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GMS Yield Study
Schon seit langem herrscht in der Windindustrie eine starke Nachfrage nach
genauen und detaillierten Wind- und Wettervorhersagen, unter anderem auf
folgenden Gebieten:
- Der sich immer weiter öffnende „freie“ Energiemarkt eröffnet neue
Markt-möglichkeiten für Windparkbetreiber, die aber zur Gewinnoptimierung
genaue Wind- und/oder Windertragsprognosen benötigen.
- Effektives Stromnetzmanagement basiert auf realistischen Kalkulationen
der Einspeisemengen der einzelnen Windparks. Diese wiederum hängen stark von
den Wind- und Wetterverhältnissen an den einzelnen Windparkstandorten ab.
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Die Stillstandzeit aufgrund von ungeeignetem Wind und Wetter während der
Bauphase eines Windparks führt zu zum Teil beträchtlichen Zusatzkosten, die
mit Hilfe einer genauen Wind- und Wetterprognose vermieden werden können.
Genaue Vorhersagen sind daher unerlässlich für den Betrieb und für die
Wartung von Windparks und von grundlegender Bedeutung für die Planung der
Ressourcen im Zuge der Errichtung eines Windparks. Exakte Windvorhersagen
verbessern zudem auch erheblich die täglichen Windpark-Ertragsvorhersagen.
Ein wichtiger Unterschied zwischen den Anforderungen an die
Standard-Wettervorhersage sowie an die, speziell für die Windenergie
angepasste Wettervorhersage ist, dass letztere möglichst präzise an einer
bestimmten Position sein muss – nämlich im Zentrum des Windparks. Eine
weitere Grundvoraussetzung ist der Bedarf an detaillierten Vorhersagedaten
im Bereich der atmosphärischen Grenzschicht, insbesondere der Bedarf an
genauen Wind- und Windböenwerten.
Auf Mesoskalenmodellen beruhende Wettervorhersagemethoden haben
üblicherweise eine Modellauflösung von mehreren Kilometern. Diese Auflösung
reicht bei weitem nicht aus, insbesondere nicht für Modellgebiete mit
komplexem Gelände, wo bereits kleinräumige Variationen der Windströmung
signifikante Auswirkungen auf den Windparkertrag haben können.
GMS wurde entwickelt, um stündlich aufgelöste Wind-, Windertrags- und
Wettervorhersagen mit höchstmöglicher Genauigkeit für eine Vorhersageperiode
von mehreren Tagen zu liefern.
Um die Qualität der GMS Vorhersagen zu überprüfen und um die
Hauptkomponenten von GWS weiterzuentwickeln sowie deren Genauigkeit zu
erhöhen wurde eine dreimonatige Studie beginnend mit 01.01.2010
durchgeführt. Die Messdaten von insgesamt 13 deutschen Windparks standen für
die Studie zur Verfügung. Die Ergebnisse zeigten, dass die Qualität der GMS
Vorhersagen außerordentlich hoch ist und ermöglichten es, Verbesserungen des
GMS Systems zu implementieren.
Unter anderem wurden Windertragsprognosen für den folgenden Tag mit einem
relativen Standardfehler von ca. 13% gerechnet – und dies mit Hilfe von GMS
SMART LEARNING bereits nach einer Trainingsperiode der neuronalen Netze von
lediglich zwei Monaten! Das ist umso beeindruckender, da die Ergebnisse in
einem Zeitraum berechnet wurden, in dem die Windparks Strom produzierten
aber selten oder nie ihre Nennleistung erreichten, was die Vorhersage
beträchtlich erschwerte. Die Qualität der GMS Vorhersage wird in
beeindruckender Weise in folgender Abbildung deutlich, die eine Zeitreihe
der Windertragsvorhersage für den Windpark „Twistringen“ zeigt:
Das Diagramm zeigt deutlich die hervorragende Qualität der Vorhersage und
insbesondere die Verbesserung durch GMS SMART LERNING.
Der Bericht zur GMS Studie enthält die Ergebnisse der Auswertung, beziffert
die Genauigkeit der Windgeschwindigkeits- und Windertragsvorhersagen und
beschreibt das Potential der einzelnen GMS Komponenten, die Vorhersage zu
verbessern. Klicken Sie auf den folgenden link um die Studie runterzuladen:
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