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Detlev Heinemann, Dr.
Institut für Physik - Universität Oldenburg
D-26111 Oldenburg, Deutschland
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Mesoskalige Modellierung der Windressource & Windleistungsvorhersage

Mesoskalige Modelle sind atmosphärische Strömungsmodelle, die auf denselben Grundgleichungen basieren, wie z.B. globale Wetter- und Klimamodelle. Während letztere global gerechnet werden und entsprechend grobe Gitter aufweisen, konzentrieren sich mesoskalige Modelle auf kleinere Regionen (z.B. Mitteleuropa, Deutschland, Niedersachsen) und weisen eine deutlich höhere räumliche Auflösung auf, die typischerweise im Bereich von wenigen Kilometern liegt. Anders als Globalmodelle können mesoskalige Modelle auch kleinskaligere atmosphärische Phänomene, wie z.B. lokale Windsysteme, erfassen. Sie sind daher ideal für die Bestimmung der regionalen Windressource geeignet.

ForWind nutzt das Mesoskalenmodell WRF (Weather Research and Forecasting Model). Dieses frei verfügbare Modell wird weltweit von zahlreichen Nutzern vor allem in der Forschung genutzt. Bei ForWind wird es schwerpunktmäßig zur Untersuchung des Windpotentials an verschiedenen Standorten eingesetzt. So wurde unter anderem ein Wind- und Stabilitätsatlas für die südliche Nordsee (WASA) erstellt, basierend auf WRF-Simulationen für die Jahre 1993-2012. Ergebnisse zeigen, dass Wind und atmosphärische Stabilität über der südlichen Nordsee räumlich heterogen sind, wobei labile Schichtung dominiert. Anders als allgemein angenommen wird, ist die Turbulenzintensität über der Nordsee nicht ständig geringer als über Land, sondern aufgrund des Schichtungseffektes in den Wintermonaten sogar leicht höher.

Im internationalen Forschungsprojekt NEWA wurden die Windverhältnisse über ganz Europa (siehe auch Abbildung) für die letzten 30 Jahre (1989-2018) detailliert in einer räumlichen Auflösung von 3 km nachsimuliert und damit ein Neuer Europäischer Windatlas erstellt, der als Grundlage für die Planung der Windenergienutzung in Europa genutzt werden soll. In umfangreichen Vorarbeiten hierzu wurden verschiedenste Modelleinstellungen getestet und Ergebnisse mit Messungen verglichen. Außerdem werden Ensemble-Simulationen durchgeführt, die eine Abschätzung der Unsicherheit der Angaben im Windatlas aufgrund von Modelleinstellungen erlauben.

In einer weiteren Studie wurde eine in WRF vorhandene Windpark-Parametrisierung angewendet, um den Einfluss von Offshore-Windparks in der Nordsee auf das Windklima zu untersuchen. Die Parametrisierung wurde weiterentwickelt, um den Einfluss der Windparklayouts zu berücksichtigen.

Windleistungsprognosen sind in vielen Ländern weltweit unverzichtbar geworden bei der Netzintegration von großen Mengen Windstrom in das Stromnetz. Die Berechnungsverfahren und die Qualität haben sich über die Jahre sehr verbessert, obgleich extreme Vorhersagefehler oder extreme Situationen (z.B. sehr hohe Windeinspeisung) weiterhin Probleme bereiten. Die Entwicklung von Ensemblemethoden in der Numerischen Wettervorhersage (NWP) bietet seit langem für Wettervorhersager die Möglichkeit, die Vorhersagegüte zu beurteilen, und zwar an Hand der Streuung von Ensemble-Membern, die durch leichte Störungen der Anfangsbedingungen bei der Modellinitialisierung generiert werden. Die Spreizung des Ensembles ist oftmals im für die Windleistungsvorhersage relevanten Kurzfristbereich zu gering oder weist systematische Fehler auf. Durch den Einsatz von uni- bzw. bivariaten Kalibrierungsmethoden können diese Defizite behoben werden.

 

Im Forschungsprojekt Baltic I wurden verschiedene Kalibrierungsmethoden entwickelt und deren Verhalten für verschiedene Standorte getestet. Es konnte gezeigt werden, dass Onshore-Standorte im komplexen Gelände besonders von Kalibrierung profitieren, wenn beide Windkomponenten gleichzeitig kalibriert werden. Zudem hat sich herausgestellt, dass verschiedene Ensemble-Modelle sich unterschiedlich gut bei Anwendung derselben Methode kalibrieren lassen. Wieso es zu derartigen Sensitivitäten kommt, ist, ebenso wie die gleichzeitige Kalibrierung von Solarleistungs- und Windleistungsvorhersagen, aktueller Forschungsgegenstand.

Wextukbmasterjp (t.schmzmidt@uptoljgpe.dexy) (Stand: 30.01.2020)