Ressource Wind
Den Wind effektiv nutzen
Die Ressource Wind als „Kraftstoff” der Windenergie bestimmt den Energieertrag einer Anlage und beeinflusst deren Lebensdauer. ForWind forscht an einer möglichst genauen Vorhersage der Windbedingungen für Windparks und Regionen. Aus Untersuchungen der groß- und mesoskaligen Wetterentwicklung lassen sich Windpotenziale bestimmen und erwartete Leistungsabgaben ableiten..
Forschungsprojekt 1
Forschungsprojekt 2
Forschungsprojekt 3
Schwerpunkte der Forschung
Anemometer
Das in der Meteorologie am häufigsten eingesetzte Verfahren zur Messung von Windgeschwindigkeiten ist das Schalenkreuz- bzw. Schalensternanemometer. Mit diesem Sensor ist es aber aufgrund seiner Trägheit nicht möglich, turbulente Geschwindigkeitsschwankungen größer als 1Hz aufzulösen. Zudem bedingt eine Asymmetrie in der Reaktionszeit auf ansteigende und abfallende Windgeschwindigkeiten den Effekt des Overspeedings, was zu Messfehlern von bis zu 10 Prozent führen kann. Dies ist insbesondere bei der Ermittlung des Windenergiepotentials an einem Standort problematisch, da dieser Maximalfehler in der Windgeschwindigkeit zu einem Fehler in der Leistungsvorhersage von bis zu 30 Prozent führen kann. Denn die Windgeschwindigkeit geht kubisch in die Berechnung der Leistung und damit letztlich in die Berechnung der im Wind enthaltenen Energie ein.
Korrekturen am Halbschalenanemometer
Seit Mitte der 1950er Jahre wurden von verschiedenen Autoren Korrekturverfahren entwickelt, um das Problem des Overspeedings in den Griff zu bekommen. Bisherige Ansätze benötigen hierfür zusätzliche Informationen über die Geometrie des jeweiligen Schalenkreuzanemometers oder über die Windrichtung. ForWind behandelt das Schalenkreuzanemometer als stochastisches System mit Markov-Eigenschaften. Hierbei wird der Zustand gesucht, zu dem das System Schalenkreuzanemometer driftet. Erste Ergebnisse zeigen, dass der neue Ansatz viel versprechende Ergebnisse liefert und die ermittelte mittlere Windgeschwindigkeit näher an der tatsächlichen mittleren Windgeschwindigkeit liegt, als bei den erwähnten Korrekturverfahren.
Neuentwicklung: Das Kugelanemometer
ForWind arbeitet zudem an der Erforschung alternativer Messmethoden wie dem Kugelanemometer. Hierbei wird eine Kugel am Ende eines starren Rohres fixiert, das andere Ende des Rohres ist in einer Halterung befestigt. Befindet sich diese Rohr-Kugel-Kombination in einer Luftströmung, verbiegt sich die Konstruktion in Abhängigkeit von der Windgeschwindigkeit minimal. Diese kleine Verbiegung kann beispielsweise mit Hilfe eines Lichtzeigers bestimmt werden. Erste Untersuchungen mit dem neuen Sensor im Windkanal haben viel versprechende Ergebnisse geliefert.
Modellierung der marinen atmosphärischen Grenzschicht
Die vertikale Struktur der marinen atmosphärischen Grenzschicht (Geschwindigkeit, Turbulenz, Windrichtung) ist nach wie vor nur unvollständig bekannt, was Defizite bei der ingenieurwissenschaftlichen Last- und Leistungsbestimmung für Windenergieanlagen zur Folge hat. ForWind führt grundlegende Untersuchungen zur vertikalen Struktur der marinen atmosphären Grenzschicht durch, mit den folgenden Zielen:
- Weiterentwicklung und Verifizierung von Modellen der vertikalen Grenzschichtstruktur über dem Meer. Hierzu werden die verfügbaren räumlich und zeitlich hoch aufgelösten Offshore-Messdaten eingesetzt.
- Quantifizierung der Unsicherheiten in der Windprofilbestimmung unter verschiedenen meteorologischen Bedingungen
- Analyse der vertikalen Windscherung zur Klassifizierung der Windverhältnisse bezüglich verschiedener meteorologischer Situationen
- Untersuchung unterschiedlicher Grenzschichtparametrisierungen hinsichtlich ihrer Verwendung in mesoskaligen Strömungsmodellen (wie z. B. WRF)
Mesoskalige Modellierung von Windressourcen
Die Entwicklung der Windenergie erfordert mehr und mehr hochwertige Ressource-Informationen in zeitlichen Skalen von 10 min bis mehrere Dekaden und räumlichen Skalen von 10 m bis 100 km.
Neben der Verwendung verfügbarer Daten von Messstationen, neuer Sensorik wie LIDAR und Fernerkundung werden insbesondere atmosphärische (mesoskalige) Strömungsmodelle eingesetzt.
ForWind nutzt das Mesoskalenmodell WRF (Weather Research and Forecasting Model, NCEP/NCAR), um insbesondere die Einflüsse der Nord- und Ostsee und von komplexen Geländeformen auf das Windfeld zu untersuchen. Dieses Modell nutzt meist räumlich und zeitlich grob aufgelöste Daten von globalen Modellen als Eingang, um über „Downscaling“-Verfahren den Einfluss kleinskaliger lokaler und regionaler Gegebenheiten zu beschreiben. Mit den WRF-Daten lassen sich somit die Windpotentiale an Standorten, an denen Messungen nicht möglich oder zu zeit- und kostenintensiv sind, in beliebigen Höhen abschätzen.
In Verbindung mit langjährigen Daten (z. B. Reanalysedaten, Klimaszenarien) werden darüber hinaus Variabilitäten und Extremsituationen auf langfristigen Zeitskalen untersucht. Mesoskalige Modellrechnungen werden flankiert von einfachen parametrisierten Modellen und von kleinskaligen hochauflösenden Modellen wie Large Eddy Simulation (LES).
Stochastische Windfeldmodellierung
Windenergieanlagen nutzen als Ressource den Wind in der atmosphärischen Grenzschicht. Im Gegensatz zur Wasserkraft ist diese Ressource hochgradig instationär und weist in Raum und Zeit extreme Fluktuationen auf kleinen Skalen auf. Das Verständnis von Windfeldern ist darum von großer Bedeutung für die richtige Dimensionierung von Windenergieanlagen.
Ziel der stochastischen Windfeldmodellierung ist es, bestehende Windfeldmodelle zu analysieren und zu erweitern. Die herkömmlichen Ansätze beruhen derzeit meist auf spektralen Verfahren. Der zentrale Kritikpunkt daran: Sämtliche Statistiken haben Gauß‘schen Charakter, im Gegensatz zu experimentellen Ergebnissen für atmosphärische Strömungen.
Zur verbesserten Modellierung der intermittenten Dynamik atmosphärischer Turbulenz nutzt ForWind daher aktuelle Ansätze aus der Dynamik komplexer Systeme und turbulenter Strömungen. Dabei kommen einerseits Continuous Time Random Walks (CTRWs) zum Einsatz, eine spezielle Klasse von Zufallsprozessen. Diese konnten im Zusammenhang mit Lagrange’schen Teilchenbahnen in der Turbulenztheorie identifiziert werden. Ein anderer Ansatz beruht auf der stochastischen Modellierung der turbulenten Kaskade über viele Größenskalen auf Basis neuester Ergebnisse der Forschung in Oldenburg. Diese Methode ist in der Lage, zusätzlich zu den Zweipunkt-Korrelationen prinzipiell beliebige Mehrpunkt-Korrelationen turbulenter Strömungen zu reproduzieren.
WissenschaftlerInnen mit Forschungsschwerpunt Ressource Wind
Wir forschen!
Jelly Samson
Photographer
Andy Moore
Advisor
Sophie Morgan
Creative Head
Jamie Scott
Director