Entwicklung eines Windleistungprognosemodells zur Verbesserung der Kraftwerkseinsatzplanung

Die Maßnahmen zur Förderung der Windenergie in Deutschland haben wichtige Anstöße zur technologischen Weiterentwicklung geliefert und die Grundlagen für den enormen Anlagenzubau geschaffen. Die installierte Windleistung hat heute eine beachtliche Größenordnung erreicht und ein weiteres Wachstum in ähnlichen Dimensionen ist auch für die nächsten Jahre zu erwarten. Die aus Wind erzeugte elektrische Leistung deckt bereits heute in einigen Netzbereichen die Netzlast zu Schwachlastzeiten. Dies zeigt, dass die Windenergie ein nicht mehr zu vernachlässigender Faktor in der elektrischen Energieversorgung geworden ist. Im Rahmen der Kraftwerkseinsatzplanung sind Betrag und Verlauf der Windleistung des folgenden Tages mittlerweile zu wichtigen und zugleich schwierig zu bestimmenden Variablen geworden. Starke Schwankungen und falsche Prognosen der Windstromeinspeisung verursachen zusätzlichen Bedarf an Regel- und Ausgleichsleistung durch die Systemführung. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Prognosemodell liefert die zu erwartenden Windleistungen an 16 repräsentativen Windparks bzw. Gruppen von Windparks für bis zu 48 Stunden im Voraus. Aufgrund von prognostizierten Wetterdaten des deutschen Wetterdienstes (DWD) werden die Leistungen der einzelnen Windparks mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) berechnet. Diese Methode hat gegenüber physikalischen Verfahren den Vorteil, dass der komplexe Zusammenhang zwischen Wettergeschehen und Windparkleistung nicht aufwendig analysiert und detailliert mathematisch beschrieben werden muss, sondern anhand von Daten aus der Vergangenheit von den KNN gelernt wird. Das Prognosemodell besteht aus zwei Modulen. Mit dem ersten wird, basierend auf den meteorologischen Vorhersagen des DWD, eine Prognose für den Folgetag erstellt. Das zweite Modul bezieht die online gemessenen Leistungsdaten der repräsentativen Windparks mit ein, um die ursprüngliche Folgetagsprognose zu verbessern und eine sehr genaue Kurzzeitprognose für die nächsten drei bis sechs Stunden zu berechnen. Mit den Ergebnissen der Prognosemodule für die repräsentativen Standorte wird dann über ein Transformationsmodell, dem so genannten Online-Modell, die Gesamteinspeisung in einem größeren Gebiet berechnet. Das Prognoseverfahren hat seine besonderen Vorzüge in der Genauigkeit, den geringen Rechenzeiten und den niedrigen Betriebskosten, da durch die Verwendung des bereits implementierten Online-Modells nur eine geringe Anzahl von Vorhersage- und Messstandorten benötigt wird. Das hier vorgestellte Prognosemodell wurde ursprünglich für die E.ON-Netz GmbH entwickelt und optimiert und ist dort seit Juli 2001 im Einsatz. Es lässt sich jedoch auch leicht an andere Gebiete anpassen. Benötigt werden dazu nur die Messdaten der Leistung ausgewählter repräsentativer Windparks sowie die dazu gehörenden Wettervorhersagen, um die KNN entsprechend zu trainieren.

Experimentelle und numerische Untersuchungen zur Dispersion von Dichteströmungen in einem stochastischen Modellaquifer

