also reduces the change of losses as neighbor farms are built. Some of the change partly disappears, some partly get reduced.

Very importantly, the losses are now comparable to the losses observed at the detailed 10-min calibrated sites, which is around 4-7% for most wind farms and periods. The reason why West of DS (Duddon Sands) has higher losses can be related to power curve or Ct curve issues. Similarly, the bias in the other direction for Ormonde can have multiple causes (mesoscale wind, Ct curve, power curve), but the increase in losses does not seem wake related, but related to operational problems:


DE Energy Validation(95).png

Ormonde measured and calculated by month.


Above, observe the “heavy” drops, first in Oct. 2016 then several months in 2017-18 and again in 2019 and 20. This does not seem wake loss related but caused by operational issues. This explains the loss increase by period, which could be even higher if the model setup for this windfarm was tuned further.


DE Energy Validation(96).png

West of Duddon Sands measured and calculated by month.


West of Duddons Sands is performing in a quite stable manner month by month, but with quite high losses every month. This is unlikely a wake modeling issue, but more likely a turbine data issue. The calculated production is a little too high every month probably due to mesoscale bias or power curve bias.


DE Energy Validation(97).png

Assumed all time losses in addition to wake losses for the 6 wind farms.


As mentioned, Ormonde and West of Duddon Sands probably skew 1-2% in each direction, maybe simply due to using too few mesoscale wind data points – only 3 points were used in the calculations. While 3-5% normal operation loss seems reasonable, the serious problem is the months with > 15% loss, which might perhaps include market regulation?

DE Energy Validation(98).png

Final calculated wake losses per period per wind farm.


With the “most plausible” calculation setup based on losses on top of wake losses, these are the calculated wake losses for the four periods for the six wind farms. The reason why Barrow and Ormonde have lower calculated wake losses in period 4 than 3 is due to the wind speed and direction distribution. Walney 1&2 have higher calculated wake losses in period 4 due to the impact from the Walney extension.

Finally, a comparison to Ainslie DAC handling of this large area:


DE Energy Validation(99).png

Calculation for 20y all wind farms running full time, compare PARK2 and Ainslie.


As seen, there are differences between PARK2 and Ainslie DAC. In general, these are small, typically below 1 percentage point. But most importantly: the two wake models seem to handle even these large wind farm complexes very well. There is no indication of serious problems.


Very large Egypt wind farm complex

With 700 WTGs, Zafarana is probably the largest onshore wind farm complex measured in number of turbines.


DE Energy Validation(100).png

Zafarana wind farm


Wind is always from northern directions. TI is round 9%. Using PARK 2 with 0.8 x TI gives a good match calculated vs measured:


DE Energy Validation(101).png

Row by row calculated and measured production with ratio meas/calc.


In 2011 EMD calibrated the wake model for this site. The result was a need of increased roughness to compensate partly for:

  1. The original N.O.Jensen model (PARK1) did not reduce calculation result “enough” for the down wind part of the site.
  2. There were meso scale effects which the traditional WAsP setup did not include.

In 2022 using PARK2 and mesoscale model data, this site is calculated quite accurately without any needs for added roughness to compensate for model and data inaccuracies. This shows how continuous model and data improvements within windPRO have brought the calculation model accuracy very far within the past 10 years.


DE Energy Validation(102).pngDE Energy Validation(103).png

2011 calculations, increased roughness as model compensation very deciding.


With a decent model calculation setup in 2011, the predicted wake loss would be calculated to 13,5%, where real operation data showed 20%. The 2011 “solution” for calibration of the model setup was to increase the roughness. In 2022 the combined mesoscale model data and PARK2 are capable of handling this site just as well without roughness calibration.


Conclusions on wake modeling

WindPRO offers three alternative wake model concepts:

  1. N.O. Jensen (PARK1, PARK2, NO2005). EMD recommends PARK2
  2. Ainslie with DAC (Deep array correction)
  3. WakeBlaster (external model from ProPlanEn)

For the two first wake models, blockage can be calculated as part of the wake calculation. Although typically this will only reduce production around 0.5% for 100 WTGs and is not TI dependent. Therefore, there is no significant change in calculated losses by present blockage implementations based on state-of-the-art scientific methods.

