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.

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.