MCP2005:Predict (DE)
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Wechseln Sie zum Predict-Register, um Langzeitkorrekturen und –voraussagen durchzuführen.
Hier können vier verschiedene Methoden auf die Daten angewendet werden, die auf dem Measure-Register ausgewählt wurden und deren Abgleichzeitraum auf dem Correlate-Register analysiert und ggf. aufeinander abgestimmt wurde.
Wenn eine Methode angewandt wurde, erscheint das Ergebnis als eine Zeile im Tabellenteil des Fensters. So können verschiedene Methoden und unterschiedliche Parametereinstellungen getestet werden. Es kann auch auf dem Measure-Register eine alternative Referenz-Datenreihe ausgewählt werden weitere Methoden angewandt und mit der ersten Datenreihe verglichen werden.
Wenn ein optimales Ergebnis erreicht ist, kann die entsprechende Berechnung ausgewählt und entweder als Windstatistik gesichert werden (Windstatistik sichern) oder eine erzeugte Zeitreihe/Tabelle kann in ein neues METEO-Objekt an Position und Höhe der lokalen Daten geschrieben werden (Meteo-Objekt sichern).
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Datenbasis
Die Datenbasis für die Voraussage ist in zwei Zeilen in der oberen Hälfte des Fensters aufgeführt: Standortdaten und Langzeit-Referenzdaten. Die mittlere Windgeschwindigkeit des Abgleichzeitraums errechnet sich nur aus den Samples, die sowohl in Standort- als auch Referenzzeitreihe vorkommen. In die mittlere WG des ganzen Zeitraums fließen dagegen alle (nicht deaktivierten) Samples ein.
Wenn die MCP2005-Berechnung geschlossen und wieder geöffnet wird, merkt sich WindPRO zwar, welche Zeitreihen verwendet wurden, diese müssen jedoch ins Measure- und Correlate-Register neu eingeladen werden. Daten in Measure und Correlate neu laden erledigt dies mit einem Klick.
Der Knopf ⇐Bearb. (rechts) öffnet das folgende Fenster:
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Es wird verwendet, um eine bekannte Abweichung zwischen den Windverhältnissen der Langzeit-Referenzdaten und denen eines noch längeren Zeitraum (Hier: SLZ, Sehr Langer Zeitraum) auszugleichen. Eine Korrektur kann entweder über einen Windenergie-Index oder über die mittlere Windgeschwindigkeit vorgenommen werden (Siehe Erklärungen im Fenster)
- Die Windenergie-Index-Anpassung nimmt erst einen normalen Langzeitabgleich vor und korrigiert dann die resultierende Windstatistik entsprechend dem Index.
- Die Anpassung an eine mittlere Windgeschwindigkeit wird auf die langzeitkorrigierte Zeitreihe angewandt, so dass deren mittlere Windgeschwindigkeit dem SLZ-Mittel entspricht.
Methoden der Langzeitkorrektur
Die Regressions-Methode und die Matrix-Methode sind klassische MCP-Methoden. Sie berechnen auf Basis des Abgleichzeitraums Transferfunktionen, die dann verwendet werden, um die Referenzdaten den Bedingungen der Standortmessung anzupassen. Der Erfolg dieser Anpassung hängt davon ab, ob es möglich ist, die Referenzdaten auf die Standortbedingungen zu übertragen.
Für diese Methoden sollte eine deutliche Beziehung zwischen den Windrichtungen an den beiden Standorten und eine ausreichende Messhäufigkeit, insbesondere für die Referenzdaten, vorliegen. Der wichtigtste Indikator einer guten Übertragung der Daten von der Referenz auf den Standort ist das gewichtete Mittel der Sektor-Korrelationen (siehe Register Correlate).
Wenn die Natur der Beziehung linear ist, ist die Regressions-Methode oft eine gute Wahl, während bei nichtlinearen Beziehungen und wenn die Richtungen weniger gut korrelieren die Matrix-Methode besser funktioniert.
Wenn die Korrelation der Einzel-Zeitstempel nicht gut genug ist, ist die Windindex-Methode eine Ausweichmöglichkeit. Hierbei wird eine Produktions-Zeitreihe aus der Referenzzeitreihe erstellt und monatlich kumuliert. Es werden monatliche Korrekturfaktoren zwischen der gesamten Referenz-Zeitreihe und dem Abgleichzeitraum der Referenz-Zeitreihe berechnet. Diese Korrekturfaktoren werden dann umgekehrt auf die Standortzeitreihe angewandt. Eine Windrichtungs-Korrelation und eine gute zeitliche Übereinstimmung der Datensätze werden nicht benötigt, wenn eine Korrelation auf einer höheren Ebene, z.B. auf monatlicher Basis, existiert.
Die Weibull-Skalierung ist die Außenseiter-Methode, die nicht mit Transferfunktionen arbeitet und die mit einer schlichten linearen Skalierung der Weibull-Parameter nicht einmal gute Mathematik beinhaltet. Sie kann trotzdem die Windverhältnisse manchmal erstaunlich gut voraussagen, wenn der Unterschied zwischen Standort- und Referenzdaten von vornherein gering ist und eine gute Übereinstimmung der Richtungen gegeben ist.
Die vier Methoden:
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