Scaler vs. regionale Windstatistik

From Wiki-WindPRO
Revision as of 15:24, 6 November 2018 by Robin (talk | contribs)
Jump to navigation Jump to search

Zur deutschen Hauptseite | Alle deutschsprachigen Seiten


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. 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, eine Möglichkeit, die seit vielen Jahren angefragt wurde.


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
Windressourcenkarte berechnen JA JA
Curtailment-Berechnungen in PARK
Sektormanagement JA JA
Andere Curtailments NEIN JA
Windressourcenkarte berechnen JA JA
Interpolation zwischen mehreren Masten/ Mesoskalen-Zeitreihen Teilweise *2) JA
Wakemodell-Optionen
Alternativmodelle zu N.O.Jensen (Risø/EMD) und N.O.Jensen(EMD):2005 JA NEIN
Sonderausgaben wie Berechnete Turbulenz und PPV-Modell JA Teilweise *3)
Deep-Array Wakeverlust-Einstellungen NEIN JA
Turbulenzabhängige Wake-decay-Konstante Teilweise, nach Richtungssektor-Mittel JA, pro Zeitstempel
Verwendung von WAsP-CFD JA JA
Verwendung anderer CFD-Modelle Teilweise *4) Teilweise *5)
Verwendung von EMD-Mesoskalen-Daten JA JA
Verwendung von Mesoskalen-Daten anderer Anbieter Teilweise *6) Teilweise *6)

*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 der Berechnung von Windressourcenkarten kann zwischen Windstatistiken fließend interpoliert werden und die Windressourcenkarte kann als Grundlage weiterer Berechnungen dienen.

*3) 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.

*4) Wenn das CFD-Modell Windressourcenkarten im WAsP-Format generieren kann, so können diese als Grundlage weiterer Berechnungen verwendet werden.

*5) Über das standardisierte *.flowres-Format können die Ergebnisse von externen Strömungsmodellierungen in Scaler-Berechnungen genutzt werden.

*6) 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.


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.
  • Curtailment-Verluste wie Schall, Schattenwurf, Vögel, Fledermäuse, Turbulenz können mit Scaler-Berechnungen in LOSS&UNCERTAINTY sehr präzise ermittelt werden. Einfache tageszeitabhängige Wechsel der Leistungskennlinie (z.B. Schallreduktion nachts) können bereits in der PARK-Berechnung berücksichtigt werden.
  • Die Validierung eines Modells kann ins Detail gehen. Anstelle eines Mittelwerts, der mit der Realität verglichen werden kann, können 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

  • Erzeugung, Bedarf und Speicherung in einem verteilten Energiesystem können anhand von Produktions-Zeitreihen besser aufeinander abgestimmt werden.
  • Durch eine Darstellung der Produktion in Zeitreihen kann in Tarifsystemen mit fluktuierenden Preisen der finanzielle Ertrag des Projekts besser abgeschätzt werden.
  • Wenn Eigenverbrauch zu spezifischen Zeiten eine Rolle spielt, kann besser abgeschätzt werden, wie oft dieser durch das Projekt gedeckt werden kann und wie oft ein Zukauf von Energie notwendig ist.


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))
  • 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


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.

Windressourcenkarten können 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: