MCP-Überblick

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Dies ist die Startseite des neuen MCP-Moduls (seit windPRO 3.2).

Hier geht es zur Wiki-Startseite des alten MCP-Moduls, jetzt "MCP2005"


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 Langzeitkorrkturen.

Ab 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).



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


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

  • Scaling: Umrechnung (räumliche Modellierung) einer Mesoskalen-Zeitreihe an die Messposition vor Verwendung als Langzeitreferenz
  • Evaluierung der Langzeitreihe: Die ausgewählte Langzeitreihe kann mit Windindices aus verschiedenen Quellen verglichen werden (Vorberechnete, herunterladbare Reanalysedaten-Indices, selbst erzeugte Indices aus METEO-Objekten oder PERFORMANCE CHECK)
  • 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
  • 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


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