Wie werden Windstromprognosen gemacht? Eine Einführung

Daniel Zedel 210455

09. Mai 2008

Neue Entwicklungen auf dem Energiemarkt TU-Berlin SoSe2008

Inhaltsverzeichnis

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Welche Methoden zur Prognose gibt es? Die einfache statistische Methode Methoden die als Input Wetterdaten benötigen

2

Wie genau sind diese Prognosen?

Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Inhaltsverzeichnis

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Welche Methoden zur Prognose gibt es? Die einfache statistische Methode Methoden die als Input Wetterdaten benötigen

2

Wie genau sind diese Prognosen?

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Wie werden Windstromprognosen gemacht?

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - statistisch stellt Zusammenhang her zwischen dem Klimaa und der Energieeinspeisung aus Vergangenheit, beruht auf Regressionsanalyse, WYSIWYG-Ansatzb , wird als Referenzmethode benutzt, ist einfach zu implementieren, für Vorhersagen von 4 − 6 Stunden sehr genau. a

Wetter gemittelt über mehrere Jahre What you see is what you get: Der nächstfolgende Wert ist gleich dem zuletzt gemessenen Wert. b

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten Numerische Wettervorhersage Mathematische/physikalische Modelle zur Prognose von meteorologischen Variablen (von Instituten) ⇓ Vorhersageprogramm Rechnet meteorologische Variablen auf konkreten Standort und Nabenhöhe um und erzeugt daraus die Leistungsprognose für repräsentative Anlagen/Parks (von Unternehmen) ⇓ Produktionsvorhersage Datenbank mit prognostizierten Leistungswerten für Anlagen/Parks Daniel Zedel, 210455

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Produktionsvorhersage Zielsetzung möglichst genaue Leistungsvorhersage für einzelne Windkraftanlagen, gesamte Parks, deutschlandweit, europaweit

Quelle: EnSys

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Wetterdaten

Modelle Fluid-/thermodynamische Berechnungen Input: Messungen von Wetterdaten (Variablen) Output: Voraussage von Wetterdaten (Variablen) Hauptlauf + Ensemble Ensemble: Durchlauf mit leicht variiertem Input (dann Vergleich) Quelle: DWD

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Wetterdaten

Auswahlkriterien für Modelle Vorhersageareal Zeitliche & örtliche Auflösung Laufzeit & Genauigkeit der Vorhersage Dauer der Berechnung Quelle: DWD

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Wetterdaten

Globale Modelle komplette Erde, keine Randwerte, nur große Strukturen (Auflösung ≥ 40 km), bis zu 16 Tage im Voraus (Auflösung ↓, ein Wert pro 12 Stunden).

Quelle: ISET

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Globale Modelle GME - Globales Modell Ersatz des DWD Basis: vollständig den Globus umspannendes Dreiecksgitter in Erdkugel platzierter Ikosaeder, Eckpunkte mit Großkreisabschnitten verbunden 20 sphärische, gleichseitige Dreiecke (Kantenlänge ≈ 7.054 km durch sukzessive Unterteilung (z.B. Halbierung) wird gewünschte Auflösung erzeugt Auflösung beträgt zurzeit 40 km, das entspricht 368.630 Sechsecken und genau 12 Fünfecken bei mittlerer Fläche von 1.384 km2 Wetterparameter bis zu sieben Tage im Voraus Quelle: DWD Daniel Zedel, 210455

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Globale Modelle

Dreiecksnetz; Quelle: DWD

Singularitätsproblem an den Polen Flächenaufteilung ungleichmäßig Geographisches Netz; Quelle: Klett

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Globale Modelle Modellvariablen wie Luftdruck, Temperatur, Wind, . . . , sind Mittelwerte über Gitterelemente, dies gilt auch für Orographie (Höhenstruktur auf der natürlichen Erdoberfläche)

Gebiet um den Mont Blanc; Quelle: DWD

40 Atmosphärenschichten bis 31 km Höhe ⇒ 14,7 Millionen Gitterpunkte ⇒ bis zu 7 Tage im Voraus ⇒ 15 Minuten Rechenzeit am Großrechner Daniel Zedel, 210455

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Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Globale Modelle

Welche globalen Modelle gibt es noch? GFS Global Forecast System (NOAAa ) GEM Global Environmental Multiscale Model (Meteorological Service of Canada) IGCM Intermediate General Circulation Model a

National Oceanic and Atmospheric Administration

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Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Lokale Modelle

Regionale/lokale Modelle nur bestimmte Regionen, benötigen Randwerte durch globale Modelle, haben feinere Auflösung (≈ 7 km), bei Kürzestzeit-Modellen bis zu 2, 8 km Voraussagebereich von bis zu 48-72 Stunden. Quelle: ISET

