WO2020079000A1 - Verfahren und windpark zum einspeisen elektrischer leistung in ein elektrisches versorgungsnetz - Google Patents

Verfahren und windpark zum einspeisen elektrischer leistung in ein elektrisches versorgungsnetz Download PDF

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WO2020079000A1
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wind farm
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Johannes BROMBACH
Marcus Letzel
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    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Definitions

  • the present invention relates to a method for feeding electrical power into an electrical supply network by means of at least one wind farm having a plurality of wind energy plants.
  • the invention also relates to a corresponding wind farm.
  • a method for feeding electrical power into an electrical supply network by means of a wind farm, which combines several wind turbines, is generally known.
  • wind farms are also increasingly having tasks in the area of network system services and / or including support tasks up to network restoration tasks or even preparing or carrying out a so-called black start.
  • Such tasks are sometimes difficult to accomplish for a wind farm, especially because its primary energy, namely the wind, can not only fluctuate greatly, but is also difficult to predict.
  • German Patent and Trademark Office researched the following prior art in the priority application for the present application: DE 10 2017 129 299 A1, US 9 690 884 B2, US 2014/0 195 159 A1, EP 3 432 091 A1 and CA 2 770 637 A1.
  • the present invention is therefore based on the object of addressing at least one of the problems mentioned above.
  • the ability to plan available power for a wind farm should be improved.
  • At least an alternative solution to previously known solutions is to be proposed.
  • a method according to claim 1 is proposed. Accordingly, a method for feeding electrical power into an electrical supply network by means of at least one wind farm is assumed.
  • Such a wind farm has a number of wind turbines, at least one that feeds into the electrical supply network via a common network connection point. The wind farm thus feeds electrical power into the electrical supply network at the network connection point.
  • an expected performance is determined for a predetermined feed-in period.
  • the expected power specifies a value of a power or a time course of a power that is to be expected to be available to the at least one wind farm as power from the wind in the predetermined feed-in period.
  • this is to be understood in such a general way that this wind power is available and, at least in theory, also taken up by the wind farm and can be implemented. Initially, this can ignore any technical limits.
  • the expected output can be understood as the sum of all rotor outputs of all wind energy plants in the wind farm. At every wind power plant, there is wind, which acts on the rotor of the wind power plant and is therefore available to the rotor as power, which is referred to as rotor power.
  • the expected output of the wind farm is then the sum of all of these rotor outputs of all the wind farms of the wind farm or of all the wind farms of the wind farm under consideration.
  • the expected performance can also be understood as the feed-in power of the wind farm.
  • Such a feed-in power of the wind farm can differ from the sum of all rotor powers in that the feed-in power, which can also be referred to as feed-in power, can also take into account power losses and power limitations, and is therefore regularly less than the sum of all rotor powers.
  • an expected accuracy is determined for the expected performance, which is a measure of how exactly the performance in the feed-in period achieves the expected performance. The accuracy of expectations is therefore a measure of the quality of the performance forecast.
  • At least one wind maintenance variable representative of the expected wind speed is predetermined with the aid of a weather forecast, and the win
  • PF wind maintenance quantity
  • the weather forecast which is created especially for a larger geographical area than the space that the wind farm occupies, may show deviations or errors on the wind farm. For this purpose, it was recognized that such deviations or errors can at least be reduced if local weather data and / or operating data of the wind farm are used for improvement.
  • the local weather data and operating data of the wind farm can also be referred to as local wind farm data. They can include weather data in the wind farm or its surroundings, such as wind speeds, wind directions, temperature, precipitation and air pressure, but also specific operating data, such as generated or output power.
  • the local weather data or some of them can also be recorded in the wind farm, e.g. Wind speed and direction.
  • the wind direction can also be derived from azimuth positions of the wind turbine.
  • This local wind farm data can then be used to correct the weather forecast in order to have a better basis for determining the wind maintenance size.
  • the wind maintenance size is thus determined as a forecast and can have a high accuracy due to the correction rule.
  • the wind maintenance variable can itself be a wind speed or also a profile of a wind speed, which in fact represents the expected wind speed if possible. However, it can also be another representative variable, such as a standardized value, which can be standardized, for example, to the nominal wind speed. However, it is also possible to consider a service, e.g. a rotor power, which could be generated with the expected wind speed.
  • the wind maintenance size is verified particularly depending on the operating data of the wind farm. This will particularly suggest for the variant that the wind maintenance size is itself a performance and is compared with the actual performance.
  • the wind maintenance size is a performance curve that was created over a predetermined forecast period. The start of the forecast period can correspond to the current point in time and the remaining forecast period is therefore in the future. Then the wind maintenance size, namely its performance value, can be used at the beginning of the forecast period current performance value, the comparable performance of the wind farm can be compared. If these two performance values are separated by a deviation factor, for example, if the performance value of the forecast is 20% below the current performance value of the wind farm, the forecast can be corrected by 20%, ie the deviation factor. This means that the wind maintenance size is corrected by this deviation factor for the entire forecast period. This deviation factor would then be the correction rule.
  • the principle can also be applied analogously to the wind maintenance value if this is a forecast wind speed and is compared with a measured wind speed, to name a further example.
  • This is also applicable to other cases, such as a wind direction, wherein a wind direction can be taken into account particularly as a boundary condition for the wind speed. But the wind direction can be an important factor, especially when considering parking effects.
  • the wind maintenance size can comprise several sizes, namely the wind speed and the wind direction according to one embodiment.
  • the expected performance is determined based on the wind expectation size.
  • the wind maintenance size is still largely independent of specific data from the wind farm, such as technical availability or shading effects in the park, and is essentially a forecast for the wind, whereas the expected performance specifically relates to the power that the park can then feed in or generate .
  • the expected performance may correspond to the wind expected amount.
  • the weather forecast is created over a forecast period and the wind maintenance size and / or the expected performance is created as a short-term forecast over a forecast period, the forecast period being at least ten times as large as, preferably at least fifty times, in particular at least one hundred times as large Forecast period.
  • the weather forecast extends further into the future than the short-term forecast. It was particularly recognized here that a short forecast period is sufficient for a network restoration or black start, and therefore a short, accurate forecast is better than a long, inaccurate forecast.
  • the determination of the wind maintenance size, in particular the short-term forecast does not serve to calculate an electricity remuneration or to control the operation of the wind farm after the electricity remuneration, but the short-term forecast enables the wind farm to take on a predictable support task for the electrical supply network.
  • a forecast period of a short-term forecast is particularly in the range up to one hour, in particular in the range up to half an hour, whereas a forecast space of a weather forecast is in the range above several hours, especially above half a day, or even above several days.
  • a short-term forecast in the range from 10 minutes to 30 minutes is preferably proposed, in particular about 15 minutes.
  • a forecast period can particularly include 3 calendar days, i.e. the current, next and the day after next, and therefore, according to an example, not in the sense of 72 hours.
  • an update is carried out every 6 hours, for example by the weather service that delivers the weather forecast.
  • you can use the weather forecast which can also be a forecast stored in a memory, to predict 48 to 72 hours into the future depending on the time of day. This forms the basis for the improved short-term forecast.
  • the forecast period is therefore significantly shorter than the forecast period.
  • the expected size and expected performance usually have the same time horizon and thus the same forecast period, so that both are then preferably provided as short-term forecasts.
  • This comparison period can generally correspond to the feed-in period, but it is preferably a shorter period of its own, which is also recurrently redefined or, with continuous predetermination, can also be a moving comparison period.
  • a prediction comparison be carried out for each comparison period for which the wind maintenance size was predetermined.
  • a prediction size with a current wind size is used for the current wind speed of the respective comparison period is representative.
  • the prediction variable can be the wind maintenance variable, for example, but it can also be the expected output, for example. It is also possible that this is a wind speed or a course of the wind speed, particularly in the case of the wind maintenance variable. This is then compared to a current wind size that is representative of the current wind speed of the respective comparison period.
  • the current wind size can also be a wind speed or, for example, also an output which is representative of the current wind speed at that moment.
  • the parking performance actually generated can be used. Possibly. this could still be changed arithmetically if, for example, a wind power plant in the park fails, which may be known to a central control unit.
  • a larger available output may be calculated, for example, from other key data such as rotor blade positions.
  • a comparison is made between the predicted value and the actual value, which can be referred to as a prediction comparison.
  • At least one adjustment rule is determined from this prediction comparison in order to improve the expected performance by means of the at least one adjustment rule.
  • it is particularly possible to improve a calculation rule for calculating the expected performance from the wind expected variable.
  • the correction rule can be improved by means of the adjustment rule.
  • the adjustment rule could be a factor, for example 1, 2 or 0.8, by which the calculation rule, the correction rule and / or another rule is multiplied, because comparison was found during the prediction that the expected performance was 20% below or 20% above the actual performance.
  • This adjustment rule can in particular also be valid beyond the comparison period and ideally apply for every feed-in period.
  • factor adjustment which will also be explained later.
  • a weather forecast is quite precise, but is not quite precise with regard to the location. Similar to clouds, however, wind speeds also move on and so it was recognized that a local inaccuracy can regularly be a temporal inaccuracy, that is to say that a predicted wind speed or forecast wind direction arrives at the wind farm somewhat later than predicted or something rather. It is therefore possible, for example, that a wind forecast predicts a specific wind profile for a specific period of time and that this wind profile actually occurs in a similar manner at the wind farm, but somewhat later or somewhat earlier. This can also be recognized in the prediction comparison and the adaptation rule can be determined accordingly.
  • the expected performance is finally determined based on the wind maintenance size and the adjustment rule, the latter having a direct or indirect influence, as described above.
  • the expected performance is preferably determined using a performance estimator. It is particularly proposed here that the expected power is determined from an estimated wind speed or an estimated wind speed curve using a power estimator.
  • a power estimator can be designed as a condition observer, which simulates a wind turbine or a wind farm and how it receives a wind speed and wind direction as an input variable and then behaves as a model like the wind turbine or wind farm and accordingly also outputs a power as a system variable.
  • the expected performance can also be determined taking into account boundary conditions.
  • boundary conditions One or more of the boundary conditions explained below can be taken into account.
  • technical availability of the wind farm's wind turbines can be taken into account. In the simplest case, this means taking into account which of the wind turbines of the Wind farms are in operation or whether one or more wind turbines have failed because, for example, they have to be serviced temporarily.
  • Such a power limit can be a nominal power, but such a power limit can also be an artificially specified limit, such as one that is specified for reasons of sound insulation, to name just one example. Such a limitation may then only affect one or individual wind turbines in the park.
  • a further limit power can also be specified by a network operator of an electrical supply network into which the wind farm feeds.
  • Information about available controllable loads can also be a constraint. It is particularly important here that such a load, e.g. a cold store operated by the wind farm, if necessary, may lag behind in its power consumption at least for a short time in the event of a power shortage This means that a service can be activated virtually. This is particularly important if you want to avoid falling below a minimum benefit.
  • a load e.g. a cold store operated by the wind farm
  • the above-mentioned boundary conditions can also be used for determining the accuracy of expectations.
  • the problem of falling below a minimum power is often that this happens only briefly and possibly only rarely due to the rarely ideally steady wind.
  • a low output or low energy in terms of storage can sometimes be sufficient, since the rest of the time, such support can be dispensed with on a regular basis.
  • Another boundary condition is information about wake effects in the wind farm.
  • the expected performance is additionally determined taking into account the wind power plant of the wind farm.
  • the technical performance of the wind farm is stored in a table for each wind energy installation.
  • the table for each wind energy installation is stored depending on its azimuth orientation or depending on the wind direction and optionally depending on a time of day a predicted technical performance.
  • the performance can be stored as a function of the wind speed. A multidimensional table can be provided for this. Then, together with the predicted wind speed, the expected performance can be determined or improved. Different variants can preferably be provided for the expectation accuracy, that is to say that the expectation accuracy contains or forms the information explained below. The expectation accuracy can also include several or all of the information explained below.
  • the expectation accuracy specifies a first performance limit, which in turn specifies a performance or a performance curve, which is not fallen below with a predetermined realization probability within the predetermined feed-in period.
  • a constant power value can be specified, or a wind profile over time, namely over the feed-in period, which, for example, has a probability of 95% within the predetermined feed-in period, that is, it will not fall below once .
  • this 95% probability which is mentioned here by way of example and which therefore denotes the predetermined implementation probability, is acceptable, ie if it is acceptable that the remaining 5% may occur.
  • the predetermined implementation probability does not necessarily have to be 1, that is to say 100%.
  • the accuracy of expectations can additionally or alternatively specify a second performance limit, which in turn specifies a performance or a performance history which may not be undercut in a medium-term average.
  • the performance curve may therefore fall short in the short term, but not in the long term.
  • a medium-term average is particularly one that is determined over a period of 10 to 60 seconds. If the performance drops below the second performance limit for 5 seconds, but is significantly higher before and after that, the medium-term average is then not below the second performance limit.
  • the accuracy of the expectation indicates a third performance limit which on the one hand indicates a performance or a performance history that must not be undercut in a short-term average.
  • a third performance limit is usually lower than the second performance limit because a short-term average fluctuates more than a medium-term average and can therefore also assume lower values.
  • a short-term mean is considered to be a mean over a period of 5 to 10 seconds.
  • the total output is of particular importance for a network operator, which is fed in by these multiple wind farms with the same mode of operation and the same determination of an expected accuracy of several wind farms.
  • the weather forecast or weather data for generating a weather forecast is or are regularly transmitted by an external weather service.
  • the wind farm does not make its own measurements for the weather forecast, but also makes use of generally available weather forecasts. These can also be prepared regularly so that a process computer in a wind farm can process them.
  • the wind farm at least temporarily save the weather forecast transmitted in each case. This is wisely foreseen for any interruption to the external weather service.
  • the expected performance is then estimated based on at least one stored weather forecast. In other words, there is clearly an older weather forecast than would be available if the interruption to the external weather service were not.
  • the stored weather forecast is adapted taking into account local current meteorological measured values, in particular that it is improved by means of the correction rule depending on the local wind farm data.
  • the underlying idea here is that, for example, a weather forecast predicted an increasing wind speed from 4 m / sec at 4 p.m. to 8 m / sec at 5 p.m.
  • the local current meteorological measured values only recognize, for example, only at 4:20 p.m. that the wind speed of 4 m / sec begins to increase.
  • the stored weather forecast it can be assumed that the wind speed increases to 8 m / sec by 5:20 p.m.
  • the data connection to the weather service may be interrupted. Then there are still older weather forecasts that the wind farm saved earlier. These older weather forecasts can then be improved based on the local wind farm data.
  • the data connection to the weather service, which can be interrupted, is not required for the local wind farm data, or at least part of it.
  • a black start and / or a network restoration be planned based on the expected performance.
  • a black start is a situation in which the feeder, here the wind farm, starts an electrical supply network or a section of it without any outside help. This network section is therefore de-energized and the wind farm must build up the corresponding voltage at a corresponding frequency and in the process deliver power to the first consumers connected to the network section.
  • This can be followed by a network restoration in which further network sections that were de-energized or that were at least separated from one another are reconnected and then have a network voltage with a common network frequency and can transmit power.
  • network restoration can also be planned without a previous black start, or at least without a black start by the wind farm.
  • the network connection point be connected to a network section of the electrical supply network and the expected power is transmitted to a network operator operating this network section, namely as information about the expected power.
  • the network operator is able to plan with the performance of the wind farm.
  • this is also helpful in the case of a network setup situation in which at least this network section has failed.
  • the network operator can then use this service, which is reported to him as available, and coordinate the network structure based on this.
  • the expected accuracy can also be transmitted.
  • This enables the network operator to plan even better because he knows even better what he can rely on and in what framework.
  • the effect can be particularly emphasized by the fact that several wind farms work in the same way, in particular in such a way that all this information can be automated, so that the network operator can combine it in a process computer.
  • the accuracy of expectations can also affect various variants here.
  • the accuracy of expectations can also be transferred, at least in part, in the weather forecast. It can therefore be, at least in part, information that the wind farm receives from the external weather service, in particular in computer-processable form.
  • an accuracy setpoint is taken into account, which specifies the expectation accuracy with which the expected performance is to be provided, the accuracy setpoint preferably being received externally, in particular by a network operator. It is therefore proposed, instead of quantifying the accuracy of the forecast, or in addition to orienting the forecast on a predetermined accuracy.
  • the weather forecast comprises at least a time course of an expected wind speed.
  • the weather forecast can output a value of an expected wind speed at predetermined repetition intervals.
  • a continuous or quasi-continuous time course of an expected wind speed can be used. If the weather forecast delivers a value of an expected wind speed at predetermined repetition intervals, this can be in particular in the range of 1-5 min. A value is therefore determined and given every 1 min or every 5 min or in a range in between, so that there is a quasi-continuous course.
  • These values are to be distinguished from an update rate with which an existing weather forecast or weather data is updated, which can be in the range of 6 hours.
  • the expected performance and then, or alternatively, a minimum value of the expected performance is then determined from the weather forecast as the performance over time. This can be done in particular with the help of the performance appraiser. From the continuous or quasi-continuous course of the wind speed over time, the expected performance is determined as a course, namely as a course over time. For this course of performance it is then proposed to move, stretch and / or compress it by means of the adjustment regulation. This particularly affects the amplitude of the power curve, so that it is quasi pushed up or down or compressed. It can preferably or additionally also relate to its temporal extension. The performance curve can thus be pushed forward or back in time or stretched or compressed.
  • the weather forecast is basically assumed to be correct and reliable.
  • the performance profile which is calculated from the weather forecast, is essentially correct in its basic profile.
  • the weather forecast is created more globally, i.e. for a larger area.
  • the predicted weather pattern especially the performance curve derived from it, may hit the wind farm a little earlier or later. This can be offset by appropriate shifts.
  • the course of the wind farm is somewhat delayed and thus stretched, which can be compensated for by a compression.
  • a compression can also be considered, which can be compensated for by stretching.
  • meteorological measurement values of the wind farm in the wind farm and / or in the vicinity of the wind farm be included.
  • the weather forecast can thus be improved accordingly, in particular it can be adapted to the current local values or can be adapted on the basis of these values.
