Verbundvorhaben: WindRamp - Beobachtergestützte Vorhersage von Netzengpässen und möglicher Einspeisung von Offshore-Windenergie für die operative Netzbetriebsführung und Handelsprozesse; Teilvorhaben: Probabilistische Prognosekette für Offshore-Windenergie durch stochastische Dispatch-Optimierung
Zeitraum
2020-07-01 – 2023-12-31
Bewilligte Summe
261.369,00 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EE3027C
Leistungsplansystematik
Windenergie - Windphysik, Meteorologie [EB1240]
Verbundvorhaben
01210883/1 – WindRamp - Beobachtergestützte Vorhersage von Netzengpässen und möglicher Einspeisung von Offshore-Windenergie für die operative Netzbetriebsführung und Handelsprozesse
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE3)
Förderprogramm
Energie
Im Verbundprojekt WindRamp wird im offshore Windpark Nordergründe ein horizontal scannendes Lidar installiert, das zur kürzestfristigen Prognose der Windparkleistung verwendet wird. Ziel ist, die Systemkosten von offshore Windenergie durch geringeren Einsatz von teurer Regelenergie und der Reduktion von Einspeisemanagement von offshore Windenergie im Falle von Netzüberlastung zu verringern. Das DLR-Institut für Vernetzte Energiesysteme (DLR-VE) erforscht die Systemrelevanz der Prognosekette day-ahead, intraday und Kürzestfristprognose mit Lidar im Hinblick auf Netz- und Marktintegration von offshore Windenergie. Die Betrachtungsweise berücksichtigt, dass Prognosen nie ohne Fehler sein werden, so dass aus mitgelieferter Unsicherheitsinformation die bestmögliche Betriebsführung für das Stromsystem ermittelt werden kann. Dies erfolgt mittels stochastischer Dispatch-Optimierung für alle deutschen offshore Windparks, für die eine Lidar-Kürzestfristprognose simuliert wird. Auf diese Weise wird die Systemrelevanz abgeschätzt und bewertet. DLR-VE arbeitet auch an der Erstellung der probabilistischen Lidar-Kürzestfristprognosen für Nordergründe mit, indem die Prognose durch ein Kalibrierungsverfahren verbessert wird.
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