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EWC Weather Consult GmbH |

Online-Bewertung von weltweit potenziellen Windkraftstandorten mit Hilfe historischer Windzeitreihen

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Karlsruhe, 10.04.2012. EWC Weather Consult GmbH präsentiert seine Windpotenzialanalyse zur internationalen Windkonferenz EWEA „Europe’s Premier Wind Energy Event“ vom 16-19. April 2012 in Kopenhagen/Dänemark. Dieses Online-Windinformationstool dient der fundierten Visualisierung von Windverhältnissen an weltweit beliebigen Standorten. Auf Basis wissenschaftlicher Wettermodelle und unter Berücksichtigung weltweiter Wettermessdaten erhalten Windanlagenprojektierer, Landbesitzer und Windparkbetreiber sowie Investoren und Banken in minutenschnelle eine aussagekräftige Analyse ortsbezogener und auf die jeweilige Nabenhöhe angepasster Windbedingungen für Off- und OnshoreProjekte.

Die Investition in die frei verfügbare, natürliche Energieressource Wind ist lohnenswert. Meist sinken die Kosten für Technik gleichermaßen wie der ROI (Return on Investment) steigt, was das Unterfangen für Projektierer, Investoren und Banken attraktiv macht. Zu klären sind die Fragen der staatlichen Einspeisevergütung und der meist verkürzten zeitlichen Dimension für Investitionen. Eine Herausforderung stellt aber auch die Bewertung der Windleistung an einem potenziellen Standort dar. Nur bei ausreichendem Wind produzieren Anlagen genügend Strom um Vorinvestitionen und Rendite einzuspielen. Bei der Standortanalyse hilft der Karlsruher Wetterdienstleister und Spezialist für das Wetterdatenmanagement EWC Weather Consult GmbH.

Das Windpotenzial online sichtbar machen
Üblicherweise ist die Desktop-Analyse der Windverhältnisse mit Hilfe von Wetterstationsdaten, Windatlanten und das Aufstellen von mehrmonatig laufenden, teuren Messmasten die ersten Schritte im Prozess der Standortevaluierung. Die EWC Windpotenzialanalyse unterstützt Windgutachter, Projektierer und Investoren am Anfang der Investitionskette mit einer kostengünstigen und fundierten Online-Analyse der Windgeschwindigkeit, der Windrichtung und der Luftdichte in stündlicher Auflösung. Zur Berechnung der Windzeitreihen auf Basis des Wettermodells des GFS (Global Forecast Systems) und MERRA-Reanalysedaten interpolieren die Karlsruher Meteorologen die Winddaten zwischen Modellgitterpunkten auf den angefragten Standort hin. Sie nutzen dabei ein verifiziertes Downscaling-Verfahren für die Abschätzung von orografischen Effekten. Bei der individuellen Bestimmung des Windpotenzials am projektierten Standort mit einer ausgegebenen geografischen Auflösung von 1x1 km fließen lokale Besonderheiten wie Verdrängungshöhe, der Bewuchs des Untergrundes sowie der jeweilige Einfluss der atmosphärischen Stabilität ein.
Die Website des Anbieters, auf der die Lösung zur Verfügung steht, erlaubt dem registrierten Nutzer Anfragen für mehrere Nabenhöhen auf einmal. Ebenso bestimmt er die Größe der Windrichtungssektoren für seinen angefragten Standort. Die Qualität des EWC-Verfahrens wird fortlaufend mit mehr als 80 Windmessungen in großer Höhe validiert. Die statistische Aufbereitung in Form von Weibullverteilungen, Windrosen und ermittelten Windrichtungsklassen lässt sich in marktgängige Windparkanlagesoftware integrieren und eignet sich zur weiteren kleinlokalen Untersuchung mit CFD (Computational Fluid Dynamics)-Systemen. So gilt die Sicht auf die lokale Windsituation zum einen als Priorisierungstool innerhalb eines geplanten Windparks, onshore und offshore, als auch zur Bewertung bestehender Anlagen und deren Messwerte.

Schneller zum Strom
„Die Sichtung und Bewertung neuer Windparkstandorte nach der heutigen Atomstromdebatte erreicht eine neue Dimension. Je einfacher und fundierter nach Machbarkeitskriterien und ökonomischen Faktoren bewertet werden kann, desto schneller lassen sich Windprojekte umsetzen“, stellt Jon Meis, Diplom-Meteorologe und Geschäftsführer bei EWC fest. „Die Vorteile der Lösung liegen auf der Hand: Banken Projektierer, Investoren, Bürgervereine, Kommunen und Landbesitzer bekommen aussagekräftige Zahlen als Planungsgrundlage, die langfristig einen Projekterfolg belegen. Gutachter erhalten innerhalb weniger Minuten und online eine wichtige Datengrundlage für die Langzeitkorrelation von Messungen. Und da die produzierbare Energie in erster Linie von den Windverhältnissen abhängt, gilt es, diese genauestens zu simulieren. Wir haben unsere langjährige Erfahrung in der Vorhersage von Windleistung in diese Zeitreihenberechnung eingebracht.“ Zur Validierung bestehender Berechnungen und Test vor dem Kauf der Lösung stehen diese virtuellen Messzeitreihen für das Jahr 2009 interessierten Kunden auf www.weather-consult.com und EWEA-Besucher über den EWC-Messegutschein für einen weltweit frei wählbaren Standort kostenlos zur Verfügung.


Für den Inhalt der Pressemitteilung ist der Einsteller, Mira Steinmetz, verantwortlich.

Pressemitteilungstext: 481 Wörter, 4023 Zeichen. Als Spam melden

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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