Post on 12-Oct-2019
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Wind- und Ertragsgutachten auf Zeitreihenbasis
Höchstpreisgrenzen für Auktionen
Anna-Lena Stubbenhagen, Melanie Wilken, Martin Schneider, Axel Weiter, Heinz-Theo Mengelkamp
anemos Gesellschaft für Umweltmeteorologie mbHBöhmsholzer Weg 3, D-21391 Reppenstedt
www.anemos.de
Firmenprofil Tätigkeitsschwerpunkte + Produkte
Standortanalyse
Wind- + Ertragsgutachten WAsP / CFDSchall- + Schattengutachten
Standortgüte / Due DiligenceWindmessungen
Betriebsdatenanalyse
Betriebsverhalten Vergleichs-WEAPerformance Check / Due DiligenceStandortgüte Rückrechnung TR 10
Windatlas
Verifizierter Winddatensatz 20 JahreOptimiert durch Remodelling
Portfolioanalyse, Extremwerte
Marktwerte und Erlöse
MarktwertatlasErlösgutachten
Risikoabschätzung für PPA‘s
awis
Online Zugang zu Winddaten(Zeitreihen, Karten, Statistiken, Indizes)
ErtragsberechnungMarktwertatlas
Forschung
UBA WindatlasVERIMA, Roadmap Windatlas
WinBin II, SOPCAWIND
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Motivation
Wind- und Ertragsgutachten beruhen auf langjährigen Statistiken und mittleren
Windverhältnissen
Restriktionsbedingungen
Strompreise
Vorgaben z.B. Fledermaus
• von April bis Oktober• 1 h vor SU bis 1 h nach SA• Windgeschwindigkeit < 6 m/
s• Temperatur > 10°C• kein Niederschlag
Häufigkeitsverteilung f(u,dd)
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WRF (Mesoskala-Modell)
Weather Research and Forecasting model, NCAR
Δx, Δy: 3 kmΔz: 20 m, 8 Schichten unter 200 mTop: 15 kmΔt: output: 10 min
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Remodelling VerfahrenKorrektur mittels Windatlas
Trainingsprozess
Verifizierung
Reanalysedaten: MERRA-2/ ERA5
Modelloptimierung: WRF 3.7.1
Parametrisierung
Prozesskette Windatlas
Verifizierter Windatlas
Downscaling
Wind und Ertragsdaten
D-3km.M2
Windmessungen
Windmessungen
50 15 3 km Online Zugang
awis.anemos.de5/28
MERRA-2original Auflösung
dynamisches downscaling (WRF)anemos Windatlas D-3km
3 km x 3 km
Downscaling (WRF Simulation)
statistisches downscalinganemos Windatlas D-3km
90 m x 90 m
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Verifikation mit 45 / 19 Messungen in 100 m Höhe ü. G. (stündliche Werte)
Remodelling (Validierung)
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Dr. Anselm Grötzner CUBE Engineering GmbH part of Ramboll
Kenngrößen CUBE anemos
vmod/vmess [%] 100,9 99,8
RMS [%] 5,3 4,4
Korrelation : R2 0,719 0,708
Anzahl Messungen 56 45 (26)
Höhe ü. G. [m] 80 - 150 100
Windatlas Verifikation (extern u. intern)
Dr. Anselm Grötzner CUBE Engineering GmbH - part of Ramboll
Verifikation
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Dabei wichtig: geeignete Filterung der SCADA-Daten Nur Zeitschritte verwenden, zu denen sich die WEA im Normalbetrieb befand Pauschal – 10 %
Weiter, A., M. Schneider, D. Peltret und H.-T. Mengelkamp (2019): Electricity production by wind turbines as a means for the verification of wind simulations, Meteorol. Z. doi: 10.1127/metz/2019/0924
VERIMA-Projekt: 27 Windparks, ca. 150 WEA, mindestens 1 vollständiges Jahr, Δt = 10 min
Verifikation mit Ertragsdaten
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Betriebsdatenanalyse
• TR 10
• Vergleichs-WEA für Ertragsgutachten
• Ertragsausfälle wg. technischer Probleme
• Berechnung Verluste wg. behördlicher Vorgaben
• Verifizierung von Windfeldmodellierungen
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Nutzung der 10min-SCADA-Daten als Datengrundlage in Ertrags-/Windgutachten:
Für geplante Windparks -> als Referenzanlagen Für bestehende Windparks -> als Grundlage für die Bewertung
SCADA-Daten nach vernünftiger Aufbereitung deutlich genauer als Tages- oder Monatsdaten Verringerung der Unsicherheit des Gutachtens
Vergleichs-WEA für Ertragsgutachten
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Durch Drosselung von Windparks aufgrund von Schäden am Turm, Umspannwerk,...
Umspannwerksschaden
Windpark lief zeitweise nur bis 12 MW statt 20 MW
Ertragsausfälle wg. technischer Probleme
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Durch Drosselung von Windparks aufgrund von Schäden am Turm, Umspannwerk,...
