Laut einer aktuellen Studie der IEA soll Offshore-Wind bis 2022 etwa 7,33 % der weltweiten Stromerzeugung ausmachen und bis 2040 zu einer bedeutenden Stromquelle für die Europäische Union werden. Diese Verschiebung ist auf die Notwendigkeit zurückzuführen, das Klima durch die Konzentration auf kohlenstofffreie erneuerbare Energiequellen wie Windkraft zu stabilisieren.
Darüber hinaus haben sich Windparks im letzten Jahrzehnt aufgrund der zunehmenden Einführung von Turbinen, die die Kosten der Windenergie erheblich gesenkt haben, zu einer reichlichen Quelle erneuerbarer Energie entwickelt. Allerdings kann die Windenergie aufgrund ihrer inhärenten Variabilität unzuverlässig sein.
Die Zuverlässigkeit und Stabilität der Windenergie hängen von der Variabilität des Wetters ab. Extreme Wetterereignisse wie Stürme, Hitzewellen und Schneefall können Windrichtung, -geschwindigkeit und Turbulenzen verändern und sich auf die Zuverlässigkeit und Stromproduktion von Windparks auswirken. In diesem Artikel erfahren Sie einige Techniken und Ressourcen, die Windenergiebetreiber und Netzadministratoren nutzen können, um die Windenergieprognose bei unterschiedlichen Wetterbedingungen zu verbessern.
Herausforderungen der Windvorhersage:
Meteorologen können Temperaturen mit einem angemessenen Maß an Genauigkeit vorhersagen. Allerdings ist die Vorhersage von Windmustern, insbesondere für die kommerzielle Nutzung, anders. Dies liegt daran, dass Windenergie höchst unvorhersehbar und variabel ist und von vielen Faktoren beeinflusst wird, wie etwa der Topographie, dem atmosphärischen Drucksystem und dem regionalen Mikroklima. Daher ist der Erhalt genauer Wettervorhersagen für die Erstellung zuverlässiger Windkraftprognosen von entscheidender Bedeutung.
Eine der Herausforderungen bei der Windvorhersage sind die komplexen Auswirkungen des Geländes. Die Topographie des Gebiets, einschließlich Berge, Täler und Küstenregionen, hat erheblichen Einfluss auf die Windströmung. Komplexes Gelände erzeugt Turbulenzen und Windscherungen, was die Entwicklung von Prognosemodellen schwieriger macht. Daher sind spezielle Algorithmen erforderlich, um lokale topografische Auswirkungen genau zu berücksichtigen.
Erkennen der Methoden der Windenergieprognose:
Bei der Vorhersage der Windenergie geht es darum, zukünftige Windrichtungen, -geschwindigkeiten und andere meteorologische Eigenschaften vorherzusagen, um die Stromproduktion von Windkraftanlagen vorherzusagen. Diese Prognosetechniken sind:
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Für die Windenergieprognose werden ausgefeiltere Algorithmen des maschinellen Lernens wie neuronale Netze verwendet. Durch adaptives Lernen aus vergangenen Daten und aktuellen Beobachtungen können diese Techniken die Robustheit und Genauigkeit von Vorhersagen bei sich ändernden Wetterbedingungen erhöhen. Auch wenn wir keine Kontrolle über das Wetter haben, kann der Windenergiesektor die Vorhersehbarkeit, Prognose und Effizienz der Energieversorgung verbessern, indem er die neuesten Entwicklungen in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und das Internet der Dinge (IoT) nutzt.
Glücklicherweise schreitet der Prozess der Digitalisierung schnell voran. Darüber hinaus könnten große Akteure wie KI, intelligente Automatisierung und das industrielle Internet der Dinge neue Perspektiven und neue Ideen für die Gestaltung unserer täglichen Abläufe bieten.
Modelle der Windkraft: Die Verwendung von Windkraftmodellen, mathematischen Funktionen, die Windrichtung und -geschwindigkeit mit der Leistungsabgabe eines Windparks oder einer Windkraftanlage in Verbindung bringen, ist eine weitere Möglichkeit, Windenergie vorherzusagen. Die potenzielle und tatsächliche Erzeugung von Windenergie und Ramping-Ereignisse – plötzliche Schwankungen der Leistungsabgabe aufgrund von Schwankungen der Windbedingungen – können mithilfe von Windkraftmodellen geschätzt werden. Die gute Nachricht ist, dass Windenergieprognostiker eine Vielzahl von Windkraftmodellen nutzen können, darunter statistische, maschinelle Lern- und physikalische Modelle, und diese in Echtzeit mithilfe von Daten aus Windbeobachtungen, Leistungsmessungen und Turbinenstatus modifizieren können, um das Problem zu umgehen Komplexität dieser Systeme.
Integration von Wetter-APIs: Die Wetter-API bietet wertvolle Daten zu verschiedenen Wetterparametern, die für die Windenergievorhersage verwendet werden können. Beispielsweise können Windgeschwindigkeits- und -richtungsdaten dabei helfen, den potenziellen Energieertrag von Windkraftanlagen an bestimmten Standorten abzuschätzen. Ebenso können atmosphärische Druck- und Temperaturdaten zur Kalibrierung von NWP-Modellen und zur Bewertung der atmosphärischen Stabilität verwendet werden, was für die Windenergievorhersage von wesentlicher Bedeutung ist.
Niederschlags- und Wolkenbedeckungsdaten können auch verwendet werden, um abrupte Änderungen der Windbedingungen und atmosphärische Turbulenzen vorherzusagen. Darüber hinaus können Wetter-APIs Benachrichtigungen über schwere Wetterbedingungen wie Gewitter, starke Winde oder Erdbeben senden, die die Windenergieproduktion beeinträchtigen könnten. Diese Benachrichtigungen können Windparkbetreibern dabei helfen, geeignete Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen und die Energieerzeugung entsprechend anzupassen.
Abschluss:
Windenergie-Prognosetechniken sind unerlässlich, um die Effizienz und Zuverlässigkeit der Windenergieerzeugung zu maximieren und die Netzintegration und das Energiemanagement in erneuerbaren Energiesystemen zu unterstützen. Erfahren Sie, wie die oben genannte Technologie bei der Windvorhersage helfen kann, die Betriebskosten zu minimieren und die Auswirkungen des Wetters auf Windvorhersagevorgänge zu verstehen.
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