Erstellung eines Konzeptes für den Vergleich mesoskaliger Strömungsmodelle

Diplomarbeit von Andreas Schmidt

Einleitung:

Die Beschreibung und Bewertung lokaler Windverhältnisse mikro- bis mesoskaliger Ausdehnung ist innerhalb der Klimatologie und Meteorologie seit Langem ein vielbeachteter Forschungsbereich. Hierbei wird versucht, den komplexen Zusammenhängen der Luftströmungen in der unteren Atmosphäre mit verschiedenen Modellierungen möglichst gerecht zu werden, um das Windfeld an einem bestimmten Standort, unter Berücksichtigung der entscheidenden Faktoren wie die übergeordneten Windverhältnisse, die Orographie oder die den Standort umgebende Rauhigkeit der Geländeoberfläche, möglichst genau verstehen und damit bestimmen zu können. Spätestens seit Beginn der intensiven wirtschaftlichen Nutzung der Windenergie gewinnt diese Problematik mehr und mehr an Gewicht. Zudem hat sich damit der Kreis, für dessen Akteure diese Kenntnisse von großer Bedeutung sind, entscheidend erweitert und über die Wissenschaft hinaus, bis in die gesellschaftlichen Bereiche Wirtschaft, Ökologie und Energiepolitik ausgedehnt. Seit Inkrafttreten des Erneuerbare Energien Gesetzes (EEG) am 1. April 2000 steigt die Zahl der errichteten Windkraftanlagen rasant. Zurzeit sind ca. 12.250 Windkraftanlagen auf dem Gebiet der Bundesrepublik Deutschland installiert (Stand: September 2002). Am 06. August 2002 wurde mit Inbetriebnahme einer weiteren Anlage im Windpark Bimolten bei Nordhorn in Niedersachsen die Marke von 10.000 MW installierter Leistung durchbrochen. Allein im ersten Halbjahr des Jahres 2002 wurden in Deutschland rund 850 neue Windkraftanlagen mit einer Gesamtleistung von etwa 1.100 MW zur Stromversorgung ans Netz angeschlossen. Dies entspricht einem Anstieg von rund 34 % gegenüber dem Vorjahreszeitraum.

Damit hat der aus Windenergie gewonnene Strom einen derzeitigen Anteil von etwa 3,5% an der Energieversorgung in Deutschland - Tendenz steigend.

Viele weitere, in Planung befindliche Anlagen zeigen, dass das unbestritten nötige Umdenken bezüglich der künftigen Energieerzeugung und die damit verbundene verstärkte Nutzung regenerativer Energiequellen, insbesondere der Windkraft, nicht mehr aufzuhalten ist. Zudem lieferte das EEG innerhalb der Bundesrepublik die notwendigen Voraussetzungen, um den wirtschaftlichen Anreiz für Investoren zu schaffen und somit den Grundstein für die derzeitige, rasante Entwicklung der Energieerzeugung durch Windkraftanlagen zu legen.

Damit ist die Problematik der Berechnung der Windverhältnisse und windklimatischen Langzeitprognosen für bestimmte Standorte, über den wissenschaftlichen Aspekt hinaus, insbesondere für Wirtschaftlichkeitsanalysen von Windkraftanlagen von großem Interesse. Um das Windfeld an einem bestimmten Standort zu bestimmen, gibt es prinzipiell zwei verschiedene Möglichkeiten. Die sicherste und zugleich aufwändigste und teuerste ist die Messung der Windgeschwindigkeit und -richtung vor Ort mit Hilfe von Sodargeräten oder Messmasten, welche mit Anemometern und Windrichtungsgebern auf verschiedenen Höhen ausgestattet sind. Diese Messungen sind in der Regel langfristig angelegt, um auch Jahresschwankungen zu berücksichtigen und langjährige Mittelwerte, etwa für die Windgeschwindigkeit in einer bestimmten Höhe über Grund am untersuchten Strandort liefern zu können. Aufgrund dieses Langzeitcharakters und der verwendeten Messtechnik ist die Erstellung von Windstatistiken, welche auf langjährigen Messungen basieren, in der Regel geförderten Forschungsprojekten bzw. staatlich beauftragten Einrichtungen wie etwa dem Deutschen Wetterdienst (DWD) vorbehalten. Die Wartung der Messinstrumente und Aufbereitung der gewonnenen Daten und nicht zuletzt die lange Dauer sind mit hohen Kosten und hohem Aufwand verbunden, so dass diese Vorgehensweise für Projekte wie etwa die Standortsuche für eine geplante Windkraftanlage oder eines Windparks, in der Regel ungeeignet ist. Eine Kurzzeitmessung von wenigen Monaten ist hier eine weitere, dem Zweck eher angepasste Möglichkeit. Aufgrund der Kürze dieser Messung jedoch sind die Ergebnisse, wenngleich die gewonnenen Daten in der Regel mit Daten von länger bestehenden Vergleichsstationen, etwa mittels des MCP-Verfahrens (Measure-Correlate-Predict), abgeglichen werden, mit zum Teil großen statistischen Ungenauigkeiten behaftet. Die Windenergie verhält sich jedoch proportional zur dritten Potenz der Windgeschwindigkeit, weshalb die Anforderungen an die Genauigkeit einer Windgeschwindigkeitsberechnungen, etwa zur Bestimmung der daraus zu gewinnenden Energie durch Einsatz einer Windkraftanlage, entsprechend hoch sind. Eine andere Vorgehensweise zur Bestimmung der windklimatische Bedingungen für einen mikro- bis mesoskaligen Bereich basiert auf der Berechnung der örtlich gegebenen Häufigkeitsverteilungen der Windrichtung und -geschwindigkeit mit Hilfe dafür entwickelter, softwareimplementierter Modelle. Die vergleichsweise geringen Kosten, welche etwa durch die Anschaffung der Software oder durch die Beauftragung eines Sachverständigen entstehen sowie der geringe Zeitaufwand machen diese Vorgehensweise für viele Anwendungen zur einzig praktikablen Möglichkeit. Die generelle Vorgehensweise besteht hierbei darin, langjährig vorliegende Windmessdaten und -messreihen von einer oder mehreren Messstationen, die als repräsentativ für das Gesamtwettersystem angenommen werden, auf den zu begutachtenden Standort umzurechnen. Die Berechnungen erfolgen unter Verwendung verschiedener Strömungsmodelle.

Derartige Modelle basieren auf den physikalischen Prinzipien der Luftströmung in der atmosphärischen Grenzschicht und berücksichtigen auch die Auswirkungen unterschiedlicher Oberflächenverhältnisse (Geländerauhigkeit), die Abschirmungseffekte durch Gebäude oder andere Hindernisse sowie die Beeinflussung der Windströmung durch die orographischen Gegebenheiten um den betreffenden Standort herum. Wie bei allen Modellen sind auch bei diesen die tatsächlichen Vorgänge auf bekannte und mit vertretbarem Aufwand berechenbare Strukturen reduziert, und durch vereinfachte Algorithmen wiedergegeben. Sowohl bei berechneten als auch bei durch Messungen gewonnenen Daten zur Windrichtung und Windgeschwindigkeit ist zu beachten, dass die Ausdehnung des durch Messungen bzw. Berechnungen repräsentierten Bereiches stark von der Geländeoberfläche abhängt. In flachem Gelände, wie etwa der norddeutschen Tiefebene unterscheiden sich, geht man von einer weitestgehend hindernisfreien Fläche mit wenigen Rauhigkeitswechseln aus, die windklimatologischen Gegebenheiten innerhalb weniger zehn Meter nicht oder nur sehr gering. Dies hat zur Folge, das lokale Windverhältnisse teilweise von einem Mikrostandort zu einem benachbarten übertragbar sind. Ebenso haben in solchen Bereichen erhobene Windmessreihen und daraus gebildete Windstatistiken, sofern das Landschaftsprofil weiträumig homogen ist, meist großräumigen, zum Teil überregionalen Charakter. In komplexem Gelände führen jedoch durch die Orographie induzierte Strömungen dazu, dass lokale, kleinräumige Windsysteme entstehen, so dass hier eine Übertragung auf die weitere Umgebung oftmals nicht möglich ist.

Gang der Untersuchung:

Für die rechnergestützte Bestimmung von orographisch beeinflussten Windverhältnissen gibt es verschiedene Ansätze, die den Wind bestimmenden physikalischen Gesetzmäßigkeiten zu modellieren und entsprechend zu berücksichtigen. Aufgrund der verschiedenen Modellierungsansätze ergeben sich mitunter Unterschiede bei den simulierten windklimatologischen Größen. Die Geschwindigkeiten und Richtungen mesoskaliger Windfelder hängen von vielen Eingangsgrößen ab. Dazu zählen im wesentlichen die Geländerauhigkeit, die atmosphärische Schichtung und insbesondere die Orographie des Geländes. Im Rahmen dieser Arbeit sollen die Häufigkeitsverteilungen der Windrichtungen sowie die mittleren Windgeschwindigkeiten bei Variation des Geländetyps und der Höhe über Grund mit Hilfe verschiedener Strömungsmodelle berechnet und die gewonnenen Ergebnisse systematisch verglichen werden. Da hierbei insbesondere die Auswirkungen der Orographie auf die berechneten Windverhältnisse von Interesse sind, werden die Berechnungen unter Einbeziehung von Geländetypen mit unterschiedlicher orographischer Komplexität und Beschaffenheit durchgeführt. Die anderen genannten Eingangsgrößen sollen, soweit möglich, unberücksichtigt bleiben und variieren daher nicht. Die Berechnungen zur Bestimmung der orographisch beeinflussten Windverhältnisse werden für jeden Geländetyp mit WAsP sowie mit dem WiTraK-Programmsystem jeweils für die zwei Höhen von 10 Metern und 100 Metern über Grund durchgeführt. Bei den Umgebungen, in denen die, durch die Orographie beeinflussten Windverhältnisse simuliert werden, handelt es sich um synthetische Gelände, welche unter Berücksichtigung bestimmter, typspezifischer Parameter programmgesteuert und automatisiert am Rechner erstellt wurden.

Da diese Parameter, welche die Orographie der synthetischen Testgelände bestimmen, genau definiert sind, lassen sich dadurch auch Rückschlüsse auf die Grenzen der Anwendbarkeit beider Modelle bei Verwendung realer, digitalisierter Geländestrukturen schließen. An dieser Stelle sei nochmals auf die in der Einleitung angesprochene Wichtigkeit der rechnergestützten Bestimmung von Windverhältnissen, etwa zur Auswahl von Standorten für Windkraftanlagen, hingewiesen. Insbesondere bei orographisch komplexem Gelände werden Unterschiede der simulierten Windverhältnisse zu den tatsächlichen, durch Messungen nachgewiesenen Windverhältnissen deutlich. Auch Vergleiche von prognostizierten und tatsächlichen Ertragsdaten bestehender Windkraftanlagen bestätigen diesen Sachverhalt. Letztendlich kann daher das Ziel dieses Forschungsbereiches nur darin bestehen, die Modelle so zu verbessern, dass die Windverhältnisse auch in orographisch stark strukturiertem Gelände realitätsnah simuliert werden können. Damit könnte die Anzahl der notwendigen Messungen und die Dichte eines teuren Messnetzes möglichst klein gehalten werden. Die Schwächen der einzelnen Modelle treten jedoch dort auf, wo die komplizierten Strömungsvorgänge nicht mehr so vereinfacht wiedergegeben werden können wie es bei flachen Geländestrukturen der Fall ist. Die Erfahrung zeigt zudem, dass im Bereich solcher orographisch einfachen, flachen Landschaften die Modelle beide in der Lage sind die Windverhältnisse hinreichend realitätsnah zu simulieren. Somit zeigen sich bei den simulierten Winden im Flachland auch keine nennenswerten Unterschiede zwischen den, mit den verschiedenen Modellen gewonnenen, Berechnungsergebnissen für die zu bestimmenden Windverhältnisse (vgl. Kapitel 4.1 und 4.2). Die den Berechnungen dieser Arbeit zugrundeliegenden, synthetischen Testgelände weisen jeweils unterschiedliche, orographische Strukturen auf. Die Abweichungen der Ergebnisse, welche bei einem bestimmten Orographietyp mit WAsP bzw. WiTraK berechnet werden, werden statistisch auf ihre Signifikanz untersucht. Dazu werden die, mit den verschiedenen Modellen berechneten Windrichtungsverteilungen sowie die mittleren Windgeschwindigkeiten miteinander verglichen. Beim Vergleich dieser, die Windverhältnisse bestimmenden Merkmale, steht insbesondere das Konzept im Mittelpunkt, welches es erlaubt, die signifikanten, nicht zufälligen Unterschiede zwischen den, mit verschiedenen Modellen gewonnenen, Ergebnissen herauszustellen. Erst wenn die Grenzen der Anwendbarkeit der betrachteten Modelle somit quantifizierbar sind und zudem durch die orographische Typisierung parametrisiert werden können, können die Schwachstellen bei den Modellierungen einer Strömung über orographisch stark strukturiertem Gelände erkannt und gegebenenfalls beseitigt oder zumindest bei den Berechnungsergebnissen differenzierter berücksichtigt werden. Auf diese Weise könnte die Sicherheit, etwa bei Ertragsprognosen für Windenergieanlagen, erhöht werden.

Dabei geht es nicht um die Fragestellung, welches der beiden Modelle die realen Windverhältnisse am besten simulieren kann. Aufgrund der synthetischen Natur der benutzten Geländemodelle wäre eine diesbezügliche Aussage im Rahmen dieser Arbeit ohnehin nicht zu verifizieren. Vielmehr soll diese Arbeit eine Methode erarbeiten und vorstellen, die Ergebnisse verschiedener Berechnungsmodelle statistisch-analytisch sinnvoll miteinander vergleichen zu können, um so gegebenenfalls Ansatzpunkte für die Verbesserung von diesen (und anderen) mesoskaligen Strömungsmodellen auffindbar zu machen.

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