Record #1046333

DFG project G:(GEPRIS)569719872

WindCast - Fortschrittliche Prognosemethoden für eine effiziente Marktintegration der Windenergie

Coordinator	Professor Dr. Carlo L. Bottasso ; Professor Dr. Christoph Goebel
Grant period	2025 -
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)569719872

Note: Um auf modernen Strommärkten profitabel zu sein, müssen sich Energieerzeuger auf genaue Prognosen verlassen, da ungenaue Gebote mit hohen Strafzahlungen verbunden sein können. Die Prognose der Stromerzeugung von fossilen Kraftwerken über einen Tag hinweg ist zwar trivial, stellt aber für erneuerbare und hochvolatile Energiequellen wie Wind eine gewaltige und noch offene wissenschaftliche Herausforderung dar. Tatsächlich muss die Windkraftprognose eine Vielzahl komplexer und miteinander verbundener Faktoren berücksichtigen. Während die Windgeschwindigkeit der Hauptfaktor für die Stromerzeugung ist, spielen mehrere andere atmosphärische Parameter eine entscheidende Rolle und müssen genau vorhergesagt werden: die Windrichtung, weil sie Wake-Trajektorien beeinflusst; atmosphärische Stabilität, da sie die Geschwindigkeit der Wiederherstellung von Wakes beeinflusst; Temperatur, da sie die Luftdichte beeinflusst; Niederschlag, da er Abschaltungen auslösen kann, um die Erosion der Rotorblätter zu mildern. Darüber hinaus können Fledermäuse und Vögel, die in der Nähe einer Windkraftanlage aktiv sind, Abschaltungen erforderlich machen. Die genaue Vorhersage all dieser Parameter ermöglicht nicht nur die Vorhersage der Stromproduktion, sondern auch der Netzdienstleistungen, die eine Windkraftanlage an das Netz liefern kann. Aufgrund ihrer wachsenden Bedeutung im Energiemix ist die Windkraft zunehmend gefordert, eine aktivere Rolle bei der Gewährleistung eines sicheren, effizienten und stabilen Netzbetriebs zu spielen. Dazu gehören die Bereitstellung von Regelleistung und Schwarzstartfähigkeiten. Die Bereitstellung dieser Dienste generiert zusätzliche Einnahmequellen für die Betreiber, kann aber auch Voraussetzung für den Netzanschluss sein. Die Kombination all dieser Faktoren verdeutlicht die hochgradig interdisziplinäre wissenschaftliche Herausforderung, Prognosemethoden zu entwickeln, die eine Teilnahme von Windkraftanlagen an modernen Strommärkten ermöglichen. Ziel des WindCast-Projekts ist es, den Stand der Technik in der Windleistungsprognose durch die Entwicklung ganzheitlicher Prognosemodelle zu verbessern, die in der Lage sind, die Stromerzeugungsfähigkeit von Windkraftanlagen auf Day-Ahead- und Intraday-Zeithorizonten vorherzusagen. Mit Hilfe von innovativen physikbasierten Machine-Learning-Methoden werden diese Prognosemodelle probabilistische Vorhersagen aller anlageninternen und externen Faktoren erstellen, die die Stromerzeugung beeinflussen, einschließlich der atmosphärischen Bedingungen und der Auswirkungen auf die Tierwelt, sowie der erzeugten Windenergie selbst. Die ganzheitlichen Open-Source-Prognosetools aus dem WindCast-Projekt werden es der Windkraftindustrie ermöglichen, in vollem Umfang an den modernen Strommärkten teilzunehmen, die Rentabilität ihrer Anlagen zu sichern und die weitere Durchdringung des Energiemixes mit Windenergie zu erleichtern.

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Record created 2025-09-17, last modified 2025-09-25

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