Für die HiREPS-Simulationen des Stromsystems der Zukunft werden sowohl die Aladin-Reanalyse-Daten für die Jahre 2001 – 2010 verwendet als auch Wetterdaten des Deutschen Wetterdienstes(DWD)[11] für die Jahre 2005 – 2012 und METEOSAT[12]-Satelliten-Auswertungen der Globalstrahlung und Direktstrahlung für die Jahre 2005 – 2012. Eine umfangreiche Datenvalidierung der ALADINAUSTRIAGlobalstrahlungsdaten [13] und -Windgeschwindigkeitsdaten[14] wurde im Rahmen von 2 exzellenten Diplomarbeiten durchgeführt. Insgesamt zeigte sich, dass die Daten gut für die Simulation historischer Windgeschwindigkeiten und Globalstrahlung verwendet werden können. Da die DWD-Daten über eine noch etwas bessere räumliche Auflösung von 7km verfügen und die METEOSAT-Sattelitendaten die historischen Messdaten noch etwas besser abbilden,wurden für die Simulationen in Kapitel 9diese DWD- und METEOSAT-Daten verwendet. Im Folgenden wird daher die Datenvalidierung dieser DWD- und METEOSAT-Daten weiter erläutert.
Winddaten-Validierung:
In Abbildung 13 sind die zur Validierung verwendeten Windanlagen und Windmessmasten dargestellt.
Die stündlichen DWD-Winddaten liegen für verschiedene Höhenschichten über dem Grund vor. Für die Auswertung in der Tabelle 5 wurde für die 5 Windanlagen die Windgeschwindigkeit auf 105 Meter Nabenhöhe interpoliert und mittels der Kennlinie des dort verwendeten Windrades Vestas V90-2MW in eine stündliche Stromerzeugungszeitreihe umgerechnet. Stunden, bei denen dieAnlagenerfassung einen möglichen Fehlerauswies (z.B. eine Verfügbarkeit), wurden nicht in die Auswertung mit einbezogen. Wie man in Tabelle 5 sieht, können die Wetterdaten sogar den Jahresertrag von Einzelanlagen erstaunlich gut simulieren.
Abbildung 13: Zur Validierung verwendete Wind- anlagen (gelb) und Windmessmasten (grün).
Tabelle 5: Validierung der DWD-Winddaten anhand von realen Windanlagen.
Anlage Mittel DE CZ AT-1 AT-2 AT-3
Nabenhöhe 105 105 105 105 105 105
Anlage V90-2MW V90-2MW V90-2MW V90-2MW V90-2MW V90-2MW
VLS real 2473 3053 2102 2297 2168 2836
VLS Cosmo/WEB bei Stunden
ohne Fehlermeldungen 1.014 0.98 0.97 1.10 1.05 0.97
Für Tabelle 6 wurden die Windmessmasten[15] und Windgeschwindigkeitssensoren in Tabelle 6 die mittlere Windgesch den Zeitreihen der Windgeschwin simuliert und dann verglichen.D und 5 Jahren. Wie man sieht gut.
Tabelle 6: Vergleich der DWD Onshore- und Offshore-Windm
Der Windmessmast in Karlsruh Berechnung der Windgeschwind Wettermodelle. In Abbildung Windgeschwindigkeit und die re gemessenen von der berechnete 0,18 ± 1,4m/s.
Abbildung 14: Stündliche geme Meter Höhe für den Februar 20
Als weiterer Test wurde die deuts Wetterdaten simuliert. Dazu wurd und angenommen, dass an jede
Wetterm Windmessu Abweichun
die DWD-Wetterdaten für die Standorte vo und einem Onshore-Windmessmast[16], tssensoren in etwa 100 Meter Höhe haben, verglichen. E
Windgeschwindigkeit verglichen und andererseits wurde indgeschwindigkeiten, die Windstromerzeugung einer V verglichen.Die Datenverfügbarkeit der Messmasten bet an sieht, ist auch hier die Simulation mit den Wetterd
r DWD-Windgeschwindigkeitsdaten-Messungen ein Windmessmasten.
in Karlsruhe liegt in einem hügeligen und bewaldet dgeschwindigkeiten für ein solches Gebiet ist besonde Abbildung 14 sind die mit den DWD-Wetterda t und die realen Messwerte aufgetragen. Die mittlere A r berechneten Modellwindgeschwindigkeit über das Jah
emessene und simulierte Windgeschwindigkei ruar 2007 und den Windmessmast des KIT in Karl
rde die deutsche Windstromerzeugung für 2010 und 201 t. Dazu wurde eine Datenbank der existierenden Windp
an jedem dieser Standorte eine Enercon E82-3MW Wettermodell
Windmessung
Abweichung(24h geglättet)
andorte von 3 Offshore-, die jeweils hen. Einerseits wird in erseits wurde, basierend auf ung einer Vestas V90 2MW masten betrug zwischen 1 en Wetterdaten erstaunlich
ngen einzelner
d bewaldeten Gebiet. Die ist besonders schwierig für Wetterdaten simulierte ie mittlere Abweichung der ber das Jahr 2007 beträgt
-indigkeiten auf 100 T in Karlsruhe[16,17].
