ParkCast

Optimierung der Kürzestfristvorhersage der Leistung von Offshore-Windparks mittels long-range Lidarmessung und Datenassimilation

Ein Lidar auf einer Gondel bei Alpha Ventus. Bildnachweis: Philipp Rettler, U. Stuttgart.
Ein Lidar auf einer Gondel bei Alpha Ventus. Bildnachweis: Philipp Rettler, U. Stuttgart.

Im Vorhaben ParkCast sollen neue Methoden zur Kürzestfristvorhersage der Leistung für Offshore-Windparks entwickelt, optimiert und bewertet werden. Die Leistungsprognosen konzentrieren sich auf den Zeitbereich bis 60 Minuten mit hoher zeitlicher Auflösung. Ziel ist es, die zeitliche Auflösung und Vorhersagegüte der Parkleistung im o. g. Zeitbereich wesentlich zu verbessern und damit einen Beitrag zu Netzstabilität und Versorgungssicherheit zu leisten. Hierzu werden long-range Lidarmessdaten in ein hochaufgelöstes, lokales Wettermodell mit neuen Verfahren basierend auf maschinellem Lernen (ML) assimiliert. Für die Leistungsvorhersage werden dann physikalische sowie weiter entwickelte ML-basierte Prognosemodelle angewandt und im Rahmen einer Online-Erprobungsphase in Echtzeit für den Offshore-Windpark alpha ventus validiert.

Finden Sie mehr über unsere Projekt am RAVE: Research at alpha ventus website heraus

Finanzierung

Unterstützt vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

  • Förderkennzeichen: 0324330
  • Laufzeit des Projektes:
    01.11.2018 – 31.10.2021
bmwe_4c_gef_en