Windleistungsvorhersagemodell OSHybrid

Heute sind die meisten Bereiche der Energiewirtschaft auf eine exakte Prognose der zukünftigen Windenergie-Einspeisung angewiesen. Kraftwerkseinsatzplanung, Direktvermarktung, Stromhandel und Netzbetrieb sind nur dann optimal möglich, wenn eine genaue und verlässliche Vorhersage der Windleistung für die nächsten Stunden und Tage zur Verfügung steht.

In der Regel hängt eine hohe Vorhersagegenauigkeit von einer optimalen Kombination von Windpark-SCADA-Daten der aktuellen Produktion und Prognosedaten der Wetterdienste ab. In vielen praktischen Anwendungen ist die Online-Verfügbarkeit der SCADA-Daten jedoch ein Problem. Häufig kommen die Daten verspätet im Vorhersagesystem an, haben nicht die nötige zeitliche Auflösung oder bedürfen noch einer Korrektur oder anderer Nachbearbeitungsschritte.

In idealen Fällen, in denen SCADA-Daten online und in hoher Qualität verfügbar sind, erreichen in der Regel statistische Vorhersagemodelle die höchste Vorhersagequalität. In allen anderen Anwendungen sind physikalische Modellierungsansätze meist überlegen, weil sie robuster gegenüber problematischen Messdaten sind.

Mit dem Vorhersagemodell OSHybrid hat Overspeed ein neues Hybridmodell entwickelt, das die Vorteile von physikalischer und statistischer Modellierung vereint. Kern des Modells ist die Beschreibung des Windparks und seiner Umgebung mit physikalischen Parametern wie Leistungskennlinie, Geländerauhigkeit und Orographie. Die Ausgaben dieses Modells werden mit einem statistischen Modell korrigiert, das die historischen Zeitreihen der Windparkleistung berücksichtigt. Die Optimierung dieses Modells erfolgt adaptiv, beispielsweise jeden Monat. Sobald dieses Modell allerdings größere Abweichungen der Modellparameter zu vergangenen Werten detektiert, werden diese Änderungen nicht automatisch in die Online-Prognosen integriert, sondern erst von einem Experten beurteilt und unter Umständen korrigiert.

Schematische Darstellung der Funktionsweise von OSHybrid

Durch diese Vorgehensweise werden die Vorteile von physikalischen und statistischen Ansätzen kombiniert:

  • OSHybrid liefert gute Vorhersagen für neu installierte Parks ohne historische Messdaten.
    Rein statistische Modelle funktionieren ohne SCADA-Daten nicht, so dass für einen neuen Park Vorhersagen erst nach mehreren Woche oder gar Monaten zur Verfügung stehen.
  • OSHybrid ist robust gegen fehlende oder qualitativ schlechte Leistungsdaten.
    Durch die im Kern physikalische Modellierung und die manuelle Überprüfung der statistischen Parameter wird das Modell durch eine schlechte Datengrundlage nicht in die Irre geführt.
  • OSHybrid ist ideal für Anwendungen mit Offline-SCADA-Daten.
    Da das Modelltuning zwar regelmäßig, aber offline erfolgt, eignet sich OSHybrid besonders gut für Anwendungen, in denen die SCADA-Daten nur offline zur Verfügung stehen.
  • OSHybrid ist gut geeignet für SCADA-Daten, die Downregulation enthalten.
    Windparks in schwachen Netzen werden immer häufiger für bestimmte Zeiträume in ihrer Leistung begrenzt. Diese Zeiten können aus dem Tuning ausgeschlossen werden und verfälschen so nicht die Vorhersageergebnisse.
  • OSHybrid liefert gute Ergebnisse für Parks, die sich im Bau befinden.
    Bei Parks im Bau ändert sich die installierte Leistung ständig, weil während der Inbetriebnahme neue Windturbinen hinzukommen. Durch das automatische Tuning werden die Vorhersagen dynamisch optimiert.
  • OSHybrid ist gut für anwendungsspezifisches Tuning geeignet.
    Je nach Businessprozess, in dem die Vorhersagedaten eingesetzt werden sollen, müssen Vorhersagen verschieden optimiert werden. So unterscheidet sich eine Vorhersage, die für den Energiehandel eingesetzt wird, deutlich von einer Extremwertprognose. OSHybrid bietet verschiedene Optimierungskriterien, die je nach Anwendung eingesetzt werden.
Zeitverlauf einer durch OSHybrid vorhergesagten (blau) und tatsächlich eingetretenen (rot) Windleistung, Nordirland

Insgesamt verbindet OSHybrid hohe Vorhersagegenauigkeiten mit robustem Verhalten in Bezug auf gemessene Daten der Windpark-Leistung. OSHybrid eignet sich damit ideal für alle Anwendungen der Windleistungsvorhersage.

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