2020-07-01  –  2023-12-31

366.794,00 EUR

Energy & Meteo Systems GmbH, Oldenburg, Niedersachsen

03EE3027D

Windenergie - Windphysik, Meteorologie [EB1240]

01210883/1  –  WindRamp - Beobachtergestützte Vorhersage von Netzengpässen und möglicher Einspeisung von Offshore-Windenergie für die operative Netzbetriebsführung und Handelsprozesse

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)

Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE3)

Energie

Windrampen, d. h. schnelle Änderungen der anströmenden Windgeschwindigkeit, etwa bei Frontdurchgängen, verursachen kurzfristige starke Zu- oder Abnahmen der Einspeiseleistung von Offshore-Windparks. Die Vorhersage solcher Windrampen ist mit großen Unsicherheiten belegt. Hierdurch wird die operative Netzbetriebsführung erschwert, die Abregelung von Windenergie bewirkt bzw. verlängert, Umplanungen von konventionellen Kraftwerken erforderlich und die an der Börse gehandelte Windenergie verteuert. Das Fernerkundungsverfahren Lidar ermöglicht die Messung von Windgeschwindigkeiten mehrere Kilometer stromaufwärts. So können Windrampen erfasst werden, bevor sie auf den Windpark treffen. Die Ziele des Projekts WindRamp sind eine verbesserte Netzbetriebsführung und eine Optimierung von Strom-Handelsprozessen durch: - die Entwicklung und Erprobung einer beobachtergestützten Kürzestfristprognose der Windparkleistung auf Basis von Lidar-Windmessungen, - die praktische Anwendung dieser Kürzestfristprognose in Netzbetriebsführung und Stromhandel sowie Analyse und Bewertung der erzielten Verbesserungen, - die parallele Entwicklung des Demonstrators eines kompakten Lidars mit deutlich gesteigerter Messreichweite und besserer Datenverfügbarkeit zur Erweiterung des zeitlichen Vorhersagehorizonts. Im Teilprojekt Anwenderbezogene Kürzestfristoptimierung und Aufbereitung der Leistungsprognose führt emsys eine Analyse historischer Rampen in der Nordsee durch und nutzt diese Erkenntnisse, um die Zusammenführung von Informationen aus dem Lidar-Windfeld, SCADA-Anlagendaten und numerischen Wettermodellen für eine Prognose im Kürzestfristbereich zu optimieren. Dieses Verfahren wird ausfallsicher und performant ausgelegt. Dabei wird eine deterministische und eine probabilistische Einspeiseprognose erstellt. Die Ergebnisse der Prognose werden in Absprache mit den Anwendern auf deren operative Systeme angepasst und in einer halbjährige Testphase operativ bewertet.