Vorhersage der Prognosegüte verschieden großer Windpark-Portfolios

 
 
Kassel University Press
  • 1. Auflage
  • |
  • erschienen am 19. Februar 2016
  • |
  • XVI, 228 Seiten
 
E-Book | PDF ohne DRM | Systemvoraussetzungen
978-3-7376-0081-1 (ISBN)
 
In der vorliegenden Arbeit wurde ein Windparkprognosemodell auf Basis Künstlicher Neuronaler Netze und Generalisierter Linearer Modelle entwickelt. Die beachtliche Güte des Modells konnte in einem internationalen Prognosewettbewerb bestätigt werden, in welchem die erzeugten Prognosen den geringsten Fehler im Vergleich zu elf weiteren Modellen aus Europa, Japan, Indien, USA und Australien aufwiesen. Das Modell wurde in dieser Arbeit eingesetzt, um mehr als 5000 Prognosen unterschiedlich großer Windparks und Windparkportfolios auf Basis 20 verschiedener Wetterprognosen für Zeithorizonte von 1 bis 48 Stunden zu berechnen. Die Güte der Prognosen wurde hinsichtlich räumlicher und zeitlicher Abhängigkeiten ausgewertet, um verschiedene offene Fragestellungen im Forschungsbereich der Windleistungsprognose verlässlich beantworten zu können. Dies betrifft beispielsweise die Integration von aktuellen Messwerten zur Verbesserung der Kürzestfristprognose, die Abhängigkeit der mittleren und
maximalen Fehler vom Aggregationslevel, Zeithorizont und Wettermodell, die regionalen Unterschiede in der Vorhersagbarkeit verschiedener Wettermodelle sowie die Kombination von Wettermodellen.
  • Deutsch
  • Kassel
  • |
  • Deutschland
  • 41,03 MB
978-3-7376-0081-1 (9783737600811)
3737600813 (3737600813)
10.19211/KUP9783737600811
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  • Front Cover
  • Titel
  • Impressum
  • Vorwort
  • Kurzzusammenfassung
  • Abstract
  • Inhaltsverzeichnis
  • Abkürzungsverzeichnis
  • 1 Einleitung
  • 1.1 Motivation
  • 1.2 Zielsetzung und wissenschaftlicher Fortschritt
  • 1.3 Veröffentlichungen
  • 1.4 Struktur der Arbeit
  • 2 Die Rolle der Windleistungsvorhersage in Deutschland
  • 2.1 Entwicklung und staatliche Förderung der Windenergie in Deutschland
  • 2.2 Windleistungsprognosen zur Netz- und Marktintegration in Deutschland
  • 2.2.1 Wälzungsmechanismus bei fester Vergütung der Windenergie
  • 2.2.2 Direktvermarktung von Windenergie
  • 2.2.3 Windleistungsprognosen für die Lastflussberechnung
  • 2.2.4 Übersicht aktuell eingesetzter Windstromprognoseprodukte
  • 2.3 Zusammenfassung
  • 3 Verwendete Datenbasis
  • 3.1 Leistungsmessungen einzelner Windparks
  • 3.1.1 Geheimhaltung
  • 3.1.2 Vorverarbeitung der Leistungsmessungen
  • 3.1.3 Einspeisecharakteristik
  • 3.2 Windstromeinspeisung der vier Regelzonen und von Gesamtdeutschland
  • 3.3 Numerische Wettervorhersagemodelle
  • 3.4 Zusammenfassung
  • 4 Berechnung der Windleistungsprognosen
  • 4.1 Stand der Technik
  • 4.2 Methodik zur Erstellung der Windleistungsprognosen
  • 4.3 Bewertungskriterien und Fehlermaße
  • 4.4 Künstliche Neuronale Netze
  • 4.5 Generalisierte Lineare Modelle
  • 4.6 Modelleingangsparameter
  • 4.6.1 Basis-Modeleingangsparameter
  • 4.6.2 Neuartige Modelleingangsparameter
  • 4.6.3 Analyse der Modelleingangsparameter durch eine sequentielle Vorwärtsselektion
  • 4.6.4 Einfluss der Modelleingangsdaten bei Verwendung mit KNN- und GLM-Modellen
  • 4.7 Vergleich und Kombination von KNN- und GLM-Modellen
  • 4.8 Integration von Online-Leistungsmessungen
  • 4.9 Aggregation zu Windparkportfolios und Gesamtdeutschland
  • 4.10 Zusammenfassung
  • 5 Analyse und Kombination der einzelnen Wettermodelle
  • 5.1 Vergleich der NWV basierten Leistungsprognosen auf Windparkebene
  • 5.2 Vergleich der NWV basierten Leistungsprognosen für verschieden großeWindpark-Portfolios
  • 5.3 Ergebnisorientierte Kombination der NWV basierten Leistungsprognosen
  • 5.4 Zusammenfassung und Bewertung
  • 6 Vergleichbarkeit und a priori Abschätzung der Prognosegüte
  • 6.1 Einflussfaktoren auf die Güte von Windleistungsprognosen
  • 6.1.1 Formulierung des Prognosefehlers
  • 6.1.2 Einfluss des Windkomplex auf die Prognosegüte
  • 6.2 Standardisierung des Prognosefehlers
  • 6.3 A priori Abschätzung der Prognosegüte
  • 6.4 Zusammenfassung
  • 7 Zusammenfassung
  • 8 Ausblick
  • 9 Zukünftige Herausforderungen für Einspeiseprognosen ErneuerbarerEnergien
  • 10 Literaturverzeichnis
  • Anhang
  • Back Cover

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