Roger Dorweiler

anemos-jacob GmbH

Performance-Analyse und Optimierung von Windparks durch Kombination von SCADA-Daten

mit Sodar oder Lidar

Läuft Ihre Anlage wie sie soll?Diese nicht!

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er

wind speed (m/s)

Möglicher Mehrgewinn durch Performanceanalysen sind längst erkannt.

Es gibt aber unterschiedliche Wege zum Erkenntnisgewinn.

• SCADA-Daten mit Gondelanemometer

Gängige Verfahren

• iSpin

• Gondellidar

Quelle: GH

Quelle: ROMO Wind

Quelle: energy3k

• Sodar / Lidar / Mast

Vorteile bei der Verwendung von Sodar oder Lidar

• Analyse ganzer Windparks mit 1 oder 2 Geräten (anstatt ein Gerät pro Anlage)

• Schneller und einfacher Aufbau möglich

• Einfluss des Höhenprofils detektierbar

• Einfluss der Turbulenz auf die Performance am Standort analysierbar

• Keine Montage von Geräten an der WKA

• Erweiterung auf IEC-konforme LK-Messung möglich, da das Sodar klassifiziert ist

• Alle Auswertungen basieren auf realen Windgeschwindigkeiten (freie Anströmung)

• Der Offset der Windrichtungsmessung kann sehr genau verifiziert werden

Es gibt eine einfache wie effektive Methode, diesen Nachteil zu umgehen

Nachteil bei der Verwendung von Sodar oder Lidar für einen gesamten Park

Größerer Abstand zu einigen der Windkraftanlagen

Ermittlung von Korrekturfaktoren für die Gondelanemometer

Die Sodarmessung links mit ihren vielen Messebenen hilft, die Strömung zu verstehen. Hier kommt der Wind in niedrigen Höhen aus Tälern im Norden und Südwesten, aber im Nordwesten in größeren Höhen direkt über einen Berg.

Großer Vorteil der Fernmessung gegenüber allen anderen Verfahren!

Windparkeffekte

Fall 1: Untersuchung nach Errichtung – Abschattungsverluste

Ursachen:

Windrose => in HWR hintereinander

Häufigkeitsverteilung des Windes => k-Parameter real größer

Niedrige Turbulenz => stärkere Abschattung

Schubbeiwerte => Anlagenspezifisch zu niedrig

Ertragsunterschied zwischen Anlagen viel stärker als erwartet

Leistungskennlinie verschlechtert

Ursachen:

Schubbeiwerte zu niedrig

Im Nachlauf schlechtere Leistungskennlinie

… hier gelten keine Garantien!

Fall 2: Untersuchung nach Errichtung – Kombination aus Modellrechnungen und Scadadaten-Analyse

Basis: Windmessung / WindFarmer(Parkberechnung mit gemessener Turbulenz)

• PWG 78 % - 94 %, Mittel 85 %

• mittlerer Höhenexponent ca. 0,5

• Turbulenz von sehr hoch bis niedrig

Modellfehler WAsP beim Waldeinfluss erkennbar

sehr konsistentes Anlagenverhalten!

sehr gute Modellierung des Parkwirkungsgrades

Fall 3, Positivbeispiel: Abweichung Berechnung von Realerträgen

Tatsächliche Ertragsverluste aufgrund von Fledermausschutz um mehrere % zu hoch

Grund: Zu niedrig gemessene

Windgeschwindigkeiten am Gondelanemometer

Fall 4, Fledermausabschaltung

Leistungskennlinien

Abhängigkeit von Umgebungsbedingungen

Parameter:

• Luftdichte

• Turbulenz

• Höhenprofil

• Winddrehung (Scherung)

• Strömungsneigung

• ???

Abhängigkeit von Umgebungsbedingungen

Quelle: GH

Ergebnisse von Nachmessungen

Quelle: DNVGL, vorgetragen bei PCWG

Ursachen:

typisches Verhalten des Anlagentyps

Serienstreuung

Standortbedingungen

Messunsicherheit

Schlussfolgerungen

typische Abweichung von der Soll-Kennlinie ist herstellerabhängig

Standortbedingungen spielen jedoch auch eine Rolle

Unsicherheit der Leistungskennlinienmessungen ist geringer als in Berichten nach Norm angegeben

Unsicherheit der Leistungskennlinien ist generell nicht groß

Serienstreuung (für gut geprüfte Anlagen) ist relativ gering

Zusammenfassung

• Performanceanalysen können sehr lukrativ sein

• SCADA-Daten können nicht alle relevanten Parameter abbilden (Windrichtung / Höhenprofil)

• Fernmessgeräte können daher die Performanceanalyse ideal ergänzen

• Mit einem oder zwei Geräten kann ein kompletter Park analysiert werden

• Mit einer einfachen Methode kann das Problem des Abstandes Messung – WKA gelöst werden

• Fernmessgeräte können einfach und schnell aufgebaut werden

Hoffnung

Wenn jetzt weniger Anlagen gebaut werden, findet man vielleicht eher die Zeit um seinen bestehenden Park zu optimieren!