MCP2005:Matrix-Methode

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Die Matrix-Methode analysiert die Änderungen in Windgeschwindigkeit und Windrichtung in Abhängigkeit voneinander und entwickelt darauf basierend die Transferfunktionen, die für die Modellierung verwendet werden. Hierfür können entweder direkt die gemessenen Änderungen verwendet werden, oder es können – z.B. wenn in einigen Klassen eine zu geringe Datenbasis vorliegt – Polynom-Anpassungen an die Nachbarklassen vorgenommen werden.

Die Matrix-Methode kann bereits nach Vorliegen einiger Monate Messdaten angewandt werden, um eine erste Tendenz zu bekommen, es kann aber nicht empfohlen werden, auf eine ganzjährige Messung zu verzichten, da alle relevanten meteorologischen Zustände am Standort abgedeckt werden solten.

Berechnungseinstellungen MCP2005 ⇒ Register Predict ⇒ Matrix-MCP 

Im Konfigurationsdialog sind bereits die Einstellungen und Parameter vorgegeben, die für die meisten Situationen geeignet sind. Nur in Fällen, in denen spezielle Tests durchgeführt werden sollen oder Daten spezielle Aufmerksamkeit benötigen besteht Notwendigkeit, die Parameter zu modifizieren.

Die Parametereinstellungen sind von oben nach unten:

Sektorfenster

Jede Transferfunktion wird auf der Basis der Daten eines Richtungsfensters, das in die fragliche Richtung (0° bis 360° in 1°-Schritten) zentriert ist, ermittelt. Standardwert ist 30°. Wenn ein Richtungsfenster von 360° gewählt wird, wird nur eine Transferfunktion auf Basis aller Daten ermittelt.

Überspringe Richtungswechsel größer

Insbesondere bei niedrigen Windgeschwindigkeiten können die Windrichtungen zwischen Lokalen und gleichzeitigen Referenzdaten bedeutend voneinander abweichen und so für statistisches „Rauschen“ (Daten ohne Aussagekraft) sorgen. Indem Datensätze mit hohen Richtungsunterschieden ausgefiltert werden, kann dieser Effekt reduziert werden. Allerdings können einer solchen Filterung auch durchaus signifikante Daten zum Opfer fallen, weshalb als Standardwert alle Daten verwendet werden.

Windgeschwindigkeits-Fenster

Da die Matrix-Methode eine eigene Transferfunktion für jede von 360 Richtungen und jede 1m/s-Windklasse ermittelt, kann es vorkommen, dass – trotz des Sektorfensters – in jeder Klasse nur wenige Stichproben sind und die Transferfunktionen deshalb auf zu wenigen Daten basieren. Um dem abzuhelfen, kann zusätzlich noch ein Windgeschwindigkeits-Fenster definiert werden, d.h. für jede auf einer 1m/s-Windklasse basierende Transferfunktion werden auch die benachbarten Windklassen mit einbezogen. Standard ist, dass nur die Windklasse selbst verwendet wird.

Klicken Sie auf Weiter, um das Verhältnis der Standort- und der Referenzdaten zu berechnen.

Die Verteilungen werden als farbige Grafiken angezeigt, die das Mittel und die Standardabweichung der Windgeschwindigkeits- und Windrichtungswechsel in jeder Klasse anzeigen, wobei die Farbe für die Stärke der Abweichung steht. Die Standardabweichung der Windrichtung ist bei niedrigen Windgeschwindigkeiten oft groß und nimmt mit höheren Windgeschwindigkeiten ab. Je niedriger die Standardabweichung ist, desto genauer bildet die Transferfunktion das Verhältnis zwischen Lokalen und Referenzdaten ab, es ist jedoch eine Stärke der Matrix-Methode, dass sie auch mit hoher Streuung umgehen kann.

Anzahl Messwerte zeigt an, wo sich die Messwerte konzentrieren. Die angezeigte Anzahl der Messwerte ist aufgrund der verwendeten Sektor- bzw. Windgeschwindigkeits-Fenster bedeutend höher als die tatsächliche Anzahl Datensätze, da z.B. bei einem 30°-Sektorfenster jeder Datensatz 30-fach verwendet wird.