  • meteorological measured values include a wind speed, additionally or alternatively a wind direction, additionally or alternatively a temperature, additionally or alternatively an air density and additionally or alternatively, solar radiation. These values could also be used to make a comparison with the weather forecast. derived whether the predicted weather pattern at the wind farm is behind the weather forecast or before. The correction rule can be determined accordingly. This can basically be done with every comparison of the mentioned meteorological measured values, but especially depending on how significant the respective size is.
  • the adjustment rule can also be determined as a function of this if at least one of these measured values, particularly the wind speed, is compared with the forecast.
  • the values, e.g. the wind direction can also be taken into account as boundary conditions.
  • measured values and / or operating values of wind energy installations of the wind farm be used to determine the correction specification and / or the adaptation specification.
  • an available power be estimated from the measured values and / or operating values.
  • the underlying idea here is that the wind turbine itself, at least through its operating behavior, at least allows statements to be made about the prevailing wind conditions. This includes in particular that the wind speed can be derived from the power, speed and blade position and azimuth position and of course also the parameters of the wind turbine. The wind direction can be derived accordingly from the azimuth position, which is usually also expressly known in the wind energy installation. All of this can also be used for comparison, especially for the prediction comparison to determine the adjustment rule.
  • the correction rule can also be determined with the aid of at least one of the values of the wind farm, for example by allowing the estimated available power of the wind farm to draw conclusions about weather data in order to correct the weather forecast.
  • the determination of the expected performance of the wind farm is carried out on a wind farm computing unit of the wind farm. The calculation is therefore carried out locally on site and has the particular advantage that any system values from the wind turbine or wind farm can be used in a simple manner, without the need for complex transmission.
  • the wind farm computing unit be provided with an uninterruptible power supply and that in the event of a power failure of the electrical supply network the wind farm computing unit will continue to determine the expected power using the uninterruptible power supply and transmit it to one or the network operator.
  • This is based in particular on the knowledge that the proposed method enables the wind farm to be able to estimate the current weather situation as accurately as possible even in the event of a grid failure and thus has information on how much power may be required to restart the wind farm and thus to Support or reconstruction of the electrical supply network or a part thereof is available. This information can be transmitted to the network operator and he can plan with it.
  • the uninterruptible power supply can also be used to control and / or carry out the recording of local weather data and / or operating data of the wind farm or to provide the supply current required for this.
  • the uninterruptible power supply can also supply a supply current for a computing unit with a data memory on which older weather forecasts are stored, in particular the wind farm computing unit.
  • the predetermined wind expected variable or the expected output is compared with the current wind variable.
  • the expected performance corresponds in particular to the output that the wind farm ultimately feeds into the electrical supply network and this can be compared with the current wind size, which is then the current output of the wind farm.
  • an intermediate variable can also be used for comparison.
  • the predetermined wind maintenance value corresponds to such an intermediate value, which can, for example, indicate a power that is even greater than the power actually fed in, because, for example, no effects in the park, such as wake effects, have been taken into account.
  • the Wind maintenance size can also be a wind speed that has been predicted and compared to a representative measured value in the wind farm or in the vicinity of the wind farm.
  • the wind maintenance variable be determined using a weather model from the weather forecast, in particular from weather data from the weather forecast.
  • the weather model can contain the correction instruction, or the correction instruction follows the weather model.
  • an idealized feed-in power can be determined from the wind forecast using a wind power model. If the idealized feed-in power is determined, the expected power is determined from the idealized feed-in power using an availability model.
  • the method thus comprises at least three steps, namely to determine the wind maintenance variable from the weather forecast, from this to determine the idealized feed-in power and from this to determine the expected power.
  • the expected performance is determined from the wind expectation size using a parking model. To this extent, the expected output is determined without the intermediate step via the idealized feed-in power from the wind expected variable.
  • the expected performance is determined using one or the performance estimator, the performance estimator comprising at least one of the following models or being one of these models, namely the weather model, the wind power model, the availability model and the parking model.
  • the weather model be adapted by means of a weather model adaptation.
  • the weather model adaptation can be viewed as an adaptation regulation or as one of the at least one adaptation regulation.
  • the wind power model can be adapted by means of a wind power model adaptation. Then the wind power model adaptation is one of the adjustment regulations.
  • the correction rule is preferably adapted by means of one of the at least one adjustment rule. According to one variant, this can also be included in the adaptation of the weather model if the correction rule is part of the weather model.
  • the availability model can be adapted by means of an availability model adaptation. The availability model adaptation can then be viewed here as one of the at least one adaptation rule.
  • the parking model adaptation can then be viewed as an adaptation regulation.
  • each of the four models mentioned is adapted.
  • This adaptation can in particular be carried out in such a way that the result of the respective model is compared with a corresponding measured value or at least with a current value determined from current values and the comparison is used to adapt the respective model.
  • the power estimator is preferably designed as a neural network, particularly if it is used to determine the idealized feed-in power or the expected power.
  • the neural network is trained using an offline method, in particular that it is trained using meteorological measured values from the wind farm.
  • the trained neural network is used to determine the idealized feed-in power or the expected power.
  • the use and training of such a neural network are one way of implementing an adaptation.
  • the use of the neural network has the particular advantage that the structural relationships, which should in each case be used as the basis for a performance estimator, when using a such neural network must be known less precisely, as long as the structure, including the levels, of the neural network is chosen to be sufficiently large.
  • the underlying idea here is that a particularly critical case, in which the performance should be predicted as accurately as possible, only occurs in a rare case of a network restoration or even a black start.
  • the neural network can normally be trained to this extent.
  • the result is not used to control the wind farm, it is also considered to be an offline method, because the values determined are not directly incorporated into the control, but are saved.
  • the neural network and, in particular, the performance estimator can be continuously improved during operation.
  • the result can be used particularly when such a network reconstruction or black start has to be carried out and the connection to the weather service that supplies the weather forecast is interrupted. Then, it is preferable to use older stored predictions, which may accordingly require a high adjustment for the wind farm.
  • a wind farm is also proposed.
  • This wind farm is intended for feeding electrical power into an electrical supply network and it is provided that the wind farm is connected to a network connection point in order to feed electrical power into the electrical supply network.
  • it has an estimation device in order to determine an expected performance for a predetermined feed-in period.
  • This estimation device can be implemented as a device but also as an implemented program in a control computer, in particular a central parking computer.
  • the expected power indicates a value of a power or a time profile of a power that is to be expected to be available to the at least one wind farm as power from the wind in the predetermined feed-in period, in particular as the sum of all rotor powers of all wind energy systems wind farm and / or as feed-in power of the wind farm.
  • the various possible meanings of the expected performance have already been explained in connection with the feed-in method and the explanations given there also apply here.
  • an evaluation device is provided in order to determine an expected accuracy for the expected performance, which is a measure of how exactly the performance achieves the expected performance in the feed-in period. This evaluation device can also be provided as a device or implemented as a program.
  • the estimation device for determining the expected performance is proposed.
  • a wind maintenance estimator that is prepared to determine or verify at least one wind maintenance variable that is representative of the expected wind speed with the aid of a weather forecast, and comprises a correction unit that is prepared to additionally determine the wind maintenance variable based on the weather forecast by means of a correction specification depending on local weather data and / or operating data of the wind farm, where
  • the estimation device is prepared to determine the expected performance based on the wind expected size.
  • the wind farm is thus prepared to determine the expected power, as explained above in connection with aspects of the method for feeding in electrical power.
  • the wind maintenance estimator, the correction unit and / or the estimation device can be provided individually or together as a device or as a solution implemented on a process computer.
  • the wind maintenance estimator is prepared to recurrently or continuously predetermine the wind maintenance variable using a weather forecast for a comparison period. The wind maintenance estimator therefore uses the weather forecast to build on the wind maintenance size based on that, in particular continuously or quasi-continuously.
  • the wind maintenance variable is representative of the expected wind speed and can therefore each include a wind speed value.
  • Power values are particularly representative of a wind speed if they are based on the assumption en lies in the fact that they each indicate a power that can be generated with a wind turbine or a wind farm depending on the wind speed.
  • a comparison unit is provided in order to carry out a prediction comparison for each comparison period for which the wind maintenance variable has been predetermined, in which a prediction variable is compared with a current wind variable that is representative of the current wind speed of the respective comparison period.
  • the comparison unit can also be designed as a device or as an implemented program.
  • an adjustment unit is proposed in order to determine at least one adjustment rule from the prediction comparison in order to improve the expected performance with the at least one adjustment rule.
  • the adjustment unit therefore determines the adjustment rule. This was also explained above in connection with the method for feeding electrical power and applies here analogously.
  • the adaptation unit which therefore determines the adaptation regulation, can in turn also be provided as a device or implementation of a program.
  • the estimation device is then prepared to determine the expected performance based on the wind expected size and the adjustment rule.
  • the wind farm is prepared to carry out a method according to at least one of the above-described embodiments.
  • the method can be implemented in a central parking computer, also using the described devices and units.
  • Figure 1 shows a wind turbine in a perspective view.
  • Figure 2 shows a wind farm in a schematic representation.
  • FIG. 3 shows a structure for the schematic description of the methodology according to at least one embodiment.
  • FIG. 4 illustratively shows a diagram with an uncertainty funnel.
  • Figure 5 shows illustratively a distribution curve.
  • FIG. 1 shows a wind energy installation 100 with a tower 102 and a nacelle 104.
  • a rotor 106 with three rotor blades 108 and a spinner 110 is arranged on the nacelle 104.