All three model variants calculate wake losses with reasonable accuracy and similar magnitudes. This has been validated based on several wind farms with access to detailed 10-minute operation data per turbine and verified by comparisons of the different wake models on real wind farms and on simulated wind farms with tests of calculated wake losses vs. the size of wind farm.

The key input for concepts of Ainslie with DAC and WakeBlaster is the Turbulence Intensity (TI), which determines the level of calculated wake loss. For N.O. Jensen it is the Wake Decay Constant (WDC), which EMD recommends being adjusted based on TI.

Detailed data analyses show a trend towards wake losses being even more TI-dependent than the models calculate. This can be handled by N.O. Jensen by making the WDC(TI) more “aggressive” than so far recommended, illustrated below:


DE Energy Validation(104).png

'WDC(TI) for different configurations with PARK2


The updated recommendation for PARK2 onshore is to use WDC = 0.6 x TI. For offshore and low TI onshore sites EMD recommends using a WDC = 0.8 x TI. However, we do see in data/validation examples that the more aggressive relation WDC=2x TI -0.07 for offshore/low TI site works better when subdividing data in TI bins.

The subtracted 0.07 can be used as tuning parameter, where for some sites like Lillgrund offshore with dense spacing 0.05 works best and for very large wind farm complexes like the Irish Sea Complex 0.09 works best. Most likely it is a question of wind farm size. For windfarms with around 100 WTGs the 0.07 seems to work best. The reason for more or less reduction can be that bigger wind farms has a greater impact on the wind regime of the site, which then can be compensated by a lower WDC. A lower limit on WDC of 0.01 and higher limit of 0.2 is recommended.

An important piece of information is that for offshore, the EMD-WRF Europe+ and similar pre-run mesoscale datasets have too low a value of TI offshore. EMD recommends scaling this TI with √2 (=1.41). This experience-based adjuster is built-in for the discontinued EMD ConWx mesoscale dataset and the EMD-WRF On Demand data. But while onshore validations show better agreement on TI onshore without this adjuster, it is not included in EMD-WRF Europe+ and similar datasets.

Calculating for the new generation of offshore turbines from 7 MW and up, there seem to be a slight overestimation of the wake loss with Ainslie DAC model. This is based on a few tests so far.


Referenzen:

  1. http://www.globalwindatlas.com/ (letzter Zugriff: 11.1.2024)
  2. Troen, Ib; Lundtang Petersen, Erik: European Wind Atlas; Risø National Laboratory, 1989; letzter Zugriff 22.1.2024
  3. Troen, Ib; Lundtang Petersen, Erik: European Wind Atlas; Risø National Laboratory, 1989; letzter Zugriff 11.1.2024
  4. Troen, Ib; Lundtang Petersen, Erik: European Wind Atlas; Risø National Laboratory, 1989; letzter Zugriff 11.1.2024
  5. Hahmann, Vincent, Badger und Kelly: A Generalization Procedure for Wind Resource Atlas using WRF output; DTU; Posterpräsentation beim 14. WRF Users‘ Workshop, 2013. http://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/workshops/WS2013/posters/p65.pdf (Letzter Aufruf 22.12.2015)
  6. Corbett/Landberg: Optimising the parametrisation of forests for WAsP wind speed calculations [1] (Letzter Zugriff 11.1.2024)
  7. Junge/Westerhellweg: Estimation of Zero Plane Displacement Heights in the Vicinity of a Forest [2] (Letzter Zugriff 11.1.2024)
  8. Suche auf Google Scholar nach WAsP + displacement height
  9. Rogier Floors, Peter Enevoldsen, Neil Davis, Johan Arnqvist, Ebba Dellwik: From Lidar scans to roughness maps for wind resource modelling in forested areas; Wind Energy Science, 2018
  10. Peter Enevoldsen: Managing the Risks of Wind Farms in Forested Areas: Design Principles for Northern Europe; Aarhus BSS, Aarhus University, Department of Business Development and Technology (BTECH), 2017
  11. Peter Enevoldsen: A Uniform Approach for Wind Simulations in Forested Areas: Examining the Importance of Data Inputs; Resource Assessment Workshop, Edinburgh, 2017
  12. Mortensen et al.: Improving WAsP predictions in (too) complex terrain; DTU 2006; EWEC 2006; http://orbit.dtu.dk/en/publications/improving-wasp-predictions-in-too-complex-terrain(4da2d544-8f3a-42ca-9432-fc45cb770c56).html (letzter Zugriff: 11.1.2024)
  13. Mortensen et al: Field validation of the delta RIX performance indicator for flow in complex terrain; DTU /GarradHassan 2008; EWEC 2008; https://backend.orbit.dtu.dk/ws/portalfiles/portal/6394929/2008_58.pdf (letzter Zugriff: 11.1.2024)
  14. Verschiedene Konferenzbeiträge, z.B. Klintø, F.: Long-Term Correction - Uncertainty Model using different Long-Term data; London, April 2015, Wind Power Conference 2015 Wind Resource Assessment.
  15. Verschiedene Konferenzbeiträge, z.B. Klintø, F: Long-Term Correction - Uncertainty Model using different Long-Term data; London, April 2015, Wind Power Conference 2015 Wind Resource Assessment
  16. 16.0 16.1 16.2 16.3 Bestandteil des kommerziellen Moduls MODEL
  17. Ohne Lizenz verfügbar, es wird jedoch WAsP 11 benötigt
  18. Verfügbar, wenn die beiden kommerziellen Module METEO und MODEL verfügbar sind
  19. IEC 61400-12-1 Ed. 2.0, Wind turbines - Part 12-1: Power performance measurements of electricity producing wind turbines, Edition 2.0; https://webstore.iec.ch/publication/60076 (letzte Prüfung 17.03.2017)
  20. Vindatlas for Danmark; Risø 1979; http://orbit.dtu.dk/en/publications/vindatlas-for-danmark%28e35b28f7-e066-4847-bd60-ee4492477c5d%29.html (Letzter Zugriff: 13.01.2016)
  21. A. Bechmann: WAsP CFD – A new beginning in wind resource assessment; DTU o.J.; http://www.wasp.dk/-/media/Sites/WASP/Products/CFD/WAsP-CFD-A-new-beginning-in-wind-resource-assessment.ashx (Letzter Zugriff 29.11.2023)
  22. Troen, I., & Hansen, B. O. (2015). Wind resource estimation in complex terrain: Prediction skill of linear and nonlinear micro-scale models. Poster session presented at AWEA Windpower Conference & Exhibition, Orlando, FL, United States; http://orbit.dtu.dk/en/publications/wind-resource-estimation-in-complex-terrain-prediction-skill-of-linear-and-nonlinear-microscale-models%28a1ca486c-0adf-4966-be11-2d9652afc32e%29.html (Letzter Zugriff 29.11.2023)
  23. http://www.wasp.dk/waspcfd (letzter Zugriff 29.11.2023)
  24. https://www.wasp.dk/waspcfd/flow-model (letzter Zugriff 29.11.2023)
  25. https://www.emd-international.com/windpro/online-ordering/?productChain=WAsP (letzter Zugriff 29.11.2023)