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Lokale Modelle COSMO-EU überzieht ganz Europa mit 665 × 657 = 436.905 Gitterpunkten 40 Atmosphärenschichten bis 24 km Höhe (17,5 Millionen Gitterpunkte) Fläche der quadratischen Gitterelemente beträgt 49 km2 , somit 28 mal kleiner als GME Abstand zweier Punkte etwa 7 km Wettervorhersagen bis zu drei Tage im voraus

Quelle: DWD

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Lokale Modelle COSMO-DE Deutschland und Teile der Nachbarländer, 421 × 461 horizontal, 50 vertikal, 9,7 Millionen Gitterpunkte Abstand zweier Punkte etwa 2, 8 km achtmal täglich eine achtzehnstündige Vorhersage

Quelle: DWD

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Lokale Modelle

Welche lokalen Modelle gibt es noch? WRF Weather Research and Forecasting Model NAM North American Mesoscale Model HIRLAM High Resolution Limited Area Model ALADIN High-resolution limited-area hydrostatic and non-hydrostatic Model

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Skalentrennung

Quelle: DWD Daniel Zedel, 210455

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Wetterdaten Ergebnisse An jedem Gitterpunkt und zu jedem Zeitpunkt der Vorhersage hat man nun Werte für die Variablen (Druck, Temperatur, Windgeschwindigkeit, Windrichtung, Luftfeuchtigkeit, . . . ).

Quelle: DWD Daniel Zedel, 210455

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Vorhersageprogramm

Meteorologische Daten

?

→

Leistungsprofil

Es existieren 2 Hauptmethoden Analytischer Ansatz: Berechnung der Windströmung im Anlagenpark auf Nabenhöhe + Leistungskurve Statistischer Ansatz: Erstellung einer Relation zwischen meteorologischen Vorhersagen und vergangenen Messungen der Leistung mit statistischen Modellen.

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Vorhersageprogramm Man muss unterscheiden zwischen „Day-ahead“, wo nur NWP-Daten verwendet werden und „Short-term“, wo NWP-Daten sowie Online-Leistungsmessungen als Input eingehen.

Quelle: ISET Daniel Zedel, 210455

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

- Vorhersageprogramm - Methode I. Analytischer Ansatz Er beinhaltet mathematische Beschreibungen möglichst aller relevanten physikalischen Prozesse. Windgeschwindigkeit und Windrichtung auf Nabenhöhe Windparks liegen nicht auf Gitterpunkten → Extrapolationa Spezifische Geländedaten des Windparks (Rauhigkeit, Windparkeffekte, Hindernisse) a

Hierzu werden ebenfalls Computerprogramme eingesetzt

Umrechnung des Windprofils in eine Leistung theoretische Leistungskurven der Konstrukteure empirische Kurven

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

- Vorhersageprogramm - Methode I. Analytischer Ansatz

Beispiel: Previento von energy & meteo systems GmbH entwickelt mit Universität Oldenburg Kunden sind z.B. RWE, EnBW, EWE, Vattenfall, E.ON Vorhersage für Windparks oder Summenleistung definierbarer Regionen Daten vieler Wetterdienste als Input berechnet individuellen „Vertrauenshorizont“

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

- Vorhersageprogramm - Methode I. Analytischer Ansatz

Quelle: energy & meteo systems GmbH Daniel Zedel, 210455

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

- Vorhersageprogramm - Methode I. Analytischer Ansatz Quelle: EnSys

1600

Leistung [MW]

1200

800

400

0 0

4

8

12

16

Windgeschwindigkeit [m/s] Daniel Zedel, 210455

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

- Vorhersageprogramm - Methode II. Statistischer Ansatz Er beruht auf angepassten Parametermodellen ohne Berücksichtigung physikalischer Phänomene. lineare und nichtlineare Modelle Strukturierte Modelle benötigen explizites Wissen Vorhersagefunktionen Blackbox-Modelle benötigen keine Expertise Künstliche Neuronale Netze (KNN) Support Vector Machines (SVM)

math. Verfahren zur Mustererkennung

Es existieren auch Mischungen daraus (Greybox-Modelle). Daniel Zedel, 210455

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

- Vorhersageprogramm - Methode II. Statistischer Ansatz

Beispiel: Advanced Wind Power Prediction Tool AWPT Zusammenarbeit ISET (Institut für solare Energieversorgungstechnik) der Universtität Kassel mit E.ON Netz Vorhersage Windgeschwindigkeit und Windrichtung des DWD für ausgewählte Standorte Bestimmung der Zugehörigen Windleistung mithilfe KNN Hochrechnung der Windleistung auf die Gesamteinspeisung mit Transformationsmodell

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

- Vorhersageprogramm - Methode II. Statistischer Ansatz

Quelle: ISET

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Methoden Unsicherheiten

Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Vergleich Methode I und Methode II

Analytisch

Statistisch

⊕ Fördert Verständnis physikalischer Grundlagen

⊕ Benötig kein physikalisches Wissen

⊕ Messdaten sind weniger wichtig

⊕ Schnelle Berechnung

Benötigt viele Daten über Windparks Nur mit großem Aufwand erstellbar

⊕ Kann auch Verknüpfungen erkennen die zu komplex zu erfassen sind

Basiert auf hochwertigen Langzeitdaten Hat „Lernzeit“

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Die einfache statistische Methode Mit Wetterdaten

Methoden - mit Wetterdaten - Vorhersageprogramm

Welche Vorhersageprogramme gibt es noch? Analytisch

Prediktor erstes Modell mit NWP-Daten SOWIE Akkreditiertes Simulationsmodell zur Online-Vorhersage der Windstrom-Einspeisung

Statistisch

WPMS Wind Power Management System WPPT Wind Power Prediction Tool

Greybox

eWind Atmosphärenmodell + KNN

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Methoden Unsicherheiten

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Welche Methoden zur Prognose gibt es?

2

Wie genau sind diese Prognosen?

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Wie werden Windstromprognosen gemacht?

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Methoden Unsicherheiten

Genauigkeit der Prognosen Alle vorgenannten Modelle sind fehlerbehaftet. Das äußert sich in Abweichungen der Prognose von der tatsächlichen Einspeisung von ≈ 10 − 20%

Quelle: ISET

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Methoden Unsicherheiten

Genauigkeit der Prognosen - Auswirkungen der Fehler

Quelle: Universität Oldenburg Daniel Zedel, 210455

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Methoden Unsicherheiten

Genauigkeit der Prognosen - Fehler Ermittlung der Fehler statistische Verzerrung (BIAS) mittlerer quadratischer Fehler (RMSE) Korrelationskoeffizient r a a

dimensionsloses Maß für den Grad des linearen Zusammenhangs

Normalisierung auf installierte Leistung auf mittlere Energieerzeugung auf aktuelle Energieerzeugung Je nach Wahl bekommt man unterschiedliche Ergebnisse. Haupsächlich: RMSE normalisiert auf installierte Leistung Daniel Zedel, 210455

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Methoden Unsicherheiten

Genauigkeit der Prognosen - Verbesserung der Vorhersage Reagieren auf Abweichungen mit einer neuen Kurzzeitprognose.

Quelle: ISET Daniel Zedel, 210455

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Methoden Unsicherheiten

Genauigkeit der Prognosen - Verbesserung der Vorhersage Beim Upscaling sind Glättungseffekte und scheinbare Fehlerreduktion zu beobachten.

Quelle: ISET Daniel Zedel, 210455

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Methoden Unsicherheiten

Genauigkeit der Prognosen - Verbesserung der Vorhersage

Durch leistungsfähigere Computer können genauere Wetterprognosen erstellt werden, da die Auflösung der Modelle erhöht werden kann. Ensemble-Rechnungen und Nutzung von Daten aus verschiedenen Wetterinstituten können Prognoseergebnisse verbessern. Quelle: energy & meteo systems GmbH

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Vielen Dank für die Aufmerksamkeit

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Quellenverzeichnis I

Siegfried Heier. Informationspaket Nutzung der Windenergie. BINE Informationsdienst, 2007. Dr. Bernhard Lange. Energieversorgungsstrukturen mit hohem Anteil erneuerbarer Energien. Institut für Solare Energieversorgungstechnik, Kassel/Hanau, 12 2006. Dr. Franz Meyer. Leistungsprognosen für Windenergieanlagen. BINE Informationsdienst projektinfo 14/03, 2003.

Methoden Unsicherheiten

Quellenverzeichnis II Detlev Majewski und Dr. Erland Lorenzen. Das neue Lokal-Modell-Kürzestfrist (LMK) des Deutschen Wetterdienstes und seine Möglichkeiten für die bessere meteorologische Betreuung von kommerzieller Luftfahrt und Luftsport. Deutscher Wetterdienst, 9 2006. Deutscher Wetterdienst. Numerische Modellierung. http://www.dwd.de, 2008. Wikipedia. Wind power forecasting. http://en.wikipedia.org/wiki/Wind_Power_Forecasting, 2008.

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