Projekte

Weltweit nah am Wind

Wir sind weltweit aktiv. Unsere Projektauswahl zeigt Ihnen hier jeweils die wichtigsten Eckdaten. Die Filterfunktion bietet schnell Zugriff auf die für Sie interessanten Projekte.

Alle Bachelor- und Masterarbeiten Betriebsdatenanalyse Parkoptimierung Verlustberechnungen Wind- und Ertragsgutachten Windmessung  
Eignung der Gondelanemometerdaten von Windkraftanlagen für die Ermittlung der energetischen Verfügbarkeit – Bachelorarbeit

Standorte: 
5 Windparks in unterschiedlichem Gelände, in 4 Bundesländern Deutschlands, mit 5 unterschiedlichen Anlagentypen von 4 Herstellern

Hintergrund:
Die Anzeige von Gondelanemometern bei Stillstand kann sich von der Anzeige im Leistungsbetrieb im Vergleich zur Anströmung vor der Anlage unterscheiden.

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Entwicklung einer Messstrategie und Betreuung der Windmessungen an einem Standort in Tunesien

Für Details zu diesem Projekt verweisen wir auf die entsprechende englischsprachige Seite.

Ermittlung der Unsicherheit von Langfristextrapolationsverfahren für Windmessdaten

Standorte: mehrere Standorte in verschiedenen Regionen Europas mit langen Windmessungen

Methode:

Projektion jeweils einjähirger Ausschnitte aus den Messdaten auf den gesamten Messzeitraum mit verschiedenen Verfahren und auf Basis verschiedener Referenzdaten

Ergebnisse:

  • Der Standardfehler der bestimmten, langfristigen mittleren Windgeschwindigkeit liegt bei Verwendung des MCP-Verfahrens und des aj-eigenen MDP-Verfahrens auf Basis 12-monatiger Zeitreihen bei etwa 0,1 m/s.
  • Bei linearer Regression über Monatsmittel der Windgeschwindigkeit ist die Unsicherheit deutlich größer. In einzelnen Jahren ergaben sich auf diese Weise besonders große Abweichungen.
  • Meistens ist die ermittelte langfristige mittlere Windgeschwindigkeit auf Basid des MCP- und MDP-Verfahrens bei stündlicher Auflösung sehr ähnlich.
  • Das MCP-Verfahren ermöglicht die Berechnung einer langfristigen Zeitreihe, das MDP-Verfahren liefert dagegen genauere, langfristige Häufigkeitsverteilungen und Windrosen.
  • Datenlücken in den Referenzdaten können erhebliche Auswirkungen auf das Ergebnis haben.
Parkoptimierung 40 Anlagen

Standort: Bosnien-Herzegowina

Ergebnisse:

  • wg. einer stark ausgeprägten Hauptwindrichtung wurden die ursprünglich 2 geplanten Anlagenreihen auf eine Reihe reduziert, in der die Anlagenabstände sehr gering sind
  • zusätzlich bessere bzw. optimale Ausnutzung eines vorhandenen Höhenzuges

 

Parkoptimierung, Messstrategie auf Basis erster Messungen mit vier Masten

Standort: West-Kanada

Ergebnisse:

  • Der Einfluss vom Meer wird vom Modell stark überschätzt, eine Anpassung der Modellierung hat das Problem gelöst (höhere Rauigkeitslänge für das Meer)
  • Die Datenqualität der Maste ist unzureichend, die Daten der Anemometer sind inkonsistent.
  • Die eng gewählten Messhöhen erlauben keine sichere Höhenextrapolation.
  • Das verfügbare Kartenmaterial ist vertikal nicht gut genug aufgelöst, Erhebungen erscheinen nicht darauf.
  • Ein erstes Layout konnte erstellt werden. Wegen stark dominanter Hauptwindrichtungen wurden die Anlagenreihen weiter auseinander gezogen und dafür die Anlagen in der Reihe dichter gestellt.
  • Das Layout musste mangels hinreichend differenzierter Geländedaten vor Ort erarbeitet werden.
  • An einigen Anlagenpositionen könnte das Windpotenzial wegen exponierter Lage außerhalb der Anlagenspezifikationen liegen.
Profunde Beratungstätigkeit während einer Windmesskampagne an einem Standort in Spanien

Für Details zu diesem Projekt verweisen wir auf die entsprechende englischsprachige Seite.

Prüfung der Abschattungsverluste; der Kunde vermutet erheblich höhere Verluste als im Gutachten berechnet wurden

Standort: kleiner Windpark in Thüringen

Lösung: komplexe Analyse von SCADA-Daten, parametrisch variierte Modellrechnungen

Gründe:

  • Windrose der Wetterstationsdaten ist nicht repräsentativ, lokal stark ausgeprägte Hauptwindrichtung
  • Häufigkeitsverteilung der Windgeschwindigkeit der Wetterstationsdaten ist nicht repräsentativ
  • Schubbeiwerte des Herstellers erfahrungsgemäß zu niedrig
  • sehr geringe Turbulenz am Standort

Ergebnis: Abschattungsverluste fast doppelt so groß wie im Vorwege berechnet

Prüfung der Performance und insbesondere der Windnachführung

Standort: kleiner Windpark in Bayern

Methode:

  • Sodar-Windmessung
  • Analyse von SCADA-Daten

Ergebnisse:

  • Die Leistungskennlinien können schon in im vorgefundenen Zustand nicht beanstandet werden, dennoch sind Verbesserungen möglich.
  • Der Algorithmus zur Windnachführung ist bei einer der untersuchten Anlagen nicht normal.
  • Eine Überprüfung der Windnachführung nach einer Softwareänderung ergab eine deutliche Verbesserung.
  • Eine Anlage steht nicht optimal im Wind. Sie würde bei einer Änderung um mehrere Prozent höhere Erträge liefern.
Prüfung des Höhenprofils

Standort: mittelgroßer Windpark in Brandenburg

Lösung:

  • Analyse von SCADA-Daten und Monatserträgen
  • Einbezug einer Sodar-Windmessung
  • Vergleich mit Nachbarpark
  • Modellrechnungen

Ergebnisse:

  • geänderter Langfristbezug ist etwa zur Hälfte für den Unterschied verantwortlich
  • Berechnung der Abschattungswirkung im Windpark ist korrekt
  • der im Windgutachten wichtigste Vergleichspark mit Anlagen gleichen Typs liefert sehr hohe Erträge, die aufgrund der Lage des Windparks  nicht der Erwartung entsprechen; die Ertragsdaten konnten aber über die eingespeisten Erträge bestätigt werden
  • die untersuchten Anlagen sind eine neuere Variante desselben Anlagentyps, die Leistungskennlinien weichen systematisch von denen der Vergleichsanlagen ab
Prüfung des Leistungsverhaltens der Anlagen

Standort: mittelgroßer Windpark in Belgien

Lösung:
Kombination aus vielschichtiger Analyse von SCADA-Daten und Windmessung in der Umgebung; Verwendung von Reanalysedaten, Wetterstationsdaten und Produktionsindices

Ergebnis:
Die Anlagen zeigten deutliche Auffälligkeiten bei der tatsächlich erreichten Kennlinie, aber vor allem gab es in der Vergangenheit Verfügbarkeitsprobleme und eine Vielzahl von Drosselungen. Inzwischen wird die anzunehmende Leistungskennlinie erreicht. Sie zeigt allerdings noch immer Auffälligkeiten im Nennleistungsbereich, welche hinsichtlich der Anlagenermüdung näher analysiert werden sollte. Demgegenüber ist das Anlagenverhalten unter Abschattungsbedingungen im Windpark unauffällig.

Prüfung, weshalb die vorhergesagten Erträge nicht erreicht werden

Standort: mittelgroßer Windpark in Mecklenburg-Vorpommern

Lösung: vielschichtige Analyse der SCADA-Daten und Vergleich mit Modellrechnungen

Ergebnisse:

  • Absenkung des Langfristniveaus, welches aber nur einen kleinen Beitrag zum Gesamtergebnis liefert
  • zu geringe Schubbeiwerte
  • Leistungskennlinien der Anlagen werden nicht mehr erreicht, wenn sie sich im Nachlauf anderer Anlagen befinden
  • starke Ablenkungen der Strömung durch spezielle Windparkkonfiguration vor Ort mit nur sehr geringen Abständen zwischen den Anlagen
Überprüfung der Verluste durch Abschaltungen zum Fledermausschutz

Standort: mittelgroßer Windpark in Hessen

Methode:

  • Analyse von SCADA-Daten
  • Vergleich mit Modellrechnungen
  • Parameterstudien

Ergebnisse:

  • Die Berechnungen mit dem hauseigenen Programm geben die tatsächlichen Verluste sehr gut wieder.
  • Durch eine zu hohe Anzeige der Außentemperatur an der Anlage wird diese zu oft abgeschaltet. Die Verluste sind somit deutlich höher.
  • Durch die zu geringe Anzeige der Windgeschwindigkeit werden einige Anlagen zu lange abgeschaltet. Die Verluste sind somit ebenfalls deutlich höher als auf Basis der Abschaltparameter berechnet.
  • Die gegenseitige Abschattung im Windpark ist bei den Modellrechnungen zu berücksichtigen.
  • In windschwachen Jahren sind die Verluste deutlich größer als in windstarken.

 

 

Vergleich der Windmessdaten eines hohen Messmastes mit gängigen Langzeitreferenzdaten

Standort: Norddeutschland

Ergebnisse:

  • Das in Wetterstationsdaten und Produktionsindices im Mittel sichtbare Absinken des Windniveaus im Untersuchungszeitraum wird vom Messmast bestätigt.
  • Die Reanalysedaten geben diesen Verlauf nicht wieder.
  • Der Verlauf ist in allen Messhöhen grundsätzlich ähnlich.
  • Die Mastdaten korrelieren mit Wetterstationsdaten am besten in niedrigen Höhen und mit Reanalysedaten am besten in größeren Höhen. Die Höhe der Korrelation gibt aber keine Aussage darüber, welche Datenreihe im mittleren Verlauf besser übereinstimmen.

 

Vergleich von Reanalysedaten mit Windmessdaten – Masterarbeit

Standorte: zahlreiche Standorte in verschiedenen Regionen Deutschlands

Ergebnis:

Nach einer starken, aber systematischen Korrektur geben die Reanalysedaten Windrose, Häufigkeitsverteilung und Tagesgang des Windes an allen Standorten, außer den kleinräumig komplexen, in größeren Höhen sehr gut wieder.

Wind- und Ertragsgutachten auf Basis von Messmast, Sodar und Lidar

Standort: Schwarzwald

Ergebnisse:

  • das am Mast gemessene Höhenprofil ist unplausibel
  • das fremde Sodargerät zeigt ebenfalls unplausible Werte, weshalb es durch ein AQS-Sodargerät ersetzt wurde
  • Lidar und AQS-Sodar bestätigten sich gegenseitig
Expertise