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EWC Weather Consult GmbH |

Wetterdaten optimieren Laufwasserprognosen im Einzugsgebiet der Oberen Donau

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Karlsruhe, 27.01.2011. Wasserstände und die saisonalen oder täglichen Schwankungen der Flusswassermengen sind entscheidende Faktoren für die Stromerzeugung durch Wasserkraft. Darüber hinaus beeinflussen Wassertemperaturen die konventionelle Stromerzeugung. Damit Wasserhaushaltsmodelle Energievorhersagen treffen können, benötigen sie meteorologische Daten. Der private Wetterdienstleister EWC Weather Consult GmbH unterstützt daher die Firma VISTA Geowissenschaftliche Fernerkundung GmbH beim Betrieb des Prognose-Services ‚HydroSense‘. Mit den exakten Daten von EWC zur atmosphärischen Entwicklung lassen sich täglich Prognosen des Energieertrags aus Wasserkraft im Einzugsgebiet der Oberen Donau für bis zu 10 Tage im Voraus erstellen.

Der Wetterdatenexperte EWC aus Karlsruhe liefert die für VISTAs Prognosesystem ‚HydroSense’ relevanten Wettermess- und Prognosedaten von Niederschlag, Temperatur, Globalstrahlung, Bedeckungsgrad, Windgeschwindigkeit, Taupunkt und Schneehöhe sowie historische Daten für das Backtesting (Analyse der Modellergebnisse anhand vergangener Zeiträume). Die von EWC bereitgestellten Klima- und Stationsdaten sind mit einem statistischen MOS-Verfahren (Model Output Statistics) verfeinert. Sie fließen in das von VISTA eingesetzte physikalisches und rasterbasiertes Modell PROMET (Process of Radiation, Mass and Energy Transfer) ein und unterstützen die optimierten Szenarienrechungen des Abflusskontinuums, der Wasserkraftproduktion und der Wassertemperaturen. Das Ergebnis ist eine realitätsnahe, physikalische Simulation aller terrestrischen und atmosphärischen Komponenten des Wasserkreislaufes, auch über längere Zeiträume hinweg. Des Weiteren lassen sich weltweit qualitativ hochwertige Vorhersagen für Orte mit oder ohne Messdaten bereitstellen und für jeden beliebigen Ort einsetzen.

Als Abflussvorhersage dient das System Energieversorgern als wesentliche Entscheidungsgrundlage und liefert alle hydrometeorologischen Daten zu Niederschlag und Pegelständen, Verdunstung und Versickerung, Bodenwasserspeicherung und Abfluss. „Die Laufwasserprognose von EWC und VISTA“, so ist Jon Meis, Diplom-Meteorologe und Geschäftsführer von EWC, überzeugt, „bietet Händlern ein verlässliches Instrument zur Preisgestaltung im Stromhandel. Die Modellierung der Wassertemperatur hilft Energieversorgern darüber hinaus, Einschränkungen im Betrieb von Kraftwerken durch zu hohe Kühlwassertemperaturen rechtzeitig einzuschätzen.“ Modelliert wird die Gerinnehydraulik, einschließlich künstlich angelegter Abflussmöglichkeiten, Seeretention und Speicherbewirtschaftung. Die kontinuierliche Simulation des Schneewasseräquivalents, also die im Schnee gespeicherte Wassermenge, erlaubt die Abschätzung der in der Schneedecke gespeicherten Energie zu jedem Zeitpunkt für jeden Ort des Untersuchungsgebietes. Die Abflussberechnungen erfolgen in stündlicher Auflösung und die Ausgaben können über verschiedene Zeiträume, beispielsweise als Tages-, Monats- oder Jahreswerte aggregiert werden. So lassen sich Wasserabflüsse in einem konkreten Gebiet auch unter sich stark ändernden Randbedingungen wiedergeben.

Die Laufwasserprognose ist für Wasserkraftanlagen >5 MW an der Oberen Donau und deren Einzugsgebiete konzipiert. Prognosen für EEG-Kraftwerke ab 100 kW sind auf Anfrage möglich, eine Erweiterung des Einzuggebietes ist geplant. Interessierte Kunden können sich direkt an EWC unter info@weather-consult.com wenden oder unter www.weather-consult.com informieren.

Kontakt für weitere Informationen:
EWC Weather Consult GmbH
Internet: http://www.weather-consult.com
Info line: +49 (0)721-663 23 0
Fax: +49 (0)721-663 23 23
eMail: info@weather-consult.com

EWC Weather Consult GmbH
EWC ist ein international agierender, privater Wetterdienstleister mit Sitz in Karlsruhe. Seit 1999 bietet das Unternehmen vor allem für die Energie- und Versicherungswirtschaft innovative Produkte und Dienstleistungen zu allen Wetterphänomenen im In- und Ausland. Daten weltweiter Wetterstationen, eigene Wettermodelle und statistische MOS-basierte (Model Output Statistics) Verfahren sowie das Fachwissen von Diplom-Meteorologen und fachlichen Partnern ermöglichen hoch qualifizierte Wetterauskünfte, die individuellen Kundenwünschen angepasst sind. Zum Produktportfolio von EWC gehören zeit- und ortsbezogene Wetterdaten, historische Wetterdatenbanken, Wettergutachten und -prognosen sowie Blitz- und Klimastatistiken. Amtliche Wetterdaten nationaler Wetterdienste sowie moderne Geoinformationssysteme bieten die Datengrundlage aller Wetterinformationen und -services.