Es ist bekannt, dass die Dichte eines gelösten Stoffes die Richtung und die Stärke seiner Bewegung im Untergrund entscheidend bestimmen kann. Eine Vielzahl von Untersuchungen hat gezeigt, dass die Verteilung der Durchlässigkeiten eines porösen Mediums diese Dichteffekte verstärken oder abmindern kann. Wie sich dieser gekoppelte Effekt auf die Vermischung zweier Fluide auswirkt, wurde in dieser Arbeit untersucht und dabei das experimentelle sowohl mit dem numerischen als auch mit dem analytischen Modell gekoppelt. Die auf der Störungstheorie basierende stochastische Theorie der macrodispersion wurde in dieser Arbeit für den Fall der transversalen Makodispersion. Für den Fall einer stabilen Schichtung wurde in einem Modelltank (10m x 1.2m x 0.1m) der Universität Kassel eine Serie sorgfältig kontrollierter zweidimensionaler Experimente an einem stochastisch heterogenen Modellaquifer durchgeführt. Es wurden Versuchsreihen mit variierenden Konzentrationsdifferenzen (250 ppm bis 100 000 ppm) und Strömungsgeschwindigkeiten (u = 1 m/ d bis 8 m/d) an drei verschieden anisotrop gepackten porösen Medien mit variierender Varianzen und Korrelationen der lognormal verteilten Permeabilitäten durchgeführt. Die stationäre räumliche Konzentrationsausbreitung der sich ausbreitenden Salzwasserfahne wurde anhand der Leitfähigkeit gemessen und aus der Höhendifferenz des 84- und 16-prozentigen relativen Konzentrationsdurchgang die Dispersion berechnet. Parallel dazu wurde ein numerisches Modell mit dem dichteabhängigen Finite-Elemente-Strömungs- und Transport-Programm SUTRA aufgestellt. Mit dem kalibrierten numerischen Modell wurden Prognosen für mögliche Transportszenarien, Sensitivitätsanalysen und stochastische Simulationen nach der Monte-Carlo-Methode durchgeführt. Die Einstellung der Strömungsgeschwindigkeit erfolgte - sowohl im experimentellen als auch im numerischen Modell - über konstante Druckränder an den Ein- und Auslauftanks. Dabei zeigte sich eine starke Sensitivität der räumlichen Konzentrationsausbreitung hinsichtlich lokaler Druckvariationen. Die Untersuchungen ergaben, dass sich die Konzentrationsfahne mit steigendem Abstand von der Einströmkante wellenförmig einem effektiven Wert annähert, aus dem die Makrodispersivität ermittelt werden kann. Dabei zeigten sich sichtbare nichtergodische Effekte, d.h. starke Abweichungen in den zweiten räumlichen Momenten der Konzentrationsverteilung der deterministischen Experimente von den Erwartungswerten aus der stochastischen Theorie. Die transversale Makrodispersivität stieg proportional zur Varianz und Korrelation der lognormalen Permeabilitätsverteilung und umgekehrt proportional zur Strömungsgeschwindigkeit und Dichtedifferenz zweier Fluide. Aus dem von Welty et al. [2003] mittels Störungstheorie entwickelten dichteabhängigen Makrodispersionstensor konnte in dieser Arbeit die stochastische Formel für die transversale Makrodispersion weiter entwickelt und - sowohl experimentell als auch numerisch - verifiziert werden.

Vorausschau und Planung neuer Technologiepfade in Unternehmen

Unternehmen konkurrieren in einem globalen Wettbewerb um den Transfer neuer Technologien in erfolgreiche Geschäftsmodelle. Aus diesem Grund stehen sie zunehmend der Herausforderung gegenüber, technologische Potenziale frühzeitig zu identifizieren, zu bewerten und Strategien für das Erschließen dieser Potenziale zu entwickeln. Dies ist zentraler Gegenstand der Vorausschau und Planung neuer Technologiepfade. In der vorliegenden Arbeit wird gemeinsam mit vier Unternehmen ein Leitfaden für die Strategiefindung, Entwicklung und Kommerzialisierung neu aufkommender Technologien entwickelt und angewendet. Den Ausgangspunkt der Arbeit bildet eine systematische Aufarbeitung des Forschungsstandes der Vorausschau und Planung neuer Technologien. Anschließend wird ein Beschreibungsmodell der Entstehung neuer Technologiepfade in technologiebasierten Innovationssystemen entwickelt. Auf Basis dieses Modells werden unterschiedliche Kategorien von Einflussfaktoren definiert, die als Analyserahmen für die neu entstehende Technologie dienen. Auf Basis der in der Literatur dokumentierten Abläufe, Teamstrukturen und Methoden (z.B. Roadmaps, Szenarien, Datenbankanalysen) wird ein sechsstufiger Ansatz für die Durchführung der Vorausschau und Planung neuer Technologiepfade konzipiert. Dieser Ansatz wird in vier Firmen für die Vorausschau und Planung neuer Technologien angewendet. Die untersuchten Technologien lassen sich den Feldern Biotechnologie, Nanotechnologie, Umwelttechnologie und Sensorik zuordnen. Zentrales Ergebnis der Arbeit ist ein entsprechend der Erfahrungen in den Unternehmen angepasster Ansatz für die Vorausschau und Planung neuer Technologiepfade. Dieser Ansatz ist in Abhängigkeit von Unternehmens- und Technologiecharakteristika für die weitere Anwendung konkretisiert. Dabei finden die zu beteiligenden Organisationseinheiten, zu betrachtende Einflussfaktoren sowie anwendbare Methoden besondere Berücksichtigung. Die Arbeit richtet sich an Personen in Führungspositionen im Bereich des strategischen Technologiemanagements sowie der Forschung und Entwicklung in Unternehmen, die Strategien für neu aufkommende Technologien entwickeln. Weiterhin sind die Ergebnisse der Arbeit für Wissenschaftler auf dem Gebiet der Methoden zur Vorausschau und Strategieentwicklung für neue Technologien von Interesse.

