Verschiedene erneuerbare Energiequellen haben unterschiedliche räumliche und zeitliche Charakteristika. Die solare Einstrahlung hat einen Tagesgang und unterliegt zusätzlich jahreszeitlichen Schwankungen abhängig von der geographischen Breite: Im Sommer ist sie höher als im Winter. Beim Wind ist es oft um-gekehrt: Das Winterhalbjahr ist windreicher als der Sommer. Sowohl die solare Einstrahlung als auch die Windgeschwindigkeiten sind direkt vom Wettergeschehen beeinflusst, welches über
27 Abbildung 8
Relative Erzeugung von 5 Windkraft-anlagen und deren Summenleistung an
größere Regionen oft unterschiedlich ist. So kann es in einem Teil sonnig sein und dafür in einem andern Teil regnerisch und windig. Viel Wind gibt es oft in Küstennähe und im Norden Europas, Sonne im Süden und Wasserkraft z. B.
im Inneren Europas in den Alpen.
Auch andere erneuerbare Quellen sind von der Witterung abhängig. Die Menge der zuwach-senden Biomasse hängt von Sonneneinstrahlung, Temperatur und Regenfällen ab, die Wasser-menge in den Flüssen auch von RegenWasser-mengen und z. B. dem Zeitpunkt der Schneeschmelze.
Diese unterschiedlichen Verteilungen lassen sich für die Integration erneuerbarer Energien nut-zen, denn eine räumliche Verteilung und eine Mischung verschiedener Technologien führen zu einem Ausgleich der Schwankungen der einzelnen Anlagen.
Abb. 8 zeigt die relative Erzeugung von fünf räumlich verteilten Windkraftanlagen und deren Summenleistung an ausgewählten Tagen im Oktober. Während die einzelnen Anlagen zwischen 0 % und 100 % ihrer Nennleistung
schwanken, schwankt die Summe nur noch zwischen etwa 8 % und 75 %. Ebenso sind die relativen Veränderungen langsamer als bei den einzelnen Anlagen. Mittels geeigneter Vorher-sagen der erneuerbaren Erzeugung aus Wettermodellen können sie optimal in das Gesamtsystem integriert werden, wobei die Genauigkeit der Vorhersage die notwenige Regelenergie bestimmt.
Weitere Ausgleichseffekte gibt es, wenn ver-schiedene Technologien eingesetzt werden, so dass Solarenergie die Flaute bzw. Windenergie die mangelnde Solarenergie bei bewölktem Wetter kompensieren kann, oder wenn über das Stromnetz Energie aus einer energiereichen Region (hohe Einstrahlung oder hohe Wind-geschwindigkeiten) in eine energiearme Region mit hohem Bedarf transportiert werden kann.
Dafür müssen allerdings ausreichend Transport-kapazitäten vorhanden sein.
Wichtig für die Nutzung dieser Ausgleichseffekte ist ein ausgewogener und räumlich verteilter Mix aus verschiedenen erneuerbaren Energie-quellen. Die Fragen sind hier: welche Anteile 28
Abbildung 9
Deckung der Gesamt-last einer Sommer-woche und einer Winterwoche 2050 in Deutschland, Modell ohne Regelung [1]
REG Überschüsse Kondensationskraft-werke fossil REG-Stromimporte Wasserkraft REG-Stromimporte solarthermische Kraftwerke Inland-REG KWK fossil
GWGW
25.6 26.6 27.6 28.6 29.6 30.6 1.7. Datum
17.12 18.12 19.12 20.12 21.12 22.12 23.12 Datum
80 70 60 50 40 30 20 10 0
80 70 60 50 40 30 20 10 0
sollten die verschiedenen Quellen an der Gesamt-erzeugung haben, so dass die Versorgungs-sicherheit gewährleistet wird, ohne dass es zu unnötigen Überkapazitäten kommt und die Energie bei Starkwind oder großflächigen Schönwetterperioden nicht genutzt werden kann. Wenn die Energie nicht mehr verkauft werden kann, können sich auch die Investitionen nicht mehr amortisieren. Dies kann etwa passieren, wenn eine Energiequelle den Mix dominiert. Der Mix aus erneuerbaren Energien hat ebenso Auswirkungen auf den verbleiben-den Bedarf an nicht erneuerbaren Quellen, die den Reststrombedarf decken müssen. Dies können kurz- und langfristige Speicher sein und verbleibende konventionelle Kraftwerke. Diese werden jedoch andere Erzeugungscharakteristi-ken haben: Bei höheren erneuerbaren Anteilen werden diese immer öfter den Gesamtbedarf decken können, wodurch konventionelle Kraft-werke, die Dauerleistung bringen, unnötig werden. Vielmehr werden schnell regelbare Kraftwerke notwendig sein, die mit geringeren Volllaststundenzahlen Lücken in der Energie-versorgung füllen [1,4].