Klicken Sie auf Weiter, um zur zweiten Parameter-Seite zu gelangen.

In diesem Schritt werden die gemessenen Transferfunktionen zu einem durchgehenden Modell umgewandelt, in welchem auch diejenigen Richtungs-/Windgeschwindigkeits-Klassen eine Transferfunktion erhalten, für die aufgrund von zu wenig Daten keine gemessen werden konnte. Auch eine Glättung der gemessenen Transferfunktionen ist ein gewünschter Effekt bei der Modellierung.

Min. Anzahl Messwerte für Polynom-Anpassung

Um zu vermeiden, dass Klassen mit zu wenigen Daten die Modellierung beeinflussen, können diese ausgefiltert werden.

Richtungsfenster für Polynom-Anpassung

Die Regression der Transferfunktion basiert auf allen Transferfunktionen in einem bestimmten Richtungsfenster.

Für Richtungswechsel und Windgeschwindigkeits-Verhältnis werden jeweils das Mittel und die Standardabweichung angegeben, und von diesen wiederum die Extremwerte (Min / Max). Hohe Werte weisen auf unsichere Transferfunktionen hin. Gegebenenfalls kann dies durch eine Änderung der Parameter auf den vorangegangenen Registern verbessert werden.

Polynomgrad

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.

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Im folgenden Fenster können für die modellierte Transferfunktion jeweils Mittel und Standardabweichung für den Richtungswechsel und die Windgeschwindigkeitsanpassung angezeigt werden:

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Modellierte Transferfunktion / Gemessene Transferfunktion

Wenn die Option „Modellierte Transferfunktion für alle Klassen verwenden“ ausgewählt ist, wird ausschließlich die modellierte Transferfunktion verwendet, was zu gleichmäßigeren Ergebnissen führt. Alternativ kann die gemessene Transferfunktion für solche Klassen verwendet werden, in denen mindestens n Messwerte vorliegen (Standard: n=5). Die Verwendung von gemessenen Transferfunktionen bedeutet, dass jeder Messwert der Referenzdaten an den Standort übertragen wird, indem ein zufälliger Wert aus der Menge der für diese Klasse ermittelten Standort-Messwerte ausgewählt wird.

Originaldaten (nur bei Verwendung von Tabellen-/Weibull-Daten für Referenz-Langzeitdaten)

Die Referenzdaten, die mittels der Transferfunktionen in Standort-Daten umgerechnet werden sollen, liegen üblicherweise als Zeitreihe vor, deshalb kann daraus auch eine Standort-Langzeit-Zeitreihe erzeugt werden. Wenn die Langzeit-Referenz aber nur als Tabellen- oder Weibull-Daten vorliegen (auf den entsprechenden Registern eines Meteo-Objekts), ist eine sequentielle Verarbeitung nicht möglich.

Im nächsten Fenster wird ein Vergleich zwischen modellierten und gemessenen Daten des Abgleichzeitraums angezeigt. Beachten Sie, dass aufgrund der Zufallsstreuung bei der Matrixmethode das Ergebnis für die einzelnen Datensätze schlechter ausfallen kann, als für die Regressions-Methode. Mit größeren Mittelungsintervallen gleicht sich der Unterschied allerdings aus.

Nach Klick auf Fertig fragt WindPRO, ob eine regionale Windstatistik vorbereitet werden soll. Wenn Sie eine Berechnung mit Scaler anstreben, ist dies nicht nötig - in diesem Fall sollten Sie nach Abschluss der Berechnung die Zeitreihe als METEO-Objekt exportieren.

Ansonsten bestätigen Sie die Vorbereitung einer regionalen Windstatistik. Zur Vorbereitung der Windstatistik wird WAsP aufgerufen. Falls mehrere Terraindatenobjekte existieren, die für eine Windstatistik-Erzeugung (STATGEN) geeignet sind, so wird dasjenige verwendet, das in den MCP2005-Berechnungseinstellungen auf dem Register Einstellungen ausgewählt ist.

Berichte der Matrix-Methode

Gegenüberstellung der gemessenen und der modellierten Daten:

Weitere Informationen

• MCP2005-Überblick
• MCP2005:Regressions-Methode
• MCP2005:Weibull-Skalierungs-Methode
• MCP2005:Windindex-Methode