Weltweite Variabilität der Einstrahlung und Konsequenzen für die Solarstromerzeugung

Transkript

1 und Konsequenzen für die Solarstromerzeugung Vortrag für die 4. Fachtagung Energiemeteorologie Bremerhaven Michael Bührer, meteoblue AG, Schweiz 1

2 und Konsequenzen für die Solarstromerzeugung Relevanz und Ziele der Studie Methodenüberblick Datenvalidierung Ergebnisse Schlussfolgerungen 2

3 Relevanz und Ziele der Studie Relevanz: Ziele: Variabilität ist wichtig für Auslegung insbesondere von Batterieund Hybridsystemen Vergleich zwischen Messung und Modell zur Validierung Kennwerte für tagesund jahreszeitliche Variabilität für verschiedene Standorte berechnen Genauigkeit und Wirtschaftlichkeit von Prognosen kann besser abgeschätzt werden Klassifikation der Strahlungsvariabilität verschiedener Standorte Fehlererkennung & Monitoring Weltweite Variabilitätszonen 3

4 und Konsequenzen für die Solarstromerzeugung Relevanz und Ziele der Studie Methodenüberblick Datenvalidierung Ergebnisse Schlussfolgerungen 4

5 Methodenüberblick Datengrundlage: Methodik: Stündlich aufgelöste Simulationsdaten aus NEMS Modellen der meteoblue AG für Validierung ( ) und Klassifikation ( ) Qualitätskontrolle von Messdaten Validierung der Simulationsdaten anhand der Fehlergrößen Vergleich der Variabilität zwischen Simulations- und Messdaten Stündlich aufgelöste Messdaten von 95 Stationen aus den Quellen: BSRN, GAW, DWD (je nach Verfügbarkeit ) Klassifikation der Strahlungsvariabilität verschiedener Standorte Flächendeckende Berechnung zur weltweiten Einteilung in Variabilitätszonen Erstellung standortspezifischer Analysen. 5

6 und Konsequenzen für die Solarstromerzeugung Relevanz und Ziele der Studie Methodenüberblick Datenvalidierung Ergebnisse Schlussfolgerungen 6

7 Datenvalidierung Modellvalidierung rmae & rstddev berechnet auf Tagesbasis nach MESOR- Handbook of benchmarking (2009) 7

8 Datenvalidierung Modellvalidierung Fehlergrößen sind plausibel und entsprechen den Ergebnissen früherer Validierungen 8

9 Datenvalidierung Vergleich der Variabilität auf Tagesbasis Indikator für Variabilität: Wetterwechsel = Änderung der täglichen Strahlungssumme von >1000 Wh zum Vortag. 9

10 Datenvalidierung Vergleich der Variabilität auf Tagesbasis Die Häufigkeit von Wetterwechseln kann an >90 % der Stationen gut (+/- 10 Tage) reproduziert werden. 10

11 und Konsequenzen für die Solarstromerzeugung Relevanz und Ziele der Studie Methodenüberblick Datenvalidierung Ergebnisse Schlussfolgerungen 11

12 Ergebnisse Modellfehler & Variabilität auf Tagesbasis 12

13 Ergebnisse Modellfehler & Variabilität auf Tagesbasis Es gibt einen Zusammenhang zwischen Variabilität und Fehlerquote der Simulation 13

14 Ergebnisse Klassifikation Europa In Europa sind die meisten Wetterwechsel in Berg- und Küstenregionen zu finden Aride Gebiete und Wüsten weisen die geringste Variabilität auf Abnehmende Variabilität Richtung Nordosten, aufgrund von hohen Bewölkungsanteilen und stabilen Hochdrucklagen. Variabilität erhöht sich in Staulagen von Gebirgen und Küsten. Selbst große Unterschiede auf kleinstem Raum können durch das Modell abgebildet werden. 14

15 Ergebnisse Weltweite Klassifikation 15

16 Ergebnisse Weltweite Klassifikation CAB IZA OUA SBO GOB 16

17 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Cabauw (NL) Wetterwechsel pro Monat: Variabilität schwankt auch saisonal und von Jahr zu Jahr 17

18 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Iza (ES) Wetterwechsel pro Monat: Variabilität schwankt auch saisonal und von Jahr zu Jahr 18

19 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Sede B.(IS) Wetterwechsel pro Monat: Variabilität schwankt auch saisonal und von Jahr zu Jahr 19

20 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Ouaga (BF) Wetterwechsel pro Monat: Variabilität schwankt auch saisonal und von Jahr zu Jahr 20

21 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Gobabeb (NA) Wetterwechsel pro Monat: Variabilität schwankt auch saisonal und von Jahr zu Jahr 21

22 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Cabauw (NL) Variabilität schwankt auch saisonal 22

23 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Iza (ES) Variabilität schwankt auch saisonal 23

24 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Sede B.(IS) Variabilität schwankt auch saisonal 24

25 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Ouaga (BF) Variabilität schwankt auch saisonal 25

26 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Gobabeb (NA) Variabilität schwankt auch saisonal 26

27 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Cabauw (NL) Jahr zu Jahr Variation nimmt mit Bewölkung zu 27

28 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Iza (ES) Jahr zu Jahr Variation nimmt mit Bewölkung zu 28

29 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Sede B.(IS) Jahr zu Jahr Variation nimmt mit Bewölkung zu 29

30 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Ouaga (BF) Jahr zu Jahr Variation nimmt mit Bewölkung zu 30

31 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Gobabeb (NA) Jahr zu Jahr Variation nimmt mit Bewölkung zu 31

32 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Cabauw (NL) Inter- und Intraannuelle Variabilität nimmt mit Bewölkung zu 32

33 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Iza (ES) Inter- und Intraannuelle Variabilität nimmt mit Bewölkung zu 33

34 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Sede B.(IS) Inter- und Intraannuelle Variabilität nimmt mit Bewölkung zu 34

35 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Ouaga (BF) Inter- und Intraannuelle Variabilität nimmt mit Bewölkung zu 35

36 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Gobabeb (NA) Inter- und Intraannuelle Variabilität nimmt mit Bewölkung zu 36

37 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Cabauw (NL) Variabilität des Tagesverlauf ist Mikroklima spezifisch 37

38 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Iza (ES) Variabilität des Tagesverlauf ist Mikroklima spezifisch 38

39 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Sede B.(IS) Variabilität des Tagesverlauf ist Mikroklima spezifisch 39

40 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Ouaga (BF) Variabilität des Tagesverlauf ist Mikroklima spezifisch 40

41 Ergebnisse Standortspezifische Analysen: Gobabeb (NA) Variabilität des Tagesverlauf ist Mikroklima spezifisch 41

42 und Konsequenzen für die Solarstromerzeugung Relevanz und Ziele der Studie Methodenüberblick Datenvalidierung Ergebnisse Schlussfolgerungen 42

43 Schlussfolgerungen für Strahlungswechsel Fehlergrößen der Simulation plausibel und mit früheren Validierungen vergleichbar Häufigkeit von Wetterwechseln an 90 % der Orte mit Simulationen reproduzierbar Starker Zusammenhang zwischen Variabilität und Modellfehler Modell ermöglicht hochaufgelöste Abbildung des Strahlungsklimas Variabilität des Strahlungswetters ist standortspezifisch: o Saisonale Schwankungen sind je nach Standort und von Jahr zu Jahr unterschiedlich o Bewölkung erhöht die Inter- und Intraannuelle Variabilität des Strahlungswetters o Variabilität des saisonalen Tagesverlaufes spezifisch für das lokale Mikroklima Simulationen bilden die Eigenheiten von Standorten flächendeckend ab Gute Basis für Planung von PV-Anlagen-Auslegung und Speicherstrategien 43

44 Noch Fragen? Herzlichen Dank für ihre Aufmerksamkeit! 44