Turmschaden
WEA lief zeitweise nur bis 500 kW statt 4.2 MW
Ertragsausfälle wg. technischer Probleme
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Vergleich der SCADA-Daten Temperatur mit Daten von der Nabe (ein Beispiel)
Temperaturdaten: - Gondel (Nacelle, rot)- Nabe (iSpin, schwarz)- Reanalyse ( anemos Windatlas, blau)
Relevant für Abschaltung aufgrund von Fledermausflug (meistens ab 10°C)
Messdaten von der Gondel deutlich höher als vorn an der Nabe. Temperaturmessung auf der Gondel durch WEA selbst verfälscht.
führt zu Abschaltungen, die gar nicht hätten sein müssen
Berechnung Verluste wg. behördlicher Vorgaben
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Bestimmung der REAL-Verluste durch BImSchG-Einschränkungen
grün: Vereisung, lila: Fledermaus, hellblau: Schattenwurf
durch Hinzunahme der Status-Event-Daten
Berechnung der Differenz des fiktiven Ertrages (Ertrag der aufgrund der Windverhältnisse möglich gewesen wäre) und des REAL-Ertrages
„Operational Fingerprint“
Berechnung Verluste wg. behördlicher Vorgaben
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Vergleich WASP ./. Windatlas
WAsP / WindPro - Gutachten
Auswahl Windstatistik (u, dd)
A, k
Anpassung an Vergleichs-WEAoder Windmessung
Langzeitbezug erforderlich
mittlere Windgeschwindigkeitmittlerer Ertrag
Häufigkeitsverteilung f(u,dd)
2/3 zu 1/3 (Schall)zeitanteilig (Fledermaus)
über Monatsindex
Windatlas Zeitreihen
standortgenau u(t), dd(t)angepasst an Vielzahl von
Windmessungen und Erträgen
Anpassung an Vergleichs-WEAoder Windmessung
Langzeitbezug nicht erforderlich
Zeitreihen 20 y , Δt = 10 minWindgeschwindigkeit
ErtragTemperatur, Luftdichte
Marktwert/Erlös (Strompreis)
entsprechend Kriterien auf 10 Min Basis
Methode
Windpotential
Ergebnis
WindErtrag
Verluste
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Beihilferechtliche Genehmigung des EEG 2017 sieht gemeinsame Ausschreibungen für Windenergieanlagen an Land und Solaranlagen vor
3-jähriges Pilotvorhaben - 400 MW installierte Leistung / Jahr, 2 Gebotstermine
Keine Anwendung des Referenzertragsmodells
In 2019 und 2020 differenzierte Höchstwerte für Windenergieanlagen an Landzur Begrenzung möglicher Renditen an windstärkeren Standorten
Grundlage sollen objektive Winddaten mit hoher Genauigkeit sein
Einteilung der Höchstwertklassen nach Landkreisen
Höchstpreisgrenzen
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Häufigkeitsverteilung der mittl. Windgeschwindigkeit
Boxplotumfasst min. bis max. mittl. Windgeschwindigkeitdie rote Box umfasst den Bereich vom 25%-Quantil bis 75%-QuantilLinie in der roten Box kennzeichnet den Median
Höchstpreisgrenzen
Mecklenburg-Vorpommern
Kreis Mittelwert Std.-Abw. Min. Max.
M-V 7.5 m/s 0.4 m/s 6.6 m/s 9.7 m/s
Rostock 7.8 m/s 0.4 m/s 7.4 m/s 9.2 m/s
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Region 1: > 7,5 m/s100 %
Region 2: 6,5 < u < 7,5 m/s116 %
Region 3: < 6,5 m/s129 %
Max. Gebotspreis:
.. % x Höchstwert
Höchstwert = um 8 % erhöhterMittelwert der Grenzgeboteder letzten 3 Wind-Auktionen
Höchstpreisgrenzen
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Höchstpreisgrenzen
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Region 1: > 7,5 m/s100 %
Region 2: 6,5 < u < 7,5 m/s116 %
Region 3: < 6,5 m/s129 %
Zusammenfassung
• Windatlanten auf Zeitreihenbasis erreichen eine Genauigkeit im Bereich der Unsicherheit von standortspezifischen Wind- und Ertragsgutachten ( < 5 % bzgl. der Windgeschwindigkeit, < 20 % beim Ertrag / Stundenwerte)
• Tagesgang und Jahresgang der Windgeschwindigkeit werden realistisch simuliert
• Bei guter Übereinstimmung der Windgeschwindigkeit werden Erträge überschätzt (Leistungskennlinie ??)
• Verlustberechnung auf Zeitreihenbasis ist deutlich genauer als pauschale Annahmen
• SCADA-Datenanalyse auch für Vergleichs-WEA erforderlich (und für DD und zur Optimierung des Betriebsverhaltens, TR 10)
• Zukünftig Gutachten nur noch auf Zeitreihenbasis ?
• Windatlas dient als Grundlage für die Prüfung der Höchstpreisgrenzen(D3-E5 mit Jahresgangkorrektur)
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