  • the rotor 106 is rotated in operation by the wind and thereby drives a generator in the nacelle 104.
  • FIG. 2 shows a wind farm 112 with, for example, three wind energy plants 100, which can be the same or different.
  • the three wind energy plants 100 are therefore representative of basically any number of wind energy plants of a wind farm 112.
  • the wind energy plants 100 provide their power, namely in particular the electricity generated, via an electrical parking network 114.
  • the currents or powers of the individual wind turbines 100 generated in each case are added up and a transformer 116 is usually provided, which transforms up the voltage in the park in order to then feed into the supply network 120 at the feed-in point 118, which is also generally referred to as PCC .
  • Fig. 2 is only a simplified presen- tation of a wind farm 112, which for example shows no control, although of course there is a control.
  • the parking network 114 can also be designed differently, for example by also having a transformer at the output of each wind energy installation 100, to name just another exemplary embodiment.
  • the wind farm 112 also has a central park computer 130, which can be referred to as a wind farm computing unit, not only for the embodiment in FIG. 2.
  • This central parking computer 130 is particularly intended to communicate with each wind energy installation 100, in particular to transmit these control commands and / or information, but also to receive information from the wind energy installation 100.
  • Such information can include operating values such as currently generated outputs and also measured values such as a recorded wind speed or measured temperature.
  • the central parking computer 130 can also be coupled to a weather service 132 in order to receive weather forecasts from there.
  • a weather service 132 provides information to the weather service, which is indicated by the double arrow.
  • the connection 134 between the central parking computer 130 and the weather service 132 is drawn partly in dashed lines to indicate that the weather service can be located far apart from the wind farm 112.
  • a network operator 136 is also indicated, with whom the wind farm 112 can likewise communicate by means of the central parking computer 130.
  • a network operator connection 138 is also provided here, which, indicated by the double arrow, enables mutual communication.
  • the network operator connection 138 is also shown partially in dashed lines in order to clarify the possible local distance.
  • FIG. 3 shows a structural diagram 350 which illustrates a methodology for achieving a wind forecast or performance forecast that is as accurate as possible in terms of location.
  • a weather service 532 provides weather data, such as various distributed values for air pressure, temperature, wind and precipitation, for just a few examples, for a region, and can also or alternatively provide weather data from one or more weather satellites .
  • a weather forecast can be created.
  • a correction rule is implemented in the prediction block 352 which, depending on local weather data and / or operating data of the wind farm, can improve the weather forecast, namely can specifically adapt it to the wind farm.
  • the correction regulation can correct or at least improve the weather forecast related to the wind farm, so it can refit the weather forecast for the wind farm.
  • the correction rule can also be implemented as part of the weather model.
  • the wind speed is particularly important for the present purposes and thus the prediction block 352 in particular outputs a wind maintenance variable PMO.
  • This wind maintenance variable PMO can be a wind speed or a course of a wind speed that is expected in a comparison period that lies in the future.
  • the wind maintenance value is provided as a short-term forecast.
  • the wind maintenance variable PMO is a power that is representative of a wind speed, and the same also applies to a wind speed curve.
  • a rotor power can be used in particular as a wind maintenance variable, which indicates a value above one at one Rotor value of a wind turbine. Such a value can also be extrapolated to the relevant wind farm examined here.
  • the wind maintenance variable PMO could therefore be the sum of all expected rotor powers in the considered comparison period.
  • the wind maintenance amount PMO is then input to a wind power block 354.
  • the wind power block 354 contains a wind power model with which an idealized feed-in power P is determined from the PMO.
  • the wind power block 354 can emulate the wind power model using a neural network.
  • the wind power block 354 can obtain properties of the neural network from a parameter block 356.
  • the parameter block 356 can also transfer the entire structure of the neural network including parameterization according to a corresponding learning process.
  • a neural network is only one example, however, and other control-related implementations for the wind power model are also possible, which can also receive corresponding parameterizations, if necessary structures and / or initial values, from parameter block 356. It is also possible to apply the correction rule only or additionally in the wind power block. This is particularly provided in the event that the wind maintenance variable forms a power forecast and this is verified in the wind power block 354 by means of the correction rule. This correction in the wind power block 354 can also be combined with further changes in the wind maintenance size.
  • the result of the wind power block 354 is an idealized feed-in power Pi, which the investigated wind farm could theoretically generate if the forecast, in particular the wind maintenance variable PMO, is correct and all wind turbines in the park are also fully available. Then the expected performance would correspond to the verified wind expectation size. The wind direction is also taken into account.
  • the idealized feed-in power P can be regarded as a verified wind maintenance variable and it also depends in particular on parking effects in the wind farm. This includes the general topology of the area in which the wind farm is located and that of the wind farm surrounds, but also the mutual influence of the wind turbines on each other.
  • this generally includes a weakening of the wind field by the wind farm, but on the other hand it can also affect concrete effects of a leading wind energy plant compared to a trailing, ie precisely lying, wind energy plant. All of these relationships are taken into account in the wind power model that the wind power block 354 uses.
  • Availability block 358 takes into account the technical availability of each individual plant in the wind farm. He receives the data for this from the data block 360. In the data block 360, therefore, all the availability data of the wind turbines of the wind farm are collected and continuously updated. It is particularly included if, for example, a wind turbine fails. However, it is also possible that a wind turbine may only be operated in a reduced manner, because this is dictated, for example, by noise protection regulations. All such information is stored for each wind turbine in the park in data block 360 and is passed to availability block 358. In this case, general data of the wind energy installation in question can also be transferred, such as, for example, its nominal output if such data is not already permanently stored in the availability block 358.
  • the availability block 358 can determine an expected power PF of the wind farm from the idealized feed-in power P.
  • This expected power PF is a predicted power, in particular as a short-term forecast, which in the ideal case corresponds to the power actually recorded in the wind farm, which can also be the power fed in by the wind farm.
  • a wind equivalent can also be used here, i.e. a wind speed that would lead to such performance.
  • a measured wind farm output PM is recorded by a symbolically represented wind farm 312.
  • Both the expected power PF and the measured wind farm power PM are then entered into a comparison block 362 and compared.
  • the respective values or trends of the identical comparison period are used. So if a forecast is made for a period of time that is about half an hour in the future, the expected performance PF determined therefrom is compared accordingly with the measured parking performance PM, which corresponds to the aforementioned is measured half an hour later.
  • the comparison block 362 can also be correspondingly complex and, in particular, also have a memory for a number of expectations.
  • comparison block 362 then also carries out an evaluation, wherein a separate block could also be used for this, namely an adaptation unit which carries out this evaluation and creates an adaptation regulation. In the embodiment of FIG. 3, this is also integrated in the comparison block 362.
  • the adjustment rules are referred to as AV1 or AV2.
  • the adjustment rule AV2 can also be used to adjust the correction rule implemented in the prediction block 352.
  • a forecast is mainly used in network restoration, where after a few hours of power failure, the forecasts already calculated can have a significant deviation from the actual available power.
  • the forecast should also be available at the wind farm level and may even at the wind farm level.
  • a short-term forecast, provided via the network operator interface, can also be used for active network management of distribution networks or for balancing group management.
  • a device for maintaining and providing a short-term forecast at the wind farm level which comprises the following functionality:
  • a forecast which in particular stands for a weather forecast, at regular intervals, e.g. by forecasting service providers, such as weather services,
  • an anemometer on wind turbines of the wind farm especially a gondola anemometer
  • - nearby wind farms especially their anemometers or corresponding information about a feed-in power
  • the proposed methodology includes the following, or parts thereof:
  • Rapid update cycle i.e. carrying out rapid updates of the recorded and / or forecast values using an internal weather forecast model, and thereby
  • Controllable local loads and usable storage namely at least one storage charge state and / or available power are taken into account in the forecast or to minimize the uncertainty.
  • the forecast model is divided into three individual models that can be validated separately, namely in particular the weather model, the wind power model and the availability model.
  • a correction loop or more be built into the prediction chain, namely in particular from the weather data from the prediction block 532 to certain expectations, or that make the model prediction statistically more smooth, particularly via the improvement or correction means smoothing, linear regression Average, dynamic weighting, bias correction, corrected with measured data.
  • SCADA performance data e.g. also from neighboring wind farms
  • gondola anemometer data e.g. also from neighboring wind farms
  • status codes or meteorological measuring stations are used.
  • the correction with regard to wind data is applied to the weather models and, in the case of performance data, to the wind farm model, which can in particular be a neuronal network.
  • the accuracy of a forecast is particularly taken into account. This is based on the following thoughts.
  • no current, i.e. newly calculated, forecast for regenerative power plants such as wind farms is available, because e.g. Data centers are offline or no longer have a data connection.
  • the predictions already have a clear deviation from the actual available power or a clear uncertainty.
  • the network operator needs a forecast as well as a quantification of the uncertainty in order to take this into account when regulating the wind farms.
  • the forecast and the uncertainty of the forecast must also be available at the wind farm level and may even at the wind farm level.
  • a short-term forecast including uncertainty provided via the network operator interface can also be used for active network management of distribution networks or for balancing group management.
  • the idea is to carry out a quantification of the forecast inaccuracy.
