Scaler vs. regionale Windstatistik: Difference between revisions
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In der Vergangenheit basierte die Mehrzahl der Ertragsprognosen auf [[Regionale Windstatistik|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. | In der Vergangenheit basierte die Mehrzahl der Ertragsprognosen auf [[Regionale Windstatistik|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 (DE)|Scaler]]-Berechnungen verwenden ein sehr ähnliches Konzept, arbeiten aber auf Basis von Zeitreihen und bieten so zusätzliche Möglichkeiten. 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. | [[Scaler (DE)|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. | ||
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====Genauere Berechnung==== | ====Genauere Berechnung==== | ||
* Windverhältnisse, die sich nicht gut mit Weibullverteilungen darstellen lassen, werden trotzdem korrekt berechnet. | * Windverhältnisse, die sich nicht gut mit Weibullverteilungen darstellen lassen, werden trotzdem korrekt berechnet. | ||
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====Bessere Modellierung durch besseres Feedback==== | ====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. | 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==== | ====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==== | ====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. | 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. | 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==== | ====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. | 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=== | ===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. | 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. |
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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 Klima → 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.
Siehe auch:
- Energie: Einführung
- Scaler vs. regionale Windstatistik
- Energie: Datengrundlage
- Validierungswerkzeuge für Modelle und Daten