  26. http://www.emd.dk/windpro/online-ordering/ (letzter Zugriff: 29.11.2023)
  27. A. R. Meyer Forsting, "Modelling Wind Turbine Inflow: The Induction Zone," PhD Thesis, vol. 10, no. 4, pp. 1–52, 2017, doi: 10.11581/DTU.
  28. A. Troldborg, Niels and Meyer Forsting, “A simple model of the wind turbine induction zone derived from numerical simulations,” Wind Energy, vol. 8, 2017, doi: 10.1002/we.2137.
  29. E. Branlard and M. Gaunaa, “Cylindrical vortex wake model: Right cylinder,” Wind Energy, vol. 524, no. 1, pp. 1973–1987, 2014, doi: 10.1002/we.1800.
  30. 30.0 30.1 Pena Diaz, A., Réthoré, P-E., & van der Laan, P. (2016). On the application of the Jensen wake model using a turbulence-dependent wake decay coefficient: the Sexbierum case. Wind Energy, 19, 763–776. DOI: 10.1002/we.1863 Paper bei http://orbit.dtu.dk (letzter Abruf: 15.10.2018)
  31. Nicolai Gayle Nygaard and Sidse Damgaard Hansen 2016 J. Phys.: Conf. Ser. 753 032020; Paper bei http://iopscience.iop.org (letzter Abruf 15.10.2018)
  32. Wakes in very large wind farms and the effect of neighbouring wind farms; Nicolai Gayle Nygaard 2014 J. Phys.: Conf. Ser. 524 012162 / http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/524/1/012162/pdf
  33. Rathmann, O. S., Hansen, B. O., Leon, J. P. M., Hansen, K. S., & Mortensen, N. G. (2017). Validation of the Revised WAsP Park Model. Poster session presented at WindEurope 2017, Amsterdam, Netherlands.
  34. siehe https://www.emd.dk/files/PSO%20projekt%205899.pdf
  35. siehe http://help.emd.dk/WindPRO/content/TechNotes/TechNote_5_Park%20model%20revision.pdf
  36. https://proplanen.info/wakeblaster
  37. Nicolai Gayle Nygaard and Sidse Damgaard Hansen 2016 J. Phys.: Conf. Ser. 753 032020; Paper bei http://iopscience.iop.org (letzter Abruf 15.10.2018)
  38. Rathmann, O. S., Hansen, B. O., Leon, J. P. M., Hansen, K. S., & Mortensen, N. G. (2017). Validation of the Revised WAsP Park Model. Poster session presented at WindEurope 2017, Amsterdam, Netherlands.
  39. Wakes in very large wind farms and the effect of neighbouring wind farms; Nicolai Gayle Nygaard 2014 J. Phys.: Conf. Ser. 524 012162 / http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/524/1/012162/pdf
  40. Wolfgang Schlez, “Virtual Wind Farm Simulation – A Closer Look at the WakeBlaster Project”, WindTECH International, Volume 13, No 6, 2017 (https://proplanen.info/wakeblaster).
  41. Philip Bradstock und Wolfgang Schlez, “Theory and Verification of a new 3D RANS model”, Wind Energ. Sci. Discuss., https://wes.copernicus.org/articles/5/1425/2020/.
  42. IEC 61400-12-1 Ed. 2.0, Wind turbines - Part 12-1: Power performance measurements of electricity producing wind turbines, Edition 2.0; https://webstore.iec.ch/publication/60076 (letzte Prüfung 17.03.2017)
  43. windPRO Technical Note 5: Park model revision; EMD 2016; Weblink
  44. u.a. Gerd Habenicht: Offshore Wake Modelling; Präsentation am 29.6.2011 bei Renewable UK Offshore Wind 2011
  45. Mathieu Gaumond: Evaluation and Benchmarking of Wind Turbine Wake Models; DTU, 30.06.2012
  46. Davenport, A.G. (1967): Gust loading factors. J. Struct. Div., ASCE, 93(ST3), 11-34
  47. A.C.M. Beljaars, The Influence of Sampling and Filtering on Measured Wind Gusts, 1987 Link auf American Meteorological Society, letzter Zugriff 5.11.2018

Cite error: <ref> tag with name "WC1" defined in <references> is not used in prior text.
Cite error: <ref> tag with name "SG1" defined in <references> is not used in prior text.
Cite error: <ref> tag with name "LK1" defined in <references> is not used in prior text.
Cite error: <ref> tag with name "ATL1" defined in <references> is not used in prior text.
Cite error: <ref> tag with name "TN5" defined in <references> is not used in prior text.
Cite error: <ref> tag with name "WK3" defined in <references> is not used in prior text.
Cite error: <ref> tag with name "MCP_Klinto" defined in <references> is not used in prior text.