Eine ebenso wichtige Frage ist die regionale Verteilung der erneuerbaren Erzeugung. Damit die Augleichseffekte genutzt werden können, müssen die Stromnetze die Ausgleichsströme transportieren können. Ein möglichst regionaler Ausgleich verringert dabei die notwendigen Transportkapazitäten, wohingegen hohe Trans-portkapazitäten den Import von Strom auch aus weit entfernten Regionen ermöglichen. Eine Analyse der regionalen Verteilung verschiedener erneuerbarer Ressourcen kann dazu beitragen, die notwendigen Transportkapazitäten zu verringern und dezentrale Systeme dort auf-zubauen, wo sie das Netz am besten stützen können. Das Verhältnis von regionaler Versorgung mit kurzen Transportwegen und Austausch von günstiger produzierbarem Strom muss im Gesamtsystem betrachtet und
optimiert werden.
Meteorologische Daten in hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung können dazu beitragen, zukünftige Energiesysteme mit hohen Anteilen erneuerbarer Erzeugung zu simulieren und zu analysieren. Dabei können die Fragen nach einem guten Mix verschiedener Energieträger,
deren räumlicher Verteilung, notwendigen Veränderungen in der Topologie der Netze und Anforderungen an einen Kraftwerkspark der Zukunft beantwortet werden. Da sich heutige Entscheidungen für Kraftwerkstechnologien durch die langen Investitionszyklen und zum Teil lange Planungszeiträume weit in die Zukunft auswirken, muss bereits heute mit der Analyse möglicher Energiesysteme begonnen werden.
Forschungsbedarf
Um die Integration erneuerbarer Energien in das bestehende Energiesystem zu erleichtern, müssen noch wichtige Fragen beantwortet werden: Wie weit gibt es Korrelationen
zwischen verschiedenen Regionen und Techno-logien? Wie hoch sind die Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Situationen (z. B. Schwachwind in ganz Deutschland)? Wie können diese Situationen aufgefangen werden? Wie weit kann der erneuerbare Deckungsanteil unter Nutzung der Ausgleichseffekte ausgebaut werden? Wie hoch sind die verbleibenden Fluktuationen, wenn verschiedene Technologien gemischt werden? Wie hoch sind dabei die Voll-laststunden der verschiedenen Technologien?
Wie lange kann und sollte möglicherweise Energie gespeichert werden können? Wie viel Energie muss gespeichert werden können? Wie sieht die Struktur der verbleibenden nicht erneuerbaren Erzeugung aus? Wie viel nicht regenerative Grundlast verbleibt?
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Literatur
[1] Brischke, L.-A. (2005): Modell einer zukünf-tigen Stromversorgung Deutschlands mit hohen Beiträgen regenerativer Energien auf der Basis eines Mehr-Knoten-Netzes. Disser-tation Universität Stuttgart. VDI Forschritts-berichte, Reihe 6 Energietechnik, Nr. 530.
[2] Brösamle, H., Mannstein, H. , Schillings, C.
Trieb, F. (2001), Assessment of solar elec-tricity potentials in North Africa based on satellite data and a Geographic Information System, Solar Energy, 70, 1-12.
[3] Inditep (2005): Project Inditep: Integration of DSG Technology for Electricity
Production, Final Publishable Report, Contract-Nor. ENK5-CT-2001-00540.
[4] Reise, C. (2003): Entwicklung von Verfahren zur Prognose des Ertrages großflächiger Energieversorgungssysteme auf der Basis von Satelliteninformationen. Dissertation Universität Oldenburg.
[5] Trieb, F., Schillings, C., Kronshage, S., Klann, U., Viebahn, P., May, N., Wilde R., Paul, C. Kabariti, M., Bennouna, A., Nokraschy, H., Hassan, S., Georgy Yussef, L., Hasni, T., Bassam, N., Satoguina, H., (2005). Concentrating Solar Power for the Mediterranean Region, German Aerospace Center (DLR), Study for the German Ministry of Environment, Nature Conver-sation and Nuclear Safety, April 2005, (www.dlr.de/tt/med-csp).
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Abstract
Numerical Weather Predictions (NWP) can be regarded as the backbone for energy meteorol-ogists when predicting highly fluctuating wind and solar power. While the meteorological fore-cast models simulate on the world largest supercomputers the passing of high and low pressure systems, including temperatures, clouds, rainfall and many other meteorological parameters, these meteorological parameters are post-processed by energy meteorologists with their own models, e.g. wind power predic-tion models, to meet end-users’ requirements.
End-users for wind energy predictions are trans-mission and distribution system operators (TSOs and DSOs), wind farm operators and energy traders.
Day-ahead RMSE wind power forecast errors for Germany are in the range of 5-6% while single wind farm forecast errors are higher (between 14% and 17% for onshore wind farms and 14-22% for offshore wind farms) due to the missing effect of spatial forecast error smoothing.
New methods in wind power prediction are under development and the end-user will benefit from combined NWP forecasts and ensemble predictions that will make forecasts for single wind farms more accurate. These methods will also allow to give reliable measures of uncertainty.
Wind power generation for the German 50 GW wind power scenario (25 GW onshore & 25 GW offshore) is simulated with weather analysis and NWP forecasts. The distributed generation of wind power is favorable in terms of steadiness of wind power and reduction of day-ahead wind power prediction error. The average day-ahead RMSE is simulated to be 4.25 GW. The corresponding onshore RMSE is 5.1 GW, provided that on average the same amount of wind energy is generated, i. e. 121 GW of onshore capacity is needed. The weekly variability of on- and offshore distributed wind
power is in its extremes at least a factor two smaller than if the generation would be only onshore. The results of this study support the idea of distributed on- and offshore wind power generation and show that on a larger scale Renewable Energy Sources are less fluctuating than suspected.
Introduction
After decades of hypothesis, warnings and intense climate research, the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)[1]makes it undoubtedly clear and constitutes that the currently seen warming of the Earth is related to the extensive release of greenhouse gases and in particular to the burning of fossil fuel that is needed to meet our excessive energy demand.
Although climate change has already started to show its face in many regions of the world with the increase in extreme events (heavy precipita-tion, more intense and longer droughts, more intense tropical cyclone activity in the North Atlantic) and slow transitions (melting glaciers and permafrost, decrease of Arctic sea ice extent), we are far from the climate that cor-respond to the current (2005) level of 379 ppm (parts per million) carbon dioxide (CO2) in the atmosphere. The lead times are decades.
The current increase of CO2in the atmosphere (1.9 ppm per year) is suspected to be higher in the forthcoming years due to the fast industrial growth in many of the emerging nations, but in particular the BRIC countries (Brazil, Russia, Indian, China). The projection for the most positive scenario (B1) with 600 ppm CO2in 2100 predicts that the worldwide average temperature will be 1.8 °C higher relative to 1980 to 1999. Currently the Earth is (only) 0.74 °C warmer than hundred years ago.
One of the most regarded reports on the eco-nomics of Climate Change is the Stern Review
by Sir Nicholas Stern[2]that urges immediate 31 L. von Bremen N. Saleck U. Gräwe J. Tambke D. Heinemann ForWind – Center for Wind Energy Research, University of Oldenburg lueder.vonbremen@
forwind.de