10 und 2011 mit den DWD-nden Windparks verwendet
3MW mit 80 Meter
Nabenhöhe stehen würde. In W unterschiedlichen Nabenhöhen.
Windgeschwindigkeit auf 80 Me Enercon E82-3MW in eine S Summenerzeugung wurde dann der Abbildung 15 werden die Sim Spätsommer 2011 verglichen.
Abbildung 15: Vergleich der Sim mit DWD-Wetterdaten mit real Transparenzplattform[18].
In Abbildung 16 wird die Häufig Windstrom-einspeisung pro Stun Dauerlinie sind alle stündlichen sortiert. Die Abbildung zeigt, dass (Rampen) gut mit den Wetterdate
Abbildung 16: Dauerlinie der st Windstromeinspeisung.Verglei historischen Einspeise-Daten d
. In Wirklichkeit sind es ja hunderte verschiede abenhöhen. Für jeden Standort wurden mit den D t auf 80 Meter Nabenhöhe bestimmt und dann mit de in eine Stromerzeugung umgerechnet. Die darau wurde dann skaliert, um der real installierten Leistung zu
rden die Simulation und die reale Windstromerzeugung f rglichen.
h der Simulation der stündlichen deutschen Windst mit realen historischen Einspeise-Daten der EEX
die Häufigkeitsverteilung der stündlichen Änderungen ng pro Stunde: GW/h) 2010 – 2011 als Dauerlinie da stündlichen Änderungen der Windstromerzeugung d g zeigt, dass auch die Häufigkeitsverteilung der Erzeugu n Wetterdaten simuliert werden kann.
r stündlichen Änderungen der
.Vergleich der Simulation mit DWD-Wetterdaten m Daten der EEX-Transparenzplattform.
verschiedene Anlagen mit mit den DWD-Daten die dann mit der Kennlinie der Die daraus entstehende Leistung zu entsprechen. In erzeugung für 7 Wochen im
Windstromerzeugung
EEX-Änderungen (Änderung der auerlinie dargestellt. In der rzeugung der Größe nach der Erzeugungsänderungen
daten mit realen
Solardaten-Validierung:
Zur Validierung der Berechnun Direktstrahlungsdaten (30-km Transparenzplattform[18] für Deu Für die Simulation wurde ange
entsprechend den Daten[19] zu 17). Da von Meteosat und von vorliegen, wurde diese Auflösun 30-km-Rasters der Meteosat-Module berechnet und dann zu e simulierten PV-Erzeugungszeitre von 0,99 mit den Daten der EEX Vergleich des Simulation der PV August 2011 dargestellt. In Abbild obigen Annahmen und den Me km-Raster) wurden reale PV-Einspeisedate für Deutschland für den Zeitraum 07.2011 – 03.2 wurde angenommen, dass alle Module 30° geneigt un
wurden die installierte Leistung pro Bundesland En des Bundeslandes gleichverteilt angenomm wurde dies umgesetzt und somit ein 30-km-Raster z Deutschland gerechnet. Die so abgeschätzte regiona 31. 12. 2011 wurde für den ganzen Zeitraum 07.20
] zum gesamtdeutschen PV-Ausbau skaliert und von den Netzbetreibern die Daten in 15-se Auflösung in der Validierung verwendet. Für jeden G
-Daten wurden der Sonnenstand und die Eins d dann zu einer gesamtdeutschen PV-Einspeisung aufs gungszeitreihen zeigen für diesen Zeitraum ein Korrel
EEX-Transparenzplattform. In Abbildung 18 ation der PV-Erzeugung mit realen Einspeise-Daten
Abbildung 17wird die simulierte PV-Erzeugung ba nd den Meteosat-Daten verglichen mit den Einspei
h der simulierten(rot) historischen Erzeugung mi (blau). In der unteren Grafik ist die für lung der installierten Leistung dargestellt.
en MeteosatDiffus und -inspeisedaten der EEX-03.2012 verwendet.
° geneigt und nach Süden ndesland Ende 2011[19] als angenommen. Mit einer Raster der installierten eisung aufsummiert. Die so ein Korrelationskoeffizient ist beispielhaft der Daten für eine Woche im rzeugung basierend auf den n Einspeisedatender
EEX-gung mit den Daten der die für die Simulation
In der Abbildung 17 sind für jede Uhr(MEZ)-Wert dargestellt. Da in unübersichtlich werden.
Abbildung 18: Simulation der P Vergleich mit den Einspeise-Da August.
Zusammengefasst zeigt die Sim Einspeisung.
Für die Simulationen in Kapitel und Solarerzeugung realistisch a
ind für jeden Tag im Zeitraum 07.2011 bis 03.2012 estellt. Da in der Nacht die Sonne nie scheint, würde s
on der PV-Erzeugung basierend auf den Meteosat Daten der EEX-Transparenzplattform für eine
eigt die Simulation eine gute Übereinstimmung mit d in Kapitel 9kann man also annehmen, dass die Varia realistisch abgebildet ist.
nur jeweils der 12-eint, würde sonst die Grafik
teosat-Daten im für eine Woche im
mung mit der historischen s die Variabilität der Wind-