  • a forecast especially with probability distribution, at regular intervals, e.g. by forecasting service providers, - storing the forecast in a wind farm storage,
  • the network operator could use the network operator interface, for example, to specify the availability with which the minimum available power and the (short-term) forecast are required, or he can query the uncertainty directly and thus take this into account in the regulation.
  • the internal know-how for wind turbine technology reduces the uncertainty about the predicted technical turbine availability to 1%.
  • the greatest uncertainty lies in the weather forecast. This can be reduced by intelligent weighting of various numerical weather models as well as statistical corrections based on various measurement data in the wind farm environment. It is therefore advantageous to combine these aspects.
  • the uncertainty funnel of the forecast can be reduced on the one hand by short-term corrections with measurement data and additionally or alternatively with coupled storage solutions in the wind farm.
  • a combination of several wind farms that run on one network operator interface can also reduce uncertainty.
  • the area to the left of the P90 value accordingly has an area of 10% and such an area is shown as the remaining area 510 for the 3-hour forecast.
  • this improves, which can be seen from the high value of the 1-hour forecast at 50.
  • this also leads to the curve becoming slimmer and the 10% remaining area ending further to the right, so that the P90 value is further to the right and therefore closer to the predicted performance.
  • the uncertainty of the weather forecast by the weather service 532 can be around 6 to 8%.
  • the uncertainty of the model that describes the wind farm which can be illustrated with parameter block 356, or with wind power block 354, in which the calculation then takes place, can be approximately 2.5%.
  • the technical availability which can be illustrated by the data block 36, or the availability block, is approximately 1%.
  • FIG. 4 shows an uncertainty diagram 400, in which prediction values are shown as their prediction curve over time with their uncertainty.
  • the time axis is divided into three areas.
  • the first time range 401 is not yet in the future, so that the forecast values correspond to the measured values, so that there is no uncertainty.
  • the second time range 402 is in the future and therefore there is an uncertainty that increases with time. The actual value can therefore lie in the range of the uncertainty range shown and accordingly deviate from the prediction curve 404.
  • the third time range 403 is still further in the future and a difference can now be clearly distinguished between a parking uncertainty curve 405 and a weather uncertainty curve 406.
  • the parking uncertainty curve 405 describes the unsecured uncertainty due to parking inaccuracy and measurement uncertainties, whereas the weather uncertainty curve 406 is an uncertainty due to the weather forecast.
  • the parking uncertainty curve 405 forms a much smaller funnel than the weather uncertainty curve 406.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Einspeisen elektrischer Leistung in ein elektrisches Versorgungsnetz mittels wenigstens eines, mehrere Windenergieanlagen aufweisenden Windparks, wobei der Windpark an einem Netzanschlusspunkt elektrische Leistung in das elektrische Versorgungsnetz einspeist und eine Erwartungsleistung (PF) für einen vorbestimmten Einspeisezeitraum bestimmt wird, wobei die Erwartungsleistung einen Wert einer Leistung oder einen zeitlichen Verlauf einer Leistung angibt, von der zu erwarten ist, dass sie dem wenigstens einen Windpark in dem vorbestimmten Einspeisezeitraum als Leistung aus Wind zur Verfügung steht, insbesondere als Summe aller Rotorleistungen aller Windenergieanalgen des Windparks und/oder als einspeisbare Leistung des Windparks, und wobei für die Erwartungsleistung eine Erwartungsgenauigkeit bestimmt wird, die ein Maß dafür ist, wie genau die Leistung im Einspeisezeitraum die Erwartungsleistung erreicht, und/oder wobei zum Bestimmen der Erwartungsleistung (PF) wenigstens eine für die zu erwartende Windgeschwindigkeit repräsentative Winderwartungsgröße (PMO) mit Hilfe einer Wettervorhersage bestimmt wird, und die Winderwartungsgröße ausgehend von der Wettervorhersage zusätzlich mittels einer Korrekturvorschrift abhängig lokaler Wetterdaten und/oder Betriebsdaten des Windparks bestimmt oder verifiziert wird, wobei die Erwartungsleistung (PF) basierend auf der Winderwartungsgröße (PMO) bestimmt wird.

Description

Verfahren und Windpark zum Einspeisen elektrischer Leistung in ein elektrisches
Versorgungsnetz
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Einspeisen elektrischer Leistung in ein elektrisches Versorgungsnetz mittels wenigstens eines, mehrere Windenergieanlagen aufweisenden Windparks. Die Erfindung betrifft auch einen entsprechenden Windpark.
Ein Verfahren zum Einspeisen elektrischer Leistung in ein elektrisches Versorgungsnetz mittels eines Windparks, der mehrere Windenergieanlagen zusammenfasst, ist allgemein bekannt. Neben der reinen Leistungseinspeisung zur Versorgung von Verbrauchern kommen solchen Windparks auch zunehmend Aufgaben im Bereich von Netzsys temdienstleistungen zu sowie bzw. einschließlich Stützaufgaben bis hin zu Aufgaben des Netzwiederaufbaus oder sogar bis hin zur Vorbereitung oder Durchführung eines soge- nannten Schwarzstarts. Solche Aufgaben sind für einen Windpark teilweise schwer zu erfüllen, besonders, weil seine Primärenergie, nämlich der Wind, nicht nur stark schwan ken kann, sondern auch schwer vorhersagbar ist.
Hier ist besonders problematisch, dass allgemeine Wettervorhersagen zwar vergleichs weise genau und gut erhältlich sind, regelmäßig aber für größere geografische Räume vorliegen, als der dazu vergleichsweise kleine geografische Raum eines Windparks. Bei großen Windparks kann zusätzlich oder stattdessen das Problem vorliegen, dass der Windpark besonders hinsichtlich seiner Windstärke über den geografischen Bereich des Windparks nicht homogen ist. An einer Stelle des Windparks kann also eine andere Windgeschwindigkeit vorherrschen als an einer anderen Stelle des Windparks und diese Situation kann sich ständig ändern.
Andererseits könnten lokale Wettervorhersagen für einen Windpark, oder sogar be- reichsweise für den Windpark lokal aufgelöst angefertigt werden, die dafür allerdings eher eine geringe Genauigkeit aufweisen.
Somit bleibt das Grundproblem, dass eine Vorhersagbarkeit für Windgeschwindigkeiten und damit Leistungen für Windparks eher ungenau ist. Eine Planbarkeit für etwaige Leistungseinspeisungen wird dadurch erschwert. Das kann besonders für einen Netzwie- deraufbau oder sogar einen Schwarzstart problematisch sein, wenn ein solcher einen Leistungsverlauf benötigt, der einzuspeisen ist, der dann aber ggf. aufgrund eines Wind einbruchs nicht oder nur unzureichend realisiert werden kann.
Das Deutsche Patent- und Markenamt hat in der Prioritätsanmeldung zur vorliegenden Anmeldung folgenden Stand der Technik recherchiert: DE 10 2017 129 299 A1 , US 9 690 884 B2, US 2014 / 0 195 159 A1 , EP 3 432 091 A1 und CA 2 770 637 A1.
Der vorliegenden Erfindung liegt somit die Aufgabe zugrunde, zumindest eines der oben genannten Probleme zu adressieren. Insbesondere soll eine Planbarkeit verfügbarer Leistung für einen Windpark verbessert werden. Zumindest soll zu bisher bekannten Lösungen eine alternative Lösung vorgeschlagen werden. Erfindungsgemäß wird ein Verfahren gemäß Anspruch 1 vorgeschlagen. Demnach wird von einem Verfahren zum Einspeisen elektrischer Leistung in ein elektrisches Versor gungsnetz mittels wenigstens eines Windparks ausgegangen. Ein solcher Windpark weist mehrere Windenergieanlagen auf, zumindest eine, die über einen gemeinsamen Netzan schlusspunkt in das elektrische Versorgungsnetz einspeist. Der Windpark speist also an dem Netzanschlusspunkt elektrische Leistung in das elektrische Versorgungsnetz ein.
Weiterhin wird vorgeschlagen, dass eine Erwartungsleistung für einen vorbestimmten Einspeisezeitraum bestimmt wird. Die Erwartungsleistung gibt einen Wert einer Leistung oder einen zeitlichen Verlauf einer Leistung an, von der zu erwarten ist, dass sie dem wenigstens einen Windpark in dem vorbestimmten Einspeisezeitraum als Leistung aus Wind zur Verfügung steht. Das ist zunächst so allgemein zu verstehen, dass diese Wind leistung vorhanden ist und auch zumindest theoretisch von dem Windpark aufgenommen und umgesetzt werden kann. Das kann zunächst etwaige technische Grenzen außen vorlassen.
Insbesondere kann die Erwartungsleistung als Summe aller Rotorleistungen aller Wind energieanlagen des Windparks verstanden werden. An jeder Windenergieanlage herrscht Wind vor, der auf den Rotor der Windenergieanlage wirkt und insoweit für den Rotor als Leistung verfügbar ist, was als Rotorleistung bezeichnet wird. Die Erwartungsleistung des Windparks ist dann die Summe aller dieser Rotorleistungen aller Windenergieanlagen des Windparks bzw. aller betrachteten Windenergieanlagen des Windparks.
Die Erwartungsleistung kann aber auch verstanden werden als einspeisbare Leistung des Windparks. Eine solche einspeisbare Leistung des Windparks kann sich von der Summe aller Rotorleistungen darin unterschieden, dass die einspeisbare Leistung, die auch als Einspeiseleistung bezeichnet werden kann, Leistungsverluste als auch Leis tungsbegrenzungen mitberücksichtigen kann, somit also regelmäßig geringer ist als die Summe aller Rotorleistungen. Es wird nun zusätzlich vorgeschlagen, dass für die Erwartungsleistung eine Erwartungs genauigkeit bestimmt wird, die ein Maß dafür ist, wie genau die Leistung im Einspeise zeitraum die Erwartungsleistung erreicht. Die Erwartungsgenauigkeit ist also insoweit ein Maß für die Güte der Leistungsprognose. Hier wurde besonders erkannt, dass es nicht nur wichtig ist, eine Erwartungsleistung möglichst genau zu bestimmen, sondern dass es für eine gute Planbarkeit auch von Bedeutung ist, einschätzen zu können, wie stark dann später tatsächlich, wenn der prognostizierte Einspeisezeitraum erreicht wird, die Leistung von der Erwartungsleistung abweicht. Dazu gibt es verschiedene Vorschläge, die Erwar tungsgenauigkeit anzugeben, was unten noch spezifiziert wird. Eine Möglichkeit, die Erwartungsgenauigkeit zu beziffern, ist, einen P90 Wert anzugeben, der die Wind- parkleistung beschreibt, die mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% wenigstens eintritt. Mit 90% Wahrscheinlichkeit tritt also die damit bezifferte Leistung oder eine höhere Leistung ein. Der P90 Wert kann somit gemäß einer Variante die Erwartungsgenauigkeit bilden.
Außerdem oder alternativ wird vorgeschlagen, dass zum Bestimmen der Erwartungsleis tung wenigstens eine für die zu erwartende Windgeschwindigkeit repräsentative Winder- Wartungsgröße mit Hilfe einer Wettervorhersage vorbestimmt wird, und die Win
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derwartungsgröße ausgehend von der Wettervorhersage zusätzlich mittels einer Korrek turvorschrift abhängig lokaler Wetterdaten und/oder Betriebsdaten des Windparks be- stimmt oder verifiziert wird, wobei die Erwartungsleistung (PF) basierend auf der Winder wartungsgröße (PMO) bestimmt wird.
Die Wettervorhersage, die nämlich insbesondere für einen größeren geografischen Bereich erstellt wird als der Raum, den der Windpark einnimmt, kann am Windpark Abweichungen oder Fehler aufweisen. Dazu wurde erkannt, dass solche Abweichungen oder Fehler zumindest verringert werden können, wenn lokale Wetterdaten und/oder Betriebsdaten des Windparks zur Verbesserung verwendet werden. Die lokalen Wetter daten und Betriebsdaten des Windparks können auch als lokale Windparkdaten bezeich net werden. Sie können Wetterdaten im Windpark oder seiner Umgebung umfassen, wie Windgeschwindigkeiten, Windrichtungen, Temperatur, Niederschlag und Luftdruck, aber auch konkrete Betriebsdaten, wie erzeugte oder abgegebene Leistung. Die lokalen Wetterdaten oder einige davon können auch im Windpark erfasst werden, wie z.B. Wind geschwindigkeit und Windrichtung. Die Windrichtung kann auch aus Azimutstellungen der Windenergieanlage abgeleitet werden. Diese lokalen Windparkdaten können dann zur Korrektur der Wettervorhersage herange zogen werden, um eine bessere Basis für das Bestimmen der Winderwartungsgröße zu haben. Die Winderwartungsgröße wird somit als Prognose bestimmt und kann durch die Korrekturvorschrift eine hohe Genauigkeit haben.
Die Winderwartungsgröße kann selbst eine Windgeschwindigkeit oder auch ein Verlauf einer Windgeschwindigkeit sein, der nämlich möglichst die zu erwartende Windge schwindigkeit wiedergibt. Es kann aber auch eine andere repräsentative Größe sein, wie bspw. ein normierter Wert, der bspw. auf Nennwindgeschwindigkeit normiert sein kann. Es kommt aber auch in Betracht, bereits hier eine Leistung, z.B. eine Rotorleistung, zugrunde zu legen, die nämlich mit der zu erwartenden Windgeschwindigkeit erzeugt werden könnte.
Es kommt auch in Betracht, dass die Winderwartungsgröße besonders abhängig von Betriebsdaten des Windparks verifiziert wird. Das wird besonders für die Variante vorge schlagen, dass die Winderwartungsgröße selbst eine Leistung ist und mit der tatsächli chen Leistung verglichen wird. Eine Möglichkeit besteht darin, dass die Winderwartungs- große ein Leistungsverlauf ist, der über einen vorbestimmten Prognosezeitraum erstellt wurde. Der Anfang des Prognosezeitraums kann dem aktuellen Zeitpunkt entsprechen und der restliche Prognosezeitraum liegt somit in der Zukunft. Dann kann die Winderwar tungsgröße, nämlich ihr Leistungswert, zum Anfang des Prognosezeitraumes mit dem aktuellen Leistungswert, der vergleichbaren Leistung des Windparks verglichen werden. Liegen diese beiden Leistungswerte bspw. um einen Abweichungsfaktor auseinander, liegt z.B. der Leistungswert der Prognose um 20% unter dem aktuellen Leistungswert der des Windparks, so kann die Prognose um die 20%, also den Abweichungsfaktor, korri- giert werden. Das bedeutet, dass die Winderwartungsgröße für den gesamten Prognose zeitraum um diesen Abweichungsfaktor korrigiert wird. Dieser Abweichungsfaktor wäre dann die Korrekturvorschrift.
Das Prinzip ist sinngemäß auch auf den Winderwartungswert anwendbar, wenn dieser eine prognostizierte Windgeschwindigkeit ist und mit einer gemessenen Windgeschwin- digkeit verglichen wird, um ein weiteres Beispiel zu nennen. Das ist auch auf weitere Fälle anwendbar, wie z.B. eine Windrichtung, wobei eine Windrichtung besonders als Randbedingung für die Windgeschwindigkeit berücksichtigt werden kann. Aber beson ders für die Berücksichtigung von Parkeffekten kann die Windrichtung eine wichtige Größe sein. Insoweit kann die Winderwartungsgröße mehrere Größen umfassen, nämlich gemäß einer Ausführungsform die Windgeschwindigkeit und die Windrichtung.
Schließlich wird die Erwartungsleistung basierend auf der Winderwartungsgröße be stimmt. Die Winderwartungsgröße ist insoweit noch von konkreten Daten des Windparks, wie eine technische Verfügbarkeit oder Abschattungseffekte im Park im Wesentlichen unabhängig und ist im Wesentlichen eine Prognose für den Wind, wohingegen die Erwar- tungsleistung konkret die Leistung betrifft, die der Park dann einspeist oder erzeugen kann. In einer Ausführungsform kann die Erwartungsleistung der Winderwartungsgröße entsprechen.
Gemäß einer Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass die Wettervorhersage über einen Vorhersagezeitraum erstellt wird und die Winderwartungsgröße und/oder die Erwartungsleistung als Kurzfristprognose über einen Prognosezeitraum erstellt wird, wobei der Vorhersagezeitraum wenigstens zehnmal so groß, vorzugsweise wenigstens fünfzigmal, insbesondere wenigstens hundertmal so groß ist wie der Prognosezeitraum. Das bedeutet besonders, dass die Wettervorhersage auch weiter in die Zukunft reicht, als die Kurzzeitprognose. Hier wurde besonders erkannt, dass ein kurzer Prognosezeitraum für einen Netzwiederaufbau oder Schwarzstart ausreichend ist und daher eine kurze, genaue Vorhersage dafür besser ist, als eine lange, ungenaue Vorhersage.
Besonders liegt hier nämlich eine technische Aufgabe zu Grunde, und keine wirtschaftli che. Die Bestimmung der Winderwartungsgröße, also besonders die Kurzzeitprognose, dient nicht dazu, eine Stromvergütung zu berechnen oder den Betrieb des Windparks nach der Stromvergütung zu steuern, sondern die Kurzzeitprognose ermöglicht dadurch dem Windpark auch eine planbare Stützaufgabe für das elektrische Versorgungsnetz zu übernehmen. Ein Prognosezeitraum einer Kurzzeitprognose liegt besonders im Bereich bis zu einer Stunde, insbesondere im Bereich bis zu einer halben Stunde, wohingegen ein Vorhersageraum einer Wettervorhersage im Bereich oberhalb mehrerer Stunden liegt, besonders oberhalb eines halben Tages, oder sogar oberhalb mehrerer Tage.
Vorzugsweise wird eine Kurzfristprognose im Bereich von 10 Minuten bis 30 Minuten vorgeschlagen, insbesondere etwa 15 Minuten. Ein Vorhersagezeitraum kann besonders 3 Kalendertage umfassen, also der aktuelle, nächste und übernächste Tag, und daher gemäß einem Beispiel, nicht im Sinne von 72 Stunden. Vorzugsweise kommt hinzu, dass alle 6 Stunden eine Aktualisierung vorgenommen wird, beispielsweise vom Wetterdienst, der die Wettervorhersage liefert. Je nachdem wie alt die Aktualisierung ist, kann man mit der Wettervorhersage, die auch als in einem Speicher abgelegten Prognose vorliegen kann, somit je nach Tageszeit 48 bis 72h in die Zukunft prognostizieren. Diese bildet die Basis für die dazu verbesserte Kurzfristprognose. Es kommt aber grundsätzlich auch in Betracht, statt Kalendertagen volle Tage zu berücksichtigen, so dass eine Wettervorher sage dann für 72 Stunden vorliegt. Es kommen aber grundsätzlich auch andere Vorher sagezeiträume in Betracht, die aber für eine Wettervorhersage meist wenigstens einen vollständigen Tag betragen.
Der Prognosezeitraum ist also signifikant kürzer als der Vorhersagezeitraum. Die Win derwartungsgröße und die Erwartungsleistung haben meist denselben Zeithorizont und damit denselben Prognosezeitraum, sodass dann vorzugsweise beide als Kurzzeitprog nosen vorgesehen sind. Außerdem oder alternativ wird vorgeschlagen, wiederkehrend oder kontinuierlich die Winderwartungsgröße jeweils für einen Vergleichszeitraum vorzubestimmen. Dieser Vergleichszeitraum kann grundsätzlich dem Einspeisezeitraum entsprechen, vorzugswei se ist es aber ein eigener kürzerer Zeitraum, der auch entsprechend wiederkehrend neu definiert wird bzw. bei kontinuierlicher Vorbestimmung auch ein gleitender Vergleichszeit- raum sein kann.
Dazu wird vorgeschlagen, dass zu jedem Vergleichszeitraum, zu dem die Winderwar tungsgröße vorbestimmt wurde, ein Vorhersagevergleich durchgeführt wird. Bei diesem Vorhersagevergleich wird eine Vorhersagegröße mit einer aktuellen Windgröße, die für die aktuelle Windgeschwindigkeit des jeweiligen Vergleichszeitraums repräsentativ ist, verglichen. Die Vorhersagegröße kann bspw. die Winderwartungsgröße sein, sie kann aber bspw. auch die Erwartungsleistung sein. Es kommt auch in Betracht, dass dies besonders im Falle der Winderwartungsgröße eine Windgeschwindigkeit bzw. ein Verlauf der Windgeschwindigkeit ist. Das wird dann mit einer aktuellen Windgröße, die für die aktuelle Windgeschwindigkeit des jeweiligen Vergleichszeitraums repräsentativ ist, ver glichen.
Besonders werden hier natürlich entweder Größen gleicher Einheit, also bspw. zwei Leistungen, oder zwei Windgeschwindigkeiten, verglichen, oder zwei normierte Größen. Entsprechend kann auch die aktuelle Windgröße eine Windgeschwindigkeit sein oder bspw. auch eine Leistung, die nämlich in dem Moment für die aktuelle Windgeschwindig keit repräsentativ ist. Hierzu kommt bspw. in Betracht, die dann tatsächlich erzeugte Parkleistung zu verwenden. Ggf. könnte diese noch rechnerisch verändert werden, wenn bspw. eine Windenergieanlage im Park ausfällt, was einer zentralen Steuereinheit be- kannt sein kann.
Wenn in diesem Fall der Windpark seine Nennleistung erreicht und dadurch dann be grenzt wird, kann evtl eine größere verfügbare Leistung bspw. aus weiteren Eckdaten wie Rotorblattstellungen errechnet werden.
Insoweit wird also ein Vergleich zwischen prognostiziertem Wert und Ist-Wert durchge- führt, der als Vorhersagevergleich bezeichnet werden kann. Aus diesem Vorhersagever gleich wird wenigstens eine Anpassungsvorschrift bestimmt, um die Erwartungsleistung mittels der wenigstens einen Anpassungsvorschrift zu verbessern. Als Verbesserung kommt besonders in Betracht, eine Berechnungsvorschrift zum Berechnen der Erwar tungsleistung aus der Winderwartungsgröße zu verbessern. Außerdem oder alternativ kann die Korrekturvorschrift mittels der Anpassungsvorschrift verbessert werden.
Im einfachsten Fall, um es daran zu veranschaulichen, könnte die Anpassungsvorschrift ein Faktor sein, z.B. 1 ,2 oder 0,8, mit dem die Berechnungsvorschrift, die Korrekturvor schrift und/oder eine andere Vorschrift multipliziert wird, weil nämlich beim Vorhersage vergleich herausgefunden wurde, dass die Erwartungsleistung 20% unter bzw. 20% über der tatsächlichen Leistung lag. Diese Anpassungsvorschrift kann insbesondere auch über den Vergleichszeitraum hinaus gültig sein und im Idealfall für jeden Einspeisezeitraum Anwendung finden. Es kommt aber auch in Betracht, dass die Anpassungsvorschrift unmittelbar auf die Winderwartungsgröße oder die Erwartungsleistung angewendet wird. Es kommt aber auch eine andere als nur faktorielle Anpassung in Betracht, was auch später noch erläu tert wird. Besonders kommt auch in Betracht, mit der Anpassungsvorschrift eine zeitliche Verschiebung zu korrigieren. Auch das kann unmittelbar vorgenommen werden, oder über die Berechnungsvorschrift, die Korrekturvorschrift und/oder eine andere Vorschrift.
Hier liegt besonders der Gedanke zugrunde, dass eine Wettervorhersage recht präzise ist, aber hinsichtlich der Ortsangabe nicht ganz präzise ist. Ähnlich wie Wolken ziehen aber auch Windgeschwindigkeiten weiter und so wurde erkannt, dass eine lokale Unge- nauigkeit regelmäßig eine zeitliche Ungenauigkeit sein kann, dass also eine prognosti zierte Windgeschwindigkeit, oder auch prognostizierte Windrichtung an dem Windpark erst etwas später eintrifft, als vorhergesagt, oder etwas eher. Es ist also möglich, dass bspw. eine Windprognose ein bestimmtes Windprofil für einen bestimmten Zeitraum vorhersagt und dieses Windprofil auch so ähnlich tatsächlich an dem Windpark auftritt, allerdings etwas später oder etwas früher. Auch das kann bei dem Vorhersagevergleich erkannt werden und die Anpassungsvorschrift entsprechend bestimmt werden.
Jedenfalls wird schließlich die Erwartungsleistung basierend auf der Winderwartungsgrö ße und der Anpassungsvorschrift bestimmt, wobei letztere direkt oder indirekt einen Einfluss hat, wie oben beschrieben wurde. Vorzugsweise wird die Erwartungsleistung unter Verwendung eines Leistungsschätzers bestimmt. Hierbei wird besonders vorgeschlagen, dass die Erwartungsleistung aus einer geschätzten Windgeschwindigkeit bzw. einem geschätzten Windgeschwindigkeitsverlauf über einen Leistungsschätzer bestimmt wird. Ein solcher Leistungsschätzer kann als Zustandsbeobachter ausgebildet sein, der eine Windenergieanlage bzw. einen Windpark nachbildet und wie dieser eine Windgeschwindigkeit nebst Windrichtung als Eingangs größe erhält und sich dann als Modell wie die Windenergieanlage bzw. der Windpark verhält und entsprechend auch eine Leistung als Systemgröße ausgibt.
Außerdem oder alternativ kann die Erwartungsleistung zusätzlich unter Berücksichtigung von Randbedingungen bestimmt werden. Dabei kann eine oder mehrere der nachfolgend erläuterten Randbedingungen berücksichtigt werden. Besonders kann eine technische Verfügbarkeit der Windenergieanlagen des Windparks berücksichtigt werden. Dies be deutet im einfachsten Fall, dass berücksichtigt wird, welche der Windenergieanlagen des Windparks im Betrieb sind bzw. ob eine oder mehrere Windenergieanlagen ausgefallen sind, weil sie bspw. temporär gewartet werden müssen.
Es kommt aber auch in Betracht, dass eine Windenergieanlage oder mehrere Windener gieanlagen des Parks reduziert betrieben werden. Auch die Berücksichtigung des Errei- chens einer Leistungsgrenze kommt in Betracht. Eine solche Leistungsgrenze kann eine Nennleistung sein, eine solche Leistungsgrenze kann aber auch eine künstlich vorgege bene Grenze sein, wie bspw. eine, die aus Gründen eines Schallschutzes vorgegeben ist, um nur ein Beispiel zu nennen. Eine solche Begrenzung kann dann ggf. nur eine oder einzelne Windenergieanlagen des Parks betreffen. Eine weitere Grenzleistung kann auch durch einen Netzbetreiber eines elektrischen Versorgungsnetzes, in das der Windpark einspeist, vorgegeben sein.
Auch Informationen über verfügbare steuerbare Lasten können eine Randbedingung sein. Hier kommt besonders in Betracht, dass eine solche Last, z.B. ein durch den Wind park betriebenes Kühlhaus, ggf. bei einem Leistungsengpass in ihrer Leistungsaufnahme zumindest kurzzeitig zurückstehen kann. Dadurch kann virtuell eine Leistung aktiviert werden. Das ist besonders dann von Bedeutung, wenn das Unterschreiten einer Mindest leistung vermieden werden soll.
Als weitere Randbedingung kommt in Betracht, Informationen über zum Einspeisen elektrischer Leistung verfügbare Speicher zu berücksichtigen. Solche verfügbaren Spei- eher können für einen gewissen Zeitraum Leistung bereitstellen und dadurch einen zu starken Leistungseinbruch überbrücken. Auch das eignet sich besonders dazu, ein zu starkes Abfallen der eingespeisten Leistung zu vermeiden.
Besonders die vorstehend genannten Randbedingungen können auch für die Bestim mung der Erwartungsgenauigkeit herangezogen werden. Mitunter kann bereits eine geringe Speicherkapazität oder auch eine geringe Leistungsaufnahme eines steuerbaren Verbrauchers eine garantierte Mindestleistung und damit eine entsprechende Vorhersage einer Mindestleistung erhöhen. Das Problem des Unterschreitens einer Mindestleistung besteht nämlich häufig darin, dass dies aufgrund des selten ideal stetigen Windes nur kurzfristig und ggf. auch nur selten passiert. Um dann hierbei die Gesamtleistungsbilanz des Windparks zu verbessern, also insbesondere um einen seltenen Einbruch zu über brücken, kann eine solche geringe Leistung oder hinsichtlich des Speichers geringe Energie mitunter ausreichen, denn die übrige Zeit kann auf eine solche Unterstützung regelmäßig verzichtet werden. Eine weitere Randbedingung ist eine Information über Nachlaufeffekte im Windpark. Hier wurde besonders erkannt, dass nicht allein die Leistungskennlinie einer einzelnen Wind energieanlage zusammen mit einer Windvorhersage eine Leistungsprognose mit hoher Genauigkeit zulässt. Vielmehr wurde erkannt, dass die Leistung der Windenergieanlagen in einem Parkverbund geringer sein kann als wenn die Windenergieanlage als einzeln stehende Windenergieanlage betrieben werden würde. Dazu ist zum einen generell davon auszugehen, dass im Windpark das Windfeld gegenüber einer Freifläche ge schwächt ist.
Es kann aber auch berücksichtigt werden, dass konkrete Nachlaufeffekte die Leistung einzelner Windenergieanlagen beeinflussen. Steht eine Windenergieanlage hinter einer anderen Windenergieanlage, nämlich in Bezug auf die vorherrschende Windrichtung, so kann diese hinten stehende Windenergieanlage signifikant weniger Wind erhalten und damit entsprechend weniger Leistung erzeugen. Das hängt allerdings sehr stark von der Windrichtung ab und bereits wenige Grad Veränderung der Windrichtung können dazu führen, dass diese vormals hinter der vorderen Windenergieanlage stehende hintere Windenergieanlage von diesem Nachlaufeffekt nicht mehr betroffen ist. Das kann als Randbedingung berücksichtigt werden.
Außerdem oder alternativ wird vorgeschlagen, dass die Erwartungsleistung zusätzlich unter individueller Berücksichtigung der Windenergieanlage des Windparks bestimmt wird. Dazu wird besonders vorgeschlagen, dass für den Windpark in einer Tabelle für jede Windenergieanlage ihre technische Leistungsfähigkeit hinterlegt ist. Zusätzlich wird dazu vorgeschlagen, dass die Tabelle für jede Windenergieanlage abhängig ihrer Azi mutausrichtung bzw. abhängig der Windrichtung und optional in Abhängigkeit einer Tageszeit jeweils eine vorhergesagte technische Leistungsfähigkeit gespeichert wird. Zusätzlich oder alternativ kann die Leistungsfähigkeit in Abhängigkeit der Windgeschwin digkeit gespeichert sein. Dazu kann eine mehrdimensionale Tabelle vorgesehen sein. Darüber kann dann, zusammen mit der vorhergesagten Windgeschwindigkeit die Erwar tungsleistung bestimmt bzw. verbessert werden. Vorzugsweise können für die Erwar tungsgenauigkeit verschiedene Varianten vorgesehen sein, demnach nämlich die Erwar- tungsgenauigkeit nachfolgend erläuterte Informationen enthält bzw. bildet. Die Erwar tungsgenauigkeit kann dabei auch mehrere oder alle der nachfolgend erläuterten Infor mationen enthalten.
Eine bevorzugte Variante ist dabei, dass die Erwartungsgenauigkeit eine erste Leis tungsgrenze angibt, die ihrerseits eine Leistung oder einen Leistungsverlauf angibt, welcher mit einer vorbestimmten Realisierungswahrscheinlichkeit innerhalb des vorbe stimmten Einspeisezeitraums nicht unterschritten wird. Es kann also bspw. ein konstanter Leistungswert angegeben werden, oder ein Windprofil über die Zeit, nämlich über den Einspeisezeitraum, der bspw. mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% innerhalb des vorbe- stimmten Einspeisezeitraums nicht unterschritten wird, also nicht ein einziges Mal unter schritten wird.
Mit einer solchen Angabe kann dann recht gut geplant werden. Besonders dann, wenn diese beispielhaft genannten 95% Wahrscheinlichkeit, die hier also die vorbestimmte Realisierungswahrscheinlichkeit bezeichnet, hinnehmbar ist, wenn also hinnehmbar ist, dass möglicherweise die verbleibenden 5% eintreten. Dabei ist auch zu berücksichtigen, dass regelmäßig mehrere Windparks auf diese Art und Weise arbeiten können. Insoweit ein kurzzeitiges Unterschreiten der vorhergesagten Erwartungsleistung in einem Wind park nur mit 5% zu erwarten ist, ist es unwahrscheinlich, dass die übrigen Windparks, die ähnlich arbeiten, in genau demselben Moment diesen Leistungseinbruch haben, der nur zu den beispielhaft genannten 5% zu erwarten war. Mit anderen Worten braucht die vorbestimmte Realisierungswahrscheinlichkeit nicht unbedingt bei 1 , also bei 100% zu liegen.
Gemäß einer Ausführungsform kann die Erwartungsgenauigkeit eine zweite Leistungs grenze zusätzlich oder alternativ angeben, die ihrerseits eine Leistung oder einen Leis- tungsverlauf angibt, welcher in einem mittelfristigen Mittel nicht unterschritten werden darf. Der Leistungsverlauf darf also ganz kurzfristig unterschritten werden, aber nicht langfristig. Ein solches mittelfristiges Mittel ist besonders eines, das über einen Zeitraum von 10 - 60 sek bestimmt wird. Bricht also die Leistung für 5 sek unter die zweite Leis tungsgrenze ein, ist davor und danach aber deutlich darüber, ist das mittelfristige Mittel dann insgesamt nicht unter der zweiten Leistungsgrenze. Auch hier ist wieder von Be deutung, dass besonders für einen Netzbetreiber die Einzelleistung eines Windparks weniger von Bedeutung ist als die Gesamtleistung mehrerer in sein Netz einspeisender Windparks. Solange die zweite Leistungsgrenze also in einem mittelfristigen Mittel nicht unterschritten wird, kann angenommen werden, dass ein kurzzeitiges Unterschreiten von dem elektrischen Versorgungsnetz kaum bemerkt wird, weil diverse andere einspeisende Windparks ihren Leistungseinbruch - falls überhaupt - nicht in demselben Moment haben werden.
Ebenso wird gemäß einer weiteren Ausführungsform zusätzlich oder alternativ vorge schlagen, dass die Erwartungsgenauigkeit eine dritte Leistungsgrenze angibt, die ihrer- seits eine Leistung oder einen Leistungsverlauf angibt, der in einem kurzfristigen Mittel nicht unterschritten werden darf. Eine solche dritte Leistungsgrenze ist dabei regelmäßig niedriger als die zweite Leistungsgrenze, weil ein kurzfristiges Mittel stärker schwankt als ein mittelfristiges Mittel und daher auch niedrigere Werte annehmen kann. Als kurzfristi- ges Mittel wird hier besonders ein Mittel über einen Zeitraum von 5 - 10 sek angesehen. Auch hier ist für einen Netzbetreiber besonders die Gesamtleistung von Bedeutung, die bei gleicher Wirkweise und gleicher Bestimmung einer Erwartungsgenauigkeit mehrerer Windparks durch diese mehreren Windparks eingespeist wird.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass die Wettervorhersage oder Wetterdaten zum Erstellen einer Wettervorhersage, dem wenigstens einen Wind park von einem externen Wetterdienst regelmäßig übertragen wird bzw. werden. Der Windpark stellt insoweit für die Wettervorhersage also keine eigenen Messungen an, sondern bedient sich besonders auch allgemein verfügbarer Wettervorhersagen. Solche sind regelmäßig auch so aufbereitbar, dass ein Prozessrechner in einem Windpark sie verarbeiten kann.
Dazu wird weiter vorgeschlagen, dass der Windpark die jeweils übertragene Wettervor hersage zumindest temporär speichert. Dies ist in weiser Voraussicht für eine etwaige Unterbrechung zum externen Wetterdienst gedacht. Im Falle einer Unterbrechung zum externen Wetterdienst wird dann nämlich die Erwartungsleistung basierend auf wenigs- tens einer abgespeicherten Wettervorhersage geschätzt. Es liegt dann also anschaulich gesprochen eine ältere Wettervorhersage vor, als in dem Moment verfügbar wäre, wenn die Unterbrechung zum externen Wetterdienst nicht wäre.
Für diesen Fall wird dann besonders vorgeschlagen, dass die abgespeicherte Wettervor hersage unter Berücksichtigung lokaler aktueller meteