LiDAR-MESSUNGEN FÜR DEN NEUEN EUROPÄISCHEN WINDATLAS

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1 LiDAR-MESSUNGEN FÜR DEN NEUEN EUROPÄISCHEN WINDATLAS 26. Windenergietage Warnemünde 7. bis 9. November 2017 Paul Kühn, Tobias Klaas, Doron Callies, Yiyin Chen Fraunhofer IWES Kassel Source: DTU Source: DTU Fraunhofer IWES

2 AGENDA LiDAR-Aktivitäten am Fraunhofer IWES in Kassel Messungen am 200-m-Mast im komplexen Gelände LiDAR-Fehlerkarte Power Performance Assessment mit LiDAR im komplexen Gelände NEWA Neuer Europäischer Windatlas Forested Hill Experiment Kassel Layout und Equipment Messungen mit LiDAR-WindScannern Fazit Fraunhofer IWES 2

3 Windenergienutzung im komplexen Gelände LiDAR-Aktivitäten am Fraunhofer IWES Fraunhofer IWES 3

4 Forschungs- und Testplattform 200-Meter-Messmast Standort und Ausstattung 200-m-Messmast Google Earth Mittelgebirgsstandort im komplexen Gelände, 385 m ü. NHN Typischer Binnenlandstandort Windbruchfläche und Waldkante Anströmung über Wald in Hauptwindrichtung Lage am Bergrücken 13 Messhöhen bis 200 m IEC-konforme Ausleger Insgesamt über 40 Sensoren Fraunhofer IWES 4

5 Forschungs- und Testplattform 200-Meter-Messmast LiDAR-Fehler im komplexen Gelände B A Fraunhofer IWES A Homogene Strömung Hohe Messgenauigkeit B Inhomogene Strömung LiDAR-Messfehler durch Gelände Fraunhofer IWES 5

6 Vergleich LiDAR und Windmessmast im komplexen Gelände Richtungsabhängigkeit des LiDAR-Fehlers in 120 m Höhe Lidar: Windcube v1 Only wind speeds > 4 m/s n = T. Klaas, Fraunhofer IWES Signifikante Unterschätzung Fraunhofer IWES 6

7 Vergleich LiDAR und Windmessmast im komplexen Gelände Richtungsabhängigkeit des LiDAR-Fehlers in 120 m Höhe Lidar: Windcube v1 Only wind speeds > 4 m/s n = T. Klaas, Fraunhofer IWES Geringfügige Überschätzung Fraunhofer IWES 7

8 LiDAR-Korrektur mit Strömungssimulationen Meteodyn WT Gut parametrisierte CFD-Modelle können den Fehler im komplexen Gelände gut abschätzen [Klaas et al. 2015] Fraunhofer IWES 8

9 LiDAR-Messungen und Korrekturverfahren Vorausschauende Planung der Messkampagne LiDAR-Fehler ist standortabhängig Welches ist der optimale Messstandort? Fraunhofer IWES 9

10 LiDAR-Messungen und Korrekturverfahren Qualitative Betrachtung verschiedener Geländetypen LiDAR LiDAR LiDAR Symmetrischer Hügel Gleichmäßige Unterschätzung der Windgeschwindigkeit für alle Windrichtungen Symmetrisches Tal Gleichmäßige Überschätzung der Windgeschwindigkeit für alle Windrichtungen Zwischen zwei Hügeln LiDAR-Fehler ist abhängig von Windrichtung Doppelte Sinuskurve Strömung ist sehr komplex In der Praxis ist die dreidimensionale Strömung meist sehr komplex Die Kenntnis der 3D-Strömung ist essentiell für die Abschätzung des LiDAR-Fehlers Fraunhofer IWES 10

11 LiDAR-Messungen und Korrekturverfahren Vorausschauende Planung der Messkampagne LiDAR-Fehler ist standortabhängig Welches ist der optimale Messstandort? N Verteilung Energiedichte Fraunhofer IWES 11

12 LiDAR-Messungen und Korrekturverfahren LiDAR-Fehlerkarte Bestimmung des optimalen Messstandorts Kleiner Messfehler Verringerung der Unsicherheit im Windgutachten Mittlerer Fehler in % Fraunhofer IWES 12

13 LiDAR-Aktivitäten am Fraunhofer IWES Power Performance Assessment mit LiDAR-Messtechnik Validierung der Leistungskennlinien von WEA im Betrieb Bestimmung der Ausrichtung der WEA Bestimmung der Messgenauigkeit der Gondelanemometer Fraunhofer IWES 13

14 AGENDA LiDAR-Aktivitäten am Fraunhofer IWES in Kassel Messungen am 200-m-Mast im komplexen Gelände LiDAR-Fehlerkarte Power Performance Assessment mit LiDAR im komplexen Gelände NEWA Neuer Europäischer Windatlas Forested Hill Experiment Kassel Layout und Equipment Messungen mit LiDAR-WindScannern Fazit Fraunhofer IWES 14

15 NEWA The New European Wind Atlas EU-Projekt mit Großexperiment in Kassel Projektlaufzeit: 2015 bis 2019 Europäisches Projekt: 9 Länder, ERA-NET PLUS, Gesamtbudget: 13,1 Mio Projektziele: Verbesserung von Modellen zur Ressourcenabschätzung Durchführung von Großexperimenten als Grundlage für Modellentwicklung Modellierung eines neuen hochauflösenden Windatlanten Fraunhofer IWES 15

16 NEWA Messkampagnen Standorte der Experimente EU Countries NEWA Partner Offshore area covered Experiments Steep Complex Terrain Source: DTU Nordic Experiments Forested Hill Experiment Steep Double- Rigde Fraunhofer IWES 16

17 Kassel: A Forested Hill Experiment Motivation Windenergieanlagen werden verstärkt in bewaldeten Mittelgebirgen installiert Windfeldmodellierung über bewaldeten Hügeln ist eine große Herausforderung Generierung eines Datensatzes für bewaldetes Mittelgebirge Validierung und Weiterentwicklung von Modellen»Das Forested Hill Experiment Kassel soll den Referenzdatensatz für Forschung im bewaldeten Mittelgebirgen liefern. «Fraunhofer IWES 17

18 NEWA Forested Hill Experiment Kassel Ziele der Messkampagne 1-Jahres-Messung (2 Masten: 200 m und 140 m) Generierung eines Datensatzes, der mit meteorologischen Langzeitdaten in Zusammenhang gestellt werden kann Messung von saisonalen Unterschieden bei unterschiedlicher Bedeckung (Wald), von unterschiedlichen Stabilitäten etc. Intensiv-Messkampagne (Fernmesssysteme: LiDAR und SoDAR) Messung der Strömung entlang des ca. 5 km langen Transekts, Messpunkte entlang einer Linie (217 ) zwischen 140 m Mast, 200 m Mast und dahinter Messung des Windprofils entlang des Transekts Messung der Einströmwindbedingungen bis in große Höhen Messung der Einströmwindbedingungen aus verschiedenen Richtungen Messung der Umströmung des Rödeser Bergs Fraunhofer IWES 18

19 NEWA Forested Hill Experiment Kassel Standort Fraunhofer IWES Fraunhofer IWES Fraunhofer IWES 19

20 Layout des Forested Hill Experiments Kassel Messmast LiDAR-Profiler SoDAR-Profiler LIDAR-Profiler (große Höhen) WindScanner Fraunhofer IWES 20

21 NEWA Forested Hill Experiment Kassel Installation der WindScanner Fraunhofer IWES Fraunhofer IWES 21

22 NEWA Forested Hill Experiment Kassel Installation der WindScanner Fraunhofer IWES Fraunhofer IWES 22

23 NEWA Forested Hill Experiment Kassel Messung mit LiDAR-WindScannern Fraunhofer IWES Fraunhofer IWES 23

24 NEWA Forested Hill Experiment Kassel Messung der Hügelüberströmung mit LiDAR-Scannern (RHI) MM200 WP3 WS6 WP1 MM140 WS1 15 WS2 15 Fraunhofer IWES 24

25 NEWA Forested Hill Experiment Kassel Messung der Hügelüberströmung mit LiDAR-WindScannern Windprofil und Scherung bei»neutralen«atmosphärischen Bedingungen und hoher Windgeschwindigkeit Logarithmisches Windprofil Ausgeprägte Reduktion der Windgeschwindigkeit im Nachlauf des Hügels bis in mehr als 2 km Entfernung Fraunhofer IWES 25

26 NEWA Forested Hill Experiment Kassel Messung der Hügelüberströmung mit LiDAR-WindScannern Windprofil und Scherung bei»stabilen«atmosphärischen Bedingungen in der Nacht»besondere«Strömungsphänomene, hier»low-level-jet«strömung folgt stark dem Gelände, weniger starke Nachlaufeffekte Fraunhofer IWES 26

27 140 m Mast NEWA MultiLiDAR: Virtual Mast Scans LiDAR (WLS 70) 200 m Mast 600 m 60 m Height 135 m Height 400 m LiDAR (WLS 7) WindScanner RHI-Scan WindScanner RHI-Scan Fraunhofer IWES 27

28 Messaufbau: MultiLiDAR Virtual Masts Scans Quelle: DTU Messmast Windprofil-LiDAR Windprofil-SoDAR Windprofil-LIDAR große Höhen WindScanner Quelle: DTU Fraunhofer IWES 28

29 LiDAR-Windmessungen im komplexen Gelände Fazit und Ausblick LiDAR-Messfehler: Korrektur und Reduzierung der Unsicherheiten möglich LiDAR-Fehlerkarte LiDAR-Windmessungen lassen sich auch im komplexen Gelände einsetzen Windertragsgutachten, Performance Assessment von WEA»NEWA Forested Hill Experiment Kassel«liefert einen frei verfügbaren, hochqualitativen Datensatz für Forscher und Entwickler Windmessdaten werden aufbereitet, insbesondere die Bearbeitung der WindScanner-Daten ist aufwendig Verschiedene»Events«, die weiter untersucht werden müssen, z. B. anscheinend stärkere Umströmung des Berges im Tal unter stabilen Bedingungen Innovative Messverfahren mit räumlich verteilten WindScannern haben großes Potenzial, aktuelle Methoden zu ergänzen bzw. zu ersetzen Fraunhofer IWES 29

30 Dr. Paul Kühn Group Manager Onshore Site Assessment R&D Division Energy Economy and Grid Operation Fraunhofer Institute for Wind Energy and Energy System Technology IWES Königstor Kassel/Germany Fraunhofer IWES