Fortschritte bei der Vorhersage von Windgeschwindigkeiten im Offshore-Bereich

Windenergie wird zu einer der am schnellsten wachsenden Quellen erneuerbarer Energien weltweit. Viele Länder haben sich ambitionierte Ziele gesetzt, um mehr Offshore-Windkraft in ihren Energiemix aufzunehmen. In den USA, besonders in der Mid-Atlantic-Region, gibt es Pläne, erhebliche Mengen an Offshore-Windkapazität zu installieren. Dieses Wachstum bedeutet, dass es entscheidend ist, die Windgeschwindigkeiten genau vorherzusagen, um diese Energiequellen ins Stromnetz zu integrieren.

Um diese Herausforderung anzugehen, wurde ein neues Modell namens AIRU-WRF vorgeschlagen. Dieses Modell kombiniert traditionelle numerische Wettervorhersagen mit lokalen Windbeobachtungen, um hochauflösende Kurzzeit-Windvorhersagen zu erstellen. Es zielt darauf ab, Vorhersagen von wenigen Minuten bis zu Stunden im Voraus zu liefern und sich dabei auf spezifische Standorte zu konzentrieren.

#Der Bedarf an genauen Windvorhersagen

Eine zuverlässige Vorhersage der Windgeschwindigkeiten ist entscheidend für den reibungslosen Betrieb von Offshore-Windparks. Genaue Kurzzeit-Windvorhersagen helfen bei der Schätzung der Stromproduktion, der Planung wirtschaftlicher Abläufe und dem Management von Reserveressourcen. Allerdings wird die Aufgabe durch die Einschränkungen aktueller numerischer Wettervorhersagen kompliziert, die oft nicht die erforderliche Detailgenauigkeit für lokalisierte Vorhersagen bieten können.

Numerische Wettervorhersagen haben Schwierigkeiten, die lokalen Windbedingungen genau darzustellen. Dies kann zu Fehlern führen, die die Entscheidungsfindung für Windenergieoperationen erheblich beeinträchtigen.

#Das AIRU-WRF-Modell

AIRU-WRF steht für AI-powered Rutgers University Weather Research Forecasting. Im Gegensatz zu rein datengestützten Modellen verfolgt AIRU-WRF einen "physikgeleiteten" Ansatz. Das bedeutet, dass es wichtige physikalische Merkmale des Windfeldes einbezieht, was die Vorhersagegenauigkeit verbessert, ohne komplexe physikalische Gleichungen lösen zu müssen.

#Komponenten von AIRU-WRF

1. Windfeldmodellierung: Das Modell erfasst, wie der Wind sich bewegt und verbreitet, mithilfe speziell entwickelter Funktionen, die physikalische Realitäten widerspiegeln.

2. Externe Prädiktoren: AIRU-WRF nutzt auch zusätzliche wetterbezogene Informationen, um die Qualität seiner Vorhersagen zu verbessern. Diese Prädiktoren sind sowohl für die Meteorologie relevant als auch statistisch signifikant.

3. Bias-Korrektur: Das Modell verknüpft verschiedene Arten von Verzerrungen, die in numerischen Wettervorhersagen gefunden werden, mit den Wetterbedingungen, die sie verursachen, was zu besseren Korrekturen führt.

#Die Bedeutung der spatio-temporalen Vorhersage

Ein einzigartiges Merkmal von AIRU-WRF ist seine Fähigkeit, gleichzeitig auf verschiedene Zeitfenster und Standorte zu fokussieren. Die meisten bestehenden Vorhersagen konzentrieren sich entweder auf kurzfristige oder langfristige Vorhersagen, aber nicht auf beide. AIRU-WRF geht mit dieser Dualität effektiv um.

#Ein genauerer Blick auf die spatio-temporale Vorhersage

• Lokalisierte Vorhersagen: Es erstellt spezifische Vorhersagen, die lokale Bedingungen berücksichtigen, was besonders wichtig für Offshore-Windenergie ist.

• Probabilistische Vorhersagen: Anstatt eine einzige Vorhersage der Windgeschwindigkeit zu liefern, gibt AIRU-WRF eine Spanne möglicher Ergebnisse an. Dies ist ein wichtiges Merkmal, das die Entscheidungsfindung verbessern kann, indem es mögliche Variationen in den Windgeschwindigkeiten aufzeigt.

#Die Einrichtung für AIRU-WRF

Um AIRU-WRF aufzubauen, wurden eine Reihe lokaler Daten aus der Mid-Atlantic-Region der USA gesammelt. Dazu gehören:

• Beobachtungen von schwimmenden Lidar-Bojen, die die Windgeschwindigkeit in bestimmten Höhen messen.
• Daten aus aktuellen numerischen Wettervorhersagemodellen, die zusätzliche Wetterinformationen liefern.

#Datennutzung

Diese Datensammlung erstreckt sich über verschiedene Jahreszeiten, um ein umfassendes Verständnis der lokalen Windbedingungen zu gewährleisten. Die Informationen helfen, genaue Modelle zu erstellen, um die Präzision kurzfristiger Windvorhersagen zu verbessern.

#Methodik hinter AIRU-WRF

AIRU-WRF verwendet einen strukturierten Ansatz zur Modellierung der Windgeschwindigkeit basierend auf gesammelten Daten. Dies beinhaltet die Identifizierung relevanter Wettervariablen und ihrer Beziehungen zu den Windgeschwindigkeiten.

#Schlüssel Schritte

1. Datenvorbereitung: Sammlung und Organisation von Daten aus verschiedenen Quellen, um sie ins Modell einzugeben.

2. Parameterabschätzung: Bestimmung der richtigen Werte für das Modell basierend auf historischen Daten, was dem Modell hilft, aus vergangenen Mustern zu lernen.

3. Vorhersagegenerierung: Erstellung von Windgeschwindigkeitsvorhersagen, die für die operative Planung verwendet werden können.

#Praxistests

Nach der Entwicklung wurde AIRU-WRF mit realen Daten getestet. Dies beinhaltete die Einrichtung eines rollierenden Vorhersagesystems, bei dem Vorhersagen regelmässig basierend auf den neuesten Daten aktualisiert werden.

#Leistungsbewertung

AIRU-WRF wurde mit mehreren bestehenden Vorhersagemodellen verglichen. Die Tests zeigten, dass AIRU-WRF sowohl in der Vorhersage von Windgeschwindigkeiten als auch von Stromerzeugungen über verschiedene Vorhersagehorizonte hinweg eine überlegene Leistung lieferte.

#Ergebnisse der Windgeschwindigkeitsvorhersage

Während der Testphasen übertraf AIRU-WRF konstant andere Modelle. Insgesamt erreichte es eine bessere Genauigkeit bei der Vorhersage der Windgeschwindigkeiten. Diese Leistung war besonders bemerkenswert bei kurzfristigen Vorhersagen.

#Zusammenfassung der Ergebnisse

• AIRU-WRF übertraf statistische Methoden und hybride Modelle.
• Das Modell zeigte besondere Stärke bei kurzfristigen Vorhersagen, die für Offshore-Windoperationen am kritischsten sind.
• Seine Fähigkeit, probabilistische Vorhersagen zu liefern, ermöglicht ein besseres Risikomanagement und eine bessere operative Planung.

#Vorhersagen zur Windkraft

Die genauen Windgeschwindigkeitsvorhersagen, die von AIRU-WRF produziert wurden, übersetzen sich direkt in verbesserte Vorhersagen zur Windkraft. Das ist entscheidend für Betreiber von Windparks, um die Menge an Energie, die erzeugt werden kann, zu schätzen.

#Auswirkungen auf den Offshore-Windenergiebereich

Durch die Umwandlung von Windgeschwindigkeitsvorhersagen in Leistungsprognosen kann AIRU-WRF dabei helfen, die Energieproduktion zu optimieren, Wartungen zu planen und die Energieverteilung zu organisieren.

#Fazit

Genaues Windforecasting ist entscheidend für den erfolgreichen Betrieb von Offshore-Windparks. AIRU-WRF stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Vorhersagetechnologie dar, indem es traditionelle Wettermodellierung mit modernen maschinellen Lernansätzen kombiniert.

Das Modell hat erhebliche Verbesserungen gegenüber bestehenden Methoden gezeigt und unterstreicht das Potenzial, eine entscheidende Rolle beim Wachstum der Offshore-Windenergie in den USA und darüber hinaus zu spielen.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Die fortlaufende Entwicklung von AIRU-WRF eröffnet viele Möglichkeiten für zukünftige Forschungsarbeiten. Einige potenzielle Bereiche für Erkundungen sind:

1. Multi-Resolution-Modellierung: Integration von Daten aus Wettermodellen verschiedener räumlicher Auflösungen.

2. Erweiterte Vorhersagehorizonte: Entwicklung von Methoden zur Bereitstellung von Vorhersagen weiter in die Zukunft.

3. Vorhersage der Energieausgabe: Direkte Vorhersage der Energieausgabe statt nur der Windgeschwindigkeit.

Diese zukünftigen Studien können zu noch effektiveren Anwendungen von AIRU-WRF in der Entwicklung der Offshore-Windenergie führen.

#Ergänzende Materialien

Zusätzlich zu den Ergebnissen können weitere Daten und Visualisierungen zu AIRU-WRFs Leistung zur Verfügung gestellt werden. Diese ergänzenden Materialien bieten Videos und interaktive Modelle für ein tieferes Verständnis der Vorhersagefähigkeiten.

Die Forschung und Entwicklung von AIRU-WRF wurden von verschiedenen Institutionen unterstützt, die sich der Förderung der Energieforschung widmen.

Durch die Integration von Physik und modernem maschinellen Lernen steht AIRU-WRF als zentrales Werkzeug für Beteiligte in der Offshore-Windenergiebranche, um sicherzustellen, dass sie die genauesten Informationen für effektive Entscheidungen haben.