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.

Factors influencing a conversion to organic farming in Nepalese tea farms

Organic agriculture in developing countries has increased in past decades especially due to the high demand of organic products in developed countries. The rate of conversion to organic production in Nepal, however, is observed much slower than expected. This study investigates factors that determine the conversion to organic production using Nepalese tea producers as a case study. A survey of 181 farmers was conducted in the Ilam and Panchthar district of Nepal, among which 86 were organic farmers and 95 were conventional farmers. A discriminant analysis was used to identify socio-economic characteristics that distinguish conventional and organic farmers. Results from the estimated discriminant function suggest that farmers located in a distance from regional markets, older in age, better trained, affiliated with institutions and having larger farms are more likely to adopt organic production. Similarly, a factor analysis shows that environmental awareness, bright market prospects, observable economic benefit and health consciousness are the major factors influencing farmers’ decisions on the conversion to organic production. While planning programs for the development of the organic tea sector in Nepal, policy makers should consider the support of farmers’ institutions, provision of training to farmers and raise farmers’ awareness about the environmental, economic and health benefits of organic farming.

Soil, water and nutrient loss under conventional and organic vegetable production managed in small farms

Agricultural systems with conventional tillage and intensive use of agrochemicals, especially those on high slopes and with shallow soils, have the potential to release pollutants. This study aimed at evaluating the soil, water and nutrient lost via agricultural runoff in large plots (small catchments) under conventional and organic farming of vegetables as well as under forest (control) system in a Cambisol in the Campestre catchment. Samples of runoff were collected biweekly for one year through a Coshocton wheel. The soil and water losses from the conventional farming were 218 and 6 times higher, respectively, than forest. Under organic farming the soil and water losses were 12 and 4 times higher, respectively, than forest. However the soil losses (0.5 to 114 kg ha^(−1) year^(−1)) are considered low in agronomy but environmentally represent a potential source of surface water contamination by runoff associated pollutants. The concentrations and losses of all forms of phosphorus (P) were higher in the conventional system (9.5, 0.9 and 0.3 mg L^(−1) of total P for conventional, organic and forest systems, respectively), while the organic system had the highest concentrations and losses of soluble nitrogen (4.7, 38.6 and 0.4 mg L^(−1) of NO_3-N, respectively). The percentage of bioavailable P was proportionally higher in the organic system (91% of total P lost was as bioavailable P), indicating greater potential for pollution in the short term.

Designing a Robust Pitch Angle Controller for a 2‐Motor‐Pitch‐System in a Large Wind Turbine

Für große Windenergieanlagen werden neue Pitchregler wie Einzelblattregler oder Turmdämpfungsregler entwickelt. Während diese neuen Pitchregler die Elemente der Windenergieanlagen entlasten, wird das Pitchantriebssystem stärker belastet. Die Pitchantriebe müssen weitaus häufiger bei höherer Amplitude arbeiten. Um die neuen Pitchregler nutzen zu können, muss zunächst das Problem der Materialermüdung der Pitchantriebssysteme gelöst werden. Das Getriebespiel in Getrieben und zwischen Ritzeln und dem Zahnkranz erhöht die Materialermüdung in den Pitchantriebssystemen. In dieser Studie werden als Lösung zwei Pitchantriebe pro Blatt vorgeschlagen. Die beiden Pitchantriebe erzeugen eine Spannung auf dem Pitchantriebssystem und kompensieren das Getriebespiel. Drehmomentspitzen, die eine Materialermüdung verursachen, treten bei diesem System mit zwei Pitchmotoren nicht mehr auf. Ein Reglerausgang wird via Drehmomentverteiler auf die beiden Pitchantriebe übertragen. Es werden mehrere Methoden verglichen und der leistungsfähigste Drehmomentverteiler ausgewählt. Während die Pitchantriebe in Bewegung sind, ändert sich die Spannung auf den Getrieben. Die neuen Pitchregler verstellen den Pitchwinkel in einer sinusförmigen Welle. Der Profilgenerator, der derzeit als Pitchwinkelregler verwendet wird, kann eine Phasenverzögerung im sinusförmigen Pitchwinkel verursachen. Zusätzlich erzeugen große Windenergieanlagen eine hohe Last, die sich störend auf die Pitchbewegung auswirkt. Änderungen der viskosen Reibung und Nichtlinearität der Gleitreibung bzw. Coulombsche Reibung des Pitchregelsystems erschweren zudem die Entwicklung eines Pitchwinkelreglers. Es werden zwei robuste Regler (H∞ und μ–synthesis ) vorgestellt und mit zwei herkömmlichen Reglern (PD und Kaskadenregler) verglichen. Zur Erprobung des Pitchantriebssystems und des Pitchwinkelreglers wird eine Prüfanordnung verwendet. Da der Kranz nicht mit einem Positionssensor ausgestattet ist, wird ein Überwachungselement entwickelt, das die Kranzposition meldet. Neben den beiden Pitchantrieben sind zwei Lastmotoren mit dem Kranz verbunden. Über die beiden Lastmotoren wird das Drehmoment um die Pitchachse einer Windenergieanlage simuliert. Das Drehmoment um die Pitchachse setzt sich zusammen aus Schwerkraft, aerodynamischer Kraft, zentrifugaler Belastung, Reibung aufgrund des Kippmoments und der Beschleunigung bzw. Verzögerung des Rotorblatts. Das Blatt wird als Zweimassenschwinger modelliert. Große Windenergieanlagen und neue Pitchregler für die Anlagen erfordern ein neues Pitchantriebssystem. Als Hardware-Lösung bieten sich zwei Pitchantriebe an mit einem robusten Regler als Software.

Dairy farms typology and management of animal genetic resources in the peri-urban zone of Bamako (Mali)

Facing growth in demand, dairy production in peri-urban areas of developing countries is changing rapidly. To characterise this development around Bamako (Mali), this study establishes a typology of dairy production systems with a special focus on animal genetic resources. The survey included 52 dairy cattle farms from six peri-urban sites. It was conducted in 2011 through two visits, in the dry and harvest seasons. The median cattle number per farm was 17 (range 5-118) and 42% of farmers owned cropland (8.3 +/- 7.3 ha, minimum 1 ha, maximum 25 ha). Feeding strategy was a crucial variable in farm characterisation, accounting for about 85% of total expenses. The use of artificial insemination and a regular veterinary follow-up were other important parameters. According to breeders’ answers, thirty genetic profiles were identified, from local purebreds to different levels of crossbreds. Purebred animals raised were Fulani Zebu (45.8%), Maure Zebu (9.2%), Holstein (3.0%), Azawak Zebu (1.3%), Mere Zebu (0.5%) and Kuri taurine (0.1%). Holstein crossbred represented 30.5% of the total number of animals (19.0% Fulani-Holstein, 11.2% Maure-Holstein and 0.3% Kuri-Holstein). Montbéliarde, Normande and Limousin crossbreds were also found (6.6%, 0.7% and 0.3%, respectively). A multivariate analysis helped disaggregate the diversity of management practices. The high diversity of situations shows the need for consideration of typological characteristics for an appropriate intervention. Although strongly anchored on local breeds, the peri-urban dairy systems included a diversity of exotic cattle, showing an uncoordinated quest of breeders for innovation. Without a public intervention, this dynamic will result in an irremediable erosion of indigenous animal genetic resources.