Entwicklung einer Kürzestfrist-Leistungsprognose
Deutschlands klimapolitische Ziele sehen vor bis 2050 80%-95% weniger Treibhausgase auszustoßen bezogen auf 1990. Um dieses Ziel zu erreichen ist laut Experten eine Erhöhung von erneuerbaren Energien auf 80% am Endenergieverbrauch erforderlich. Einen wichtigen Beitrag dazu wird der Ausbau von Offshore-Windenergie leisten.
Die fluktuierende Natur von Wind- und Solarenergie stellt bei der Einspeisung in das Stromnetz eine Schwierigkeit dar. Um eine Einspeisung von erneuerbaren Energien zu erleichtern, werden Leistungsvorhersagen seit Jahren operationell eingesetzt. Mit dem steigenden Anteil an erneuerbaren Energien ergeben sich nun neue Anforderungsbereiche, auch für Vorhersagen mit Vorhersagezeiträumen unter 1 Stunde. Zum einen sind es kürzere Gebotannahmezeiträume an der Strombörse, die kürzere Vorhersagezeiträume interessant machen. Zum anderen könnten genauere Vorhersagen der Leistung eine Verringerung der Abregelung von erneuerbaren Energien und des Redispatch bedingen. Auch zur Bereitstellung von erneuerbaren Energien als Regelenergie, als ein Beitrag zu Systemsicherheit, werden Kürzestfrist-Leistungsvorhersagen immer wichtiger.
Windleistungsvorhersagen basieren je nach Vorhersagezeitraum auf unterschiedlichen Modellen. Physikalische Modelle, wie z.B. numerische Wettervorhersagemodelle, werden dabei in der Regel für Vorhersagen mit Zeiträumen länger als 3h genutzt. Für Prognosen mit kürzeren Vorhersagezeiträumen liefern sie weniger gute Ergebnisse und werden stattdessen durch statistische Modelle ersetzt. Diese basieren auf Beobachtungen aus der Vergangenheit unter der Annahme, dass diese Zusammenhänge auch in Zukunft anwendbar sind. Fernerkundungsverfahren, z.B. Lidar- und Radar-Messungen, erscheinen dank ihrer hohen räumlichen und zeitlichen Auflösung als eine vielversprechende Alternative zu solchen Verfahren.
Ziel des Promotionsvorhabens ist die Entwicklung einer Kürzestfrist-Leistungsprognose für Offshore-Windparks mittels Fernerkundungsverfahren, welche die grundlegenden Arbeiten einer in Kürze abgeschlossenen Promotionsarbeit fortsetzt. Hierbei konnten erstmals vielversprechende Ergebnisse zur Windgeschwindigkeits- und Leistungsvorhersage mittels Fernerkundungsverfahren erzielt werden. Dabei wurden Remote Sensing Daten, gemessen mehrere Kilometer vor einem Windpark, genutzt, um die Windgeschwindigkeit und schließlich die Leistung an der ersten Reihe von Turbinen probabilistisch vorherzusagen.
Genauer betrachtet werden sollen im Laufe des Projektes vier Aspekte, nämlich i) die Vorhersage von Windparkeffekten, ii) meteorologische Einflüsse auf das von Valldecabres entwickelte Modell, iii) die Detektion und Vorhersage von Rampenereignissen und iv) eine Bewertung im zukünftigen Energiesystem. Windparkeffekte, z.B. Mittelungs-, Nachlauf- oder auch Abschattungseffekte, können große Leistungsschwankungen in Windparks bedingen. Valldecabres Modell soll in Verbindung mit einem dynamischen Nachlaufmodell genutzt werden, um diese Schwankungen vorherzusagen. Die Abhängigkeit der Advektion, also der räumlichen Propagation des Windfeldes, von meteorologischen Einflüssen, z. B. atmosphärischer Stabilität, soll darüber hinaus genauer untersucht werden. Dazu ist ein Gastaufenthalt an der Technischen Universität Dänemark (DTU) geplant. Simulationen ermöglichen eine hohe räumliche und zeitliche Auflösung der Daten und sollen dazu genutzt werden. Rampenereignisse, also starke plötzliche Änderungen der Leistung, können mit statistischen Modellen nicht gültig vorhergesagt werden. Diese Arbeit zielt darauf ab, Rampenereignisse zu detektieren und probabilistisch im Windpark vorherzusagen. Abschließend soll eine Einordnung der Leistungsvorhersage in ein stark auf erneuerbare Energien gestütztes Energiesystem mithilfe einer vereinfachten Vorhersage durchgeführt und verschiedene Möglichkeiten zur Anwendung und Weiterentwicklung betrachtet werden.
Es bestehen Kooperationen mit dem DLR -VE, der EWE AG und der Global Tech I Offshore Wind GmbH.