Handbuch LOSS&UNCERTAINTY

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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 σ_Ges.

Die Überschreitungswahrscheinlichkeiten lassen sich auf Basis der Standardformeln für Normalverteilungen berechnen:

Überschreitungswahrscheinlichkeit 84% (P₈₄) = P₅₀ – σ_Ges Überschreitungswahrscheinlichkeit 90% (P₉₀) = P₅₀ – 1,28σ_Ges

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.

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%.

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.

Die Überschreitungswahrscheinlichkeit wird meist als Summenkurve dargestellt, bei der sie auf der y-Achse und der entsprechende AEP P_xx-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.
• 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-Verluste von WindPRO aus dem PARK-Ergebnis heraus- und unter den Verlusten wieder hineingerechnet werden, so dass der Ausgangspunkt der Berechnung die AEP ohne Wake-Verluste 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. Helimax schließt dies derzeit in die BRUTTO-AEP ein. 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.
	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.
	Einspeisemanagement	Verluste aufgrund des Einspeisemanagements (Eisman) oder einer Einspeisebegrenzung durch den Netzbetreiber
	Einspeisevertrags-Curtailment (PPA)	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.
• 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. Zusätzlich wird die PARK-Berechnung mit einer geringen Änderung der Windgeschwindigkeit wiederholt und daraus die Sensitivität 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 berechnet werden sollen, 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.

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.

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 WEA → Wird als WEA im Windpark behandelt  gesetzt ist oder nicht)

Nach Laden der PARK-Berechnung werden die Ergebnisse angezeigt und die Sensitivität berechnet (%AEP / %MittlereWG)

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 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 entweder in Form von sogenannten WTI-Dateien eingebunden werden, oder in Form von METEO-Objekten, die Zeitreihen enthalten.

Eine WTI-Datei wird im METEO-Analyzer → Register Jährliche Variation , erzeugt. Sie enthält immer exakt für ein komplettes Jahr Daten.

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, 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 systematischen Fehler 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).

Modelleinfluss

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 die Wake-Verluste NICHT beinhalten.

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.

Es sind vier Zeilen für unterschiedliche Bias-Korrekturen verfügbar, zuzüglich einer Zeile für Sonstige. Wenn die geladene PARK-Berechnung eine RIX-Berechnung beinhaltet, ist ein Unter-Berechnungsmodul für die Berechnung des RIX-Bias verfügbar (siehe unten)

Systematische Fehler - Übersicht

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 und das Untermodul zur Berechnung der RIX-Korrektur verwendet werden (siehe unten).

Modellprobleme für sehr große Windfarmen

Es ist bekannt, dass die Produktion großer Windfarmen oft überschätzt wird, da die bekannten Wake-Modelle die Verhältnisse in großen Windfarmen nicht gut wiedergeben (Deep-Array-Effekt). Bei Scaler-basierten PARK-Berechnungen können diese Effekte inzwischen durch eine unterschiedliche Gewichtung sich überlagernder Wakes gut nachgebildet werden. Bei Windstatistik-basierten PARK-Berechnungen stehen diese Möglichkeiten nicht zur Verfügung und der Deep-Array-Effekt muss in Form eines systematischen Fehlers berücksichtigt werden. Die Dimension des Deep-Array-Effekts hängt stark von Windbedingungen und Windfarmgröße ab. Um ihn bei einer Windstatistik-basierten PARK-Berechnung zu bestimmen, kann behelfsweise eine Scaler-Berechnung mit ähnlichen Windbedingungen unter und ohne Berücksichtigung des Deep-Array-Effekts durchgeführt werden und der systematische Fehler anhand des Unterschieds abgeschätzt werden.

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.

Die grundlegende Formel ist U_m= U_p * exp (α * ∆RIX), wobei U_p (predicted) die mit WAsP vorausgesagte Windgeschwindigkeit und U_m (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.

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.