Kontakt für weitere Informationen:
Vista Geowissenschaftliche Fernerkundung GmbH
Internet: http://www.vista-geo.de
Info line: +49 (0) 89 523 89 803
Fax: +49 (0) 89 523 89 804

Dr. Heike Bach
Geschäftsführung
Gabelsbergerstr. 51
D- 80333 München

VISTA Geowissenschaftliche Fernerkundung GmbH
VISTA ist Spezialist für die Entwicklung und Anwendung von Fernerkundungsmethoden in Hydrologie und Landwirtschaft. Schwerpunkt bildet die räumliche Verdunstungs- und Abflussmodellierung sowie die Berechnung von weiteren Wasserhaushaltskomponenten, aber auch landwirtschaftliche Ertragsschätzungen und Erntevorhersagen. Das Unternehmen wurde 1995 gegründet und ist international tätig.

Web: http://www.weather-consult.com/


Für den Inhalt der Pressemitteilung ist der Einsteller, Mira Steinmetz (Tel.: +49 (0)721-663 23 20), verantwortlich.

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Unternehmensprofil: EWC Weather Consult GmbH

Maschinelle Lernverfahren machen Windkraftprojekte sicherer

Karlsruhe/Stuttgart 28.11.2013. Um festzustellen, ob sich ein Standort für ein Windkraftprojekt eignet, brauchen Investoren, Projektierer und Anlagenbetreiber ein Gutachten. Dabei müssen sie allerdings Unsicherheiten aus Meteorologie und Technologie in Kauf nehmen – was sich wiederum direkt auf die Finanzierung der Projekte durch die beteiligten Banken auswirkt. Neue Wege, um solche Risiken zu minimieren, geht der Karlsruher Wetterdienstleister EWC. In Kooperation mit dem Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW) wurde eine neuartige Methode des Langzeitbezugs von Windmessungen (MCP) für Windkraftstandorte entwickelt, die wetter- und technologiebedingte Unsicherheiten gegenüber den herkömmlichen Verfahren deutlich reduziert.

Auf tiefen neuronalen Netzen aufbauend, ermöglicht dieses Verfahren der süddeutschen Projektpartner nicht-lineare Korrekturen der langen Zeitreihen, die die Korrelation, also die zeitliche Übereinstimmung, zur Messung verbessert. Das Ergebnis basiert auf aktuellen Messwerten vor Ort und liefert eine 34 Jahre umfassende, stündliche Windzeitreihe für die projektierte Windkraftanlage bzw. den Messstandort.
Bei der detaillierten Evaluation des maschinellen Lernverfahrens zeigt sich eine deutliche Überlegenheit gegenüber herkömmlichen Methoden.
So ist die Häufigkeitsverteilung der Windgeschwindigkeit sowie die Korrelation zwischen Messung und Langzeitdaten optimiert und weist in allen betrachteten Fällen wesentlich geringere Fehler in der Ertragsabschätzung auf als zum Beispiel bei klassischen Verfahren mit linearen Regressionen oder der Matrix-Methode. Bei der Untersuchung stellte sich heraus, dass schon bei einer Messdauer von neun Monaten das vorgestellte Verfahren der süddeutschen Forscher und Dienstleister das Qualitätsniveau der klassischen Methoden erreicht. Bei längeren Beobachtungszeitreihen kommt die ganze Stärke des Verfahrens zum Tragen: Selbst an komplexen Standorten lassen sich bisherige Fehler um bis zu 50 Prozent reduzieren, sobald die Messdauer 12 Monate erreicht.
Neben der Messdauer spielt auch die Verfügbarkeit der Langzeitdaten eine große Rolle. Die Zeitreihen basieren auf MERRA-Reanalyse-Daten, für die EWC aus 3D-Daten individuelle Windprofile mittels verifizierter Downscaling-Verfahren berechnet. Ein weiterer Vorteil: Die letztmonatlich fehlenden Reanalysen werden durch Daten anderer Wettermodelle ersetzt. Ein Bezug zu aktuellen Messdaten von "gestern" ist somit immer gegeben.

„Mit Hilfe der selbstoptimierenden neuronalen Netze können wir den systematischen Fehler (BIAS) und den Verteilungsfehler so stark minimieren, dass die Korrelation der Langzeitreihe der Winddaten auf stündlicher Basis extrem hoch ist.


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