Das Projekt "Verifikation der Turbulenzparametrisierung und der Beschreibung der vertikalen Struktur der maritimen atmosphärischen Grenzschicht in numerischen Simulationsmodellen zur Windanalyse und -vorhersage (VERITAS)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Sondervermögen Großforschung, Institut für Meteorologie und Klimaforschung - Atmosphärische Umweltforschung (IMK-IFU) durchgeführt. Ziel ist die Analyse und Verbesserung der Turbulenzbeschreibung in regionalen numerischen Windfeldmodellen für offshore-Gebiete von einigen 10 000 km2 wie zum Beispiel die Südliche Nordsee. Die Turbulenzbeschreibungen in den Modellen basieren bisher auf Daten, die über Land gewonnen wurden. Grundlage sollen Auswertungen der am FINO1-Messmast erhaltenen Wind- und Turbulenzdaten sein. Für typische Wetterlagen und Windgeschwindigkeiten wird die Turbulenz über der Südlichen Nordsee mit einem vorhandenen numerischen Windfeldmodell simuliert und dann mit den Messdaten verglichen werden. Die Ursache von dabei zu beobachteten Abweichungen wird analysiert und dokumentiert. Geänderte Turbulenzbeschreibungen für das Modell werden getestet. Das Vorhaben soll in enger Abstimmung mit weiteren Vorhaben in der Begleitforschung für das Testfeld Alpha Ventus (RAVE) durchgeführt werden. Optimierte numerische Windfeldmodelle sollen später die Randbedingungen für die Nachlaufberechnung in speziellen Windparkmodellen liefern. Belastbare Wind- und Turbulenz-Daten für größere Gebiete aus Modellen sind eine essentielle Voraussetzung für die Planung und Ertragsprognose von offshore-Windparks.
Das Projekt "Entscheidungshilfe für die Integration von Windenergie in großem Umfang - SUPWIND" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Duisburg-Essen, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, Lehrstuhl für Energiewirtschaft durchgeführt. Das Projekt verfolgt die folgenden Zielsetzungen: Demonstration der Anwendbarkeit von Werkzeugen zur Entscheidungshilfe für den Betrieb von Kraftwerksportfolios und elektrischen Netzen auf der Basis von stochastischer Programmierung. 1. Demonstration der Anwendbarkeit von strategischen Analysewerkzeugen als Entscheidungshilfe für eine langfristige Auslegung von Elektrizitätsnetzen. 2. Detaillierte Analysen von Koordinierungsabläufen zwischen zum Beispiel Netzbetreibern, Kraftwerksbetreibern und Energiemärkten. In Zusammenarbeit mit Übertragungsnetzbetreibern und anderen Marktteilnehmern werden Methoden für die operationale und strategische Entscheidungsfindung bei Integration von hohen Mengen Windenergie oder anderer fluktuierender Energieträger gefunden. Zur Integration der Windenergie nötige regionale und überregionale Ausbauten des Übertragungsnetzes werden bewertet. Die strategischen Fragestellungen können jedoch nur auf der Grundlage eines fundierten Verständnisses des Netz- und Kraftwerksbetriebes bei hohen Windenergieanteilen angemessen beantwortet werden. Daher soll in dem Projekt die Anwendbarkeit von Methoden für den operationalen Kraftwerksbetrieb bei Integration von viel Windenergie gezeigt werden sowie darauf aufbauend Methoden zur Analyse von strategischen Entscheidungen bezüglich Netz- und Kraftwerksinvestitionen entwickelt werden. In der Betriebsoptimierung steht die Anwendung von online Winddaten im Fokus. Indem zusätzlich Lastunsicherheiten und Kraftwerksausfälle berücksichtigt werden, können entsprechende Tools den Bedarf an Kraftwerksreserve in Abhängigkeit der Wind- und Lastprognosegüte und der Wahrscheinlichkeit von Kraftwerksausfällen bestimmen. Dadurch können Übertragungsnetzbetreiber, die für ausreichende Reserve verantwortlich sind, deren Vorhaltung optimieren und entsprechend anfallende Kosten minimieren.
Das Projekt "Optimierung von Windprognosen zur präzisen Vorausberechnung von Windstromerträgen als Handlungsgrundlage im dezentralen Energiemanagement" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von GEO Gesellschaft für Energie und Ökologie mbH durchgeführt. Die Windenergie hat durch ihren stetigen Ausbau die Wasserkraft als Spitzenreiter bei der regenerativen Energieerzeugung abgelöst. Repowering, das bedeutet den Ersatz alter Windenergieanlagen durch neue, leistungsstärkere Maschinen und die Nutzung von Offshore-Potenzialen in Nord- und Ostsee werden den Windstromanteil am Gesamtstromverbrauch weiter steigern. Wind steht nicht immer wie gewünscht zur Verfügung und unterliegt natürlichen Schwankungen, die sich in veränderlichen Anteilen der Windstrommenge am Gesamtbudget ausdrücken. Seitens der Energieversorgungsunternehmen und Netzbetreiber müssen deshalb Kontingente an Regel- und Reserveenergie vorgehalten werden, um die auftretenden Schwankungen auszugleichen. Belastbare Windstromprognosen können dabei helfen, Überkapazitäten zu vermeiden und folglich unnötige CO2-Emissionen zu reduzieren. Im Fall eines zu geringen Windaufkommens können durch rechtzeitige Information möglichst umweltschonende Strategien zum Ausgleich der damit einher gehenden Unterversorgung gefunden werden. Bestehende Prognoseverfahren basieren im Regelfall auf den Ergebnissen von Wettervorhersagemodellen aus dem Routinedienst der nationalen Wetterdienste. Sie sind durch ihre Unschärfe bezüglich der Windgeschwindigkeit oftmals mit erheblichen Fehlern behaftet. Ziel dieses Projektes ist es deshalb, durch die Entwicklung eines für den Parameter Wind optimierten und räumlich hoch aufgelösten, drei-dimensionalen Atmosphärenmodells, Vorhersagen zu erzeugen, die eine deutlich verbesserte Prognosegüte bezüglich der Windstromeinspeisung aufweisen. Arbeitsschritte und angewandte Methoden: Das bislang wissenschaftlich genutzte Atmosphärenmodell GESIMA (Geesthachter Simulationsmodell der Atmosphäre) des Kooperationspartners GKSS wird an die Daten eines Wettervorhersagemodells gekoppelt. Die räumlich grob aufgelösten Eingangsdaten dieses Modells werden an GESIMA übergeben und auf ein feineres Modellgitter übertragen. Die nachfolgenden Berechnungen unter Beachtung aller drei-dimensionalen physikalischen Zusammenhänge, ergeben differenzierte Felder und Zeitreihen für die Windgeschwindigkeit in den Gitterzellen. Aus diesen Zeitreihen können über die Leistungskennlinie von Windenergieanlagen Energiemengen berechnet werden, die sich anschließend zur Gesamteinspeisung eines Netzbereiches oder des gesamten Netzes aggregieren lassen.