Master Plan for Renewable Energy based Electricity Generation in The Gambia

The principal objective of this paper is to develop a methodology for the formulation of a master plan for renewable energy based electricity generation in The Gambia, Africa. Such a master plan aims to develop and promote renewable sources of energy as an alternative to conventional forms of energy for generating electricity in the country. A tailor-made methodology for the preparation of a 20-year renewable energy master plan focussed on electricity generation is proposed in order to be followed and verified throughout the present dissertation, as it is applied for The Gambia. The main input data for the proposed master plan are (i) energy demand analysis and forecast over 20 years and (ii) resource assessment for different renewable energy alternatives including their related power supply options. The energy demand forecast is based on a mix between Top-Down and Bottom-Up methodologies. The results are important data for future requirements of (primary) energy sources. The electricity forecast is separated in projections at sent-out level and at end-user level. On the supply side, Solar, Wind and Biomass, as sources of energy, are investigated in terms of technical potential and economic benefits for The Gambia. Other criteria i.e. environmental and social are not considered in the evaluation. Diverse supply options are proposed and technically designed based on the assessed renewable energy potential. This process includes the evaluation of the different available conversion technologies and finalizes with the dimensioning of power supply solutions, taking into consideration technologies which are applicable and appropriate under the special conditions of The Gambia. The balance of these two input data (demand and supply) gives a quantitative indication of the substitution potential of renewable energy generation alternatives in primarily fossil-fuel-based electricity generation systems, as well as fuel savings due to the deployment of renewable resources. Afterwards, the identified renewable energy supply options are ranked according to the outcomes of an economic analysis. Based on this ranking, and other considerations, a 20-year investment plan, broken down into five-year investment periods, is prepared and consists of individual renewable energy projects for electricity generation. These projects included basically on-grid renewable energy applications. Finally, a priority project from the master plan portfolio is selected for further deeper analysis. Since solar PV is the most relevant proposed technology, a PV power plant integrated to the fossil-fuel powered main electrical system in The Gambia is considered as priority project. This project is analysed by economic competitiveness under the current conditions in addition to sensitivity analysis with regard to oil and new-technology market conditions in the future.

Effect of management strategies on the performance of ruminant livestock production systems and the safety of plant and animal products in the city of Sikasso, Mali

The regional population growth in West Africa, and especially its urban centers, will bring about new and critical challenges for urban development policy, especially in terms of ensuring food security and providing employment for the growing population. (Peri-) urban livestock and vegetable production systems, which can contribute significantly to these endeavours, are limited by various constraints, amongst them limited access to expensive production factors and their (in)efficient use. To achieve sustainable production systems with low consumer health risks, that can meet the urban increased demand, this doctoral thesis determined nutrient use efficiencies in representative (peri-) urban livestock production systems in three West African cities, and investigated potential health risks for consumers ensuing from there. The field study, which was conducted during July 2007 to December 2009, undertook a comparative analysis of (peri-) urban livestock production strategies across 210 livestock keeping households (HH) in the three West African cities of Kano/Nigeria (84 HH), Bobo Dioulasso/Burkina Faso (63 HH) and Sikasso/Mali (63 HH). These livestock enterprises were belonging to the following three farm types: commercial gardening plus field crops and livestock (cGCL; 88 HH), commercial livestock plus subsistence field cropping (cLsC; 109 HH) and commercial gardening plus semi-commercial livestock (cGscL; 13 HH) which had been classified in a preceding study; they represented the diversity of (peri-) urban livestock production systems in West Africa. In the study on the efficiency of ruminant livestock production, lactating cowsand sheep herd units were differentiated based on whether feed supplements were offered to the animals at the homestead (Go: grazing only; Gsf: mainly grazing plus some supplement feeding). Inflows and outflows of nutrients were quantified in these herds during 18 months, and the effects of seasonal variations in nutrient availability on animals’ productivity and reproductive performance was determined in Sikasso. To assess the safety of animal products and vegetables, contamination sources of irrigated lettuce and milk with microbiological contaminants, and of tomato and cabbage with pesticide residues in (peri-) urban agriculture systems of Bobo Dioulasso and Sikasso were characterized at three occasions in 2009. Samples of irrigation water, organic fertilizer and ix lettuce were collected in 6 gardens, and samples of cabbage and tomato in 12 gardens; raw and curdled milk were sampled in 6 dairy herds. Information on health risks for consumers of such foodstuffs was obtained from 11 health centers in Sikasso. In (peri-) urban livestock production systems, sheep and goats dominated (P<0.001) in Kano compared to Bobo Dioulasso and Sikasso, while cattle and poultry were more frequent (P<0.001) in Bobo Dioulasso and Sikasso than in Kano. Across cities, ruminant feeding relied on grazing and homestead supplementation with fresh grasses, crop residues, cereal brans and cotton seed cake; cereal grains and brans were the major ingredients of poultry feeds. There was little association of gardens and livestock; likewise field cropping and livestock were rarely integrated. No relation existed between the education of the HH head and the adoption of improved management practices (P>0.05), but the proportion of HH heads with a long-term experience in (peri-) urban agriculture was higher in Kano and in Bobo Dioulasso than in Sikasso (P<0.001). Cattle and sheep fetched highest market prices in Kano; unit prices for goats and chicken were highest in Sikasso. Animal inflow, outflow and dairy herd growth rates were significantly higher (P<0.05) in the Gsf than in the Go cattle herds. Maize bran and cottonseed expeller were the main feeds offered to Gsf cows as dry-season supplement, while Gsf sheep received maize bran, fresh grasses and cowpea pods. The short periodic transhumance of Go dairy cows help them maintaining their live weight, whereas Gsf cows lost weight during the dry season despite supplement feeding at a rate of 1506 g dry matter per cow and day, resulting in low productivity and reproductive performance. The daily live weight gains of calves and lambs, respectively, were low and not significantly different between the Go and the Gsf system. However, the average live weight gains of lambs were significantly higher in the dry season (P<0.05) than in the rainy season because of the high pressure of gastrointestinal parasites and of Trypanosoma sp. In consequence, 47% of the sheep leaving the Go and Gsf herds died due to diseases during the study period. Thermo-tolerant coliforms and Escherichia coli contamination levels of irrigation water significantly exceeded WHO recommendations for the unrestricted irrigation of vegetables consumed raw. Microbial contamination levels of lettuce at the farm gate and the market place in Bobo Dioulasso and at the farm gate in Sikasso were higher than at the market place in Sikasso (P<0.05). Pesticide residues were detected in only one cabbage and one tomato sample and were below the maximum residue limit for consumption. Counts of thermo-tolerant coliforms and Escherichia coli were higher in curdled than in raw milk (P<0.05). From 2006 to x 2009, cases of diarrhea/vomiting and typhoid fever had increased by 11% and 48%, respectively, in Sikasso. For ensuring economically successful and ecologically viable (peri-) urban livestock husbandry and food safety of (peri-) urban foodstuffs of animal and plant origin, the dissemination and adoption of improved feeding practices, livestock healthcare and dung management are key. In addition, measures fostering the safety of animal products and vegetables including the appropriate use of wastewater in (peri-) urban agriculture, restriction to approve vegetable pesticides and the respect of their latency periods, and passing and enforcement of safety laws is required. Finally, the incorporation of environmentally sound (peri-) urban agriculture in urban planning by policy makers, public and private extension agencies and the urban farmers themselves is of utmost importance. To enable an efficient (peri-) urban livestock production in the future, research should concentrate on cost-effective feeding systems that allow meeting the animals’ requirement for production and reproduction. Thereby focus should be laid on the use of crop-residues and leguminous forages. The improvement of the milk production potential through crossbreeding of local cattle breeds with exotic breeds known for their high milk yield might be an accompanying option, but it needs careful supervision to prevent the loss of the local trypanotolerant purebreds.

Simulative Risikoanalyse von Biomethanprojekten

Im Zuge der Novellierung der Gasnetzzugangsverordnung sowie des Erneuerbare-Energien-Gesetzes entwickelte sich die Einspeisung von Biomethan in das Erdgasnetz als alternative Investitionsmöglichkeit der Erneuerbare-Energien-Branche. Als problematisch erweist sich dabei die Identifikation und Strukturierung einzelner Risikofaktoren zu einem Risikobereich, sowie die anschließende Quantifizierung dieser Risikofaktoren innerhalb eines Risikoportfolios. Darüber hinaus besteht die Schwierigkeit, diese Risikofaktoren in einem cashflowbasierten und den Ansprüchen der Investoren gewachsenem Risikomodell abzubilden. Zusätzlich müssen dabei Wechselwirkungen zwischen einzelnen Risikofaktoren berücksichtigt werden. Aus diesem Grund verfolgt die Dissertation das Ziel, die Risikosituation eines Biomethanprojektes anhand aggregierter und isolierter Risikosimulationen zu analysieren. Im Rahmen einer Diskussion werden Strategien und Instrumente zur Risikosteuerung angesprochen sowie die Implementierungsfähigkeit des Risikomodells in das Risikomanagementsystem von Investoren. Die Risikomaße zur Beschreibung der Risikoauswirkung betrachten die Shortfälle einer Verteilung. Dabei beziehen sich diese auf die geplanten Ausschüttungen sowie interne Verzinsungsansprüche der Investoren und die von Kreditinstituten geforderte minimale Schuldendienstdeckungsrate. Im Hinblick auf die Risikotragfähigkeit werden liquiditätsorientierte Kennzahlen hinzugezogen. Investoren interessieren sich vor dem Hintergrund einer gezielten Risikosteuerung hauptsächlich für den gefahrvollsten Risikobereich und innerhalb dessen für den Risikofaktor, der die größten Risikoauswirkungen hervorruft. Zudem spielt der Zeitpunkt maximaler Risikoauswirkung eine große Rolle. Als Kernaussage dieser Arbeit wird festgestellt, dass in den meisten Fällen die Aussagefähigkeit aggregierter Risikosimulationen durch Überlagerungseffekte negativ beeinträchtigt wird. Erst durch isoliert durchgeführte Risikoanalysen können diese Effekte eliminiert werden. Besonders auffällig gestalten sich dabei die Ergebnisse der isoliert durchgeführten Risikoanalyse des Risikobereichs »Politik«. So verursacht dieser im Vergleich zu den übrigen Risikobereichen, wie »Infrastruktur«, »Rohstoffe«, »Absatzmarkt« und »Finanzmarkt«, die geringsten Wahrscheinlichkeiten avisierte Planwerte der Investoren zu unterschreiten. Kommt es jedoch zu einer solchen Planwert-Unterschreitung, nehmen die damit verbundenen Risikoauswirkungen eine überraschende Position im Risikoranking der Investoren ein. Hinsichtlich der Aussagefähigkeit des Risikomodells wird deutlich, dass spezifische Risikosichtweisen der Investoren ausschlaggebend dafür sind, welche Strategien und Instrumente zur Risikosenkung umgesetzt werden. Darüber hinaus wird festgestellt, dass die Grenzen des Risikomodells in der Validität der Expertenmeinungen und dem Auffinden einer Optimallösung zu suchen sind.

Einsatz von rückgekoppelten mehrstufigen selbstorganisierenden Karten in der Windenergie Leistungsprognose

In dieser Arbeit wird ein Verfahren zum Einsatz neuronaler Netzwerke vorgestellt, das auf iterative Weise Klassifikation und Prognoseschritte mit dem Ziel kombiniert, bessere Ergebnisse der Prognose im Vergleich zu einer einmaligen hintereinander Ausführung dieser Schritte zu erreichen. Dieses Verfahren wird am Beispiel der Prognose der Windstromerzeugung abhängig von der Wettersituation erörtert. Eine Verbesserung wird in diesem Rahmen mit einzelnen Ausreißern erreicht. Verschiedene Aspekte werden in drei Kapiteln diskutiert: In Kapitel 1 werden die verwendeten Daten und ihre elektronische Verarbeitung vorgestellt. Die Daten bestehen zum einen aus Windleistungshochrechnungen für die Bundesrepublik Deutschland der Jahre 2011 und 2012, welche als Transparenzanforderung des Erneuerbaren Energiegesetzes durch die Übertragungsnetzbetreiber publiziert werden müssen. Zum anderen werden Wetterprognosen, die der Deutsche Wetterdienst im Rahmen der Grundversorgung kostenlos bereitstellt, verwendet. Kapitel 2 erläutert zwei aus der Literatur bekannte Verfahren - Online- und Batchalgorithmus - zum Training einer selbstorganisierenden Karte. Aus den dargelegten Verfahrenseigenschaften begründet sich die Wahl des Batchverfahrens für die in Kapitel 3 erläuterte Methode. Das in Kapitel 3 vorgestellte Verfahren hat im modellierten operativen Einsatz den gleichen Ablauf, wie eine Klassifikation mit anschließender klassenspezifischer Prognose. Bei dem Training des Verfahrens wird allerdings iterativ vorgegangen, indem im Anschluss an das Training der klassenspezifischen Prognose ermittelt wird, zu welcher Klasse der Klassifikation ein Eingabedatum gehören sollte, um mit den vorliegenden klassenspezifischen Prognosemodellen die höchste Prognosegüte zu erzielen. Die so gewonnene Einteilung der Eingaben kann genutzt werden, um wiederum eine neue Klassifikationsstufe zu trainieren, deren Klassen eine verbesserte klassenspezifisch Prognose ermöglichen.

The prediction of seasonal and inter-annual climate variations and their impacts on the water resources in the eastern seaboard of Thailand

The research of this thesis dissertation covers developments and applications of short-and long-term climate predictions. The short-term prediction emphasizes monthly and seasonal climate, i.e. forecasting from up to the next month over a season to up to a year or so. The long-term predictions pertain to the analysis of inter-annual- and decadal climate variations over the whole 21st century. These two climate prediction methods are validated and applied in the study area, namely, Khlong Yai (KY) water basin located in the eastern seaboard of Thailand which is a major industrial zone of the country and which has been suffering from severe drought and water shortage in recent years. Since water resources are essential for the further industrial development in this region, a thorough analysis of the potential climate change with its subsequent impact on the water supply in the area is at the heart of this thesis research. The short-term forecast of the next-season climate, such as temperatures and rainfall, offers a potential general guideline for water management and reservoir operation. To that avail, statistical models based on autoregressive techniques, i.e., AR-, ARIMA- and ARIMAex-, which includes additional external regressors, and multiple linear regression- (MLR) models, are developed and applied in the study region. Teleconnections between ocean states and the local climate are investigated and used as extra external predictors in the ARIMAex- and the MLR-model and shown to enhance the accuracy of the short-term predictions significantly. However, as the ocean state – local climate teleconnective relationships provide only a one- to four-month ahead lead time, the ocean state indices can support only a one-season-ahead forecast. Hence, GCM- climate predictors are also suggested as an additional predictor-set for a more reliable and somewhat longer short-term forecast. For the preparation of “pre-warning” information for up-coming possible future climate change with potential adverse hydrological impacts in the study region, the long-term climate prediction methodology is applied. The latter is based on the downscaling of climate predictions from several single- and multi-domain GCMs, using the two well-known downscaling methods SDSM and LARS-WG and a newly developed MLR-downscaling technique that allows the incorporation of a multitude of monthly or daily climate predictors from one- or several (multi-domain) parent GCMs. The numerous downscaling experiments indicate that the MLR- method is more accurate than SDSM and LARS-WG in predicting the recent past 20th-century (1971-2000) long-term monthly climate in the region. The MLR-model is, consequently, then employed to downscale 21st-century GCM- climate predictions under SRES-scenarios A1B, A2 and B1. However, since the hydrological watershed model requires daily-scale climate input data, a new stochastic daily climate generator is developed to rescale monthly observed or predicted climate series to daily series, while adhering to the statistical and geospatial distributional attributes of observed (past) daily climate series in the calibration phase. Employing this daily climate generator, 30 realizations of future daily climate series from downscaled monthly GCM-climate predictor sets are produced and used as input in the SWAT- distributed watershed model, to simulate future streamflow and other hydrological water budget components in the study region in a multi-realization manner. In addition to a general examination of the future changes of the hydrological regime in the KY-basin, potential future changes of the water budgets of three main reservoirs in the basin are analysed, as these are a major source of water supply in the study region. The results of the long-term 21st-century downscaled climate predictions provide evidence that, compared with the past 20th-reference period, the future climate in the study area will be more extreme, particularly, for SRES A1B. Thus, the temperatures will be higher and exhibit larger fluctuations. Although the future intensity of the rainfall is nearly constant, its spatial distribution across the region is partially changing. There is further evidence that the sequential rainfall occurrence will be decreased, so that short periods of high intensities will be followed by longer dry spells. This change in the sequential rainfall pattern will also lead to seasonal reductions of the streamflow and seasonal changes (decreases) of the water storage in the reservoirs. In any case, these predicted future climate changes with their hydrological impacts should encourage water planner and policy makers to develop adaptation strategies to properly handle the future water supply in this area, following the guidelines suggested in this study.