Rechenmodelle und Informationssysteme zur Integration großer Windleistungen in die elektrische Energieversorgung

In dieser Arbeit werden verschiedene Computermodelle, Rechenverfahren und Methoden zur Unterstützung bei der Integration großer Windleistungen in die elektrische Energieversorgung entwickelt. Das Rechenmodell zur Simulation der zeitgleich eingespeisten Windenergie erzeugt Summenganglinien von beliebig zusammengestellten Gruppen von Windenergieanlagen, basierend auf gemessenen Wind- und Leistungsdaten der nahen Vergangenheit. Dieses Modell liefert wichtige Basisdaten für die Analyse der Windenergieeinspeisung auch für zukünftige Szenarien. Für die Untersuchung der Auswirkungen von Windenergieeinspeisungen großräumiger Anlagenverbünde im Gigawattbereich werden verschiedene statistische Analysen und anschauliche Darstellungen erarbeitet. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Modell zur Berechnung der aktuell eingespeisten Windenergie aus online gemessenen Leistungsdaten repräsentativer Windparks liefert wertvolle Informationen für die Leistungs- und Frequenzregelung der Netzbetreiber. Die zugehörigen Verfahren zur Ermittlung der repräsentativen Standorte und zur Überprüfung der Repräsentativität bilden die Grundlage für eine genaue Abbildung der Windenergieeinspeisung für größere Versorgungsgebiete, basierend auf nur wenigen Leistungsmessungen an Windparks. Ein weiteres wertvolles Werkzeug für die optimale Einbindung der Windenergie in die elektrische Energieversorgung bilden die Prognosemodelle, die die kurz- bis mittelfristig zu erwartende Windenergieeinspeisung ermitteln. In dieser Arbeit werden, aufbauend auf vorangegangenen Forschungsarbeiten, zwei, auf Künstlich Neuronalen Netzen basierende Modelle vorgestellt, die den zeitlichen Verlauf der zu erwarten Windenergie für Netzregionen und Regelzonen mit Hilfe von gemessenen Leistungsdaten oder prognostizierten meteorologischen Parametern zur Verfügung stellen. Die softwaretechnische Zusammenfassung des Modells zur Berechnung der aktuell eingespeisten Windenergie und der Modelle für die Kurzzeit- und Folgetagsprognose bietet eine attraktive Komplettlösung für die Einbindung der Windenergie in die Leitwarten der Netzbetreiber. Die dabei entwickelten Schnittstellen und die modulare Struktur des Programms ermöglichen eine einfache und schnelle Implementierung in beliebige Systemumgebungen. Basierend auf der Leistungsfähigkeit der Online- und Prognosemodelle werden Betriebsführungsstrategien für zu Clustern im Gigawattbereich zusammengefasste Windparks behandelt, die eine nach ökologischen und betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten sowie nach Aspekten der Versorgungssicherheit optimale Einbindung der geplanten Offshore-Windparks ermöglichen sollen.

Predicted properties of the superheavy elements. III. Element 115, Eka-Bismuth

Element 115 is expected to be in group V-a of the periodic table and have most stable oxidation states of I and III. The oxidation state of I, which plays a minor role in bismuth chemistry, should be a major factor in 115 chemistry. This change will arise because of the large relativistic splitting of the spherically symmetric 7p_l/2 shell from the 7P_3/2 shell. Element 115 will therefore have a single 7p_3/2 electron outside a 7p^2_1/2 closed shell. The magnitude of the first ionization energy and ionic radius suggest a chemistry similar to Tl^+. Similar considerations suggest that 115^3+ will have a chemistry similar to Bi^3+. Hydrolysis will therefore be easy and relatively strongly complexing anions of strong acids will be needed in general to effect studies of complexation chemistry. Some other properties of 115 predicted are as follows: ionization potentials I 5.2 eV, II 18.1 eV, III 27.4 eV, IV 48.5 eV, 0 \rightarrow 5^+ 159 eV; heat of sublimation, 34 kcal (g-atom)^-1; atomic radius, 2.0 A; ionic radius, 115^+ 1.5 A, 115^3+ 1.0 A; entropy, 16 cal deg^-1 (g-atom)^-l (25°); standard electrode potential 115^+ |115, -1.5 V; melting and boiling points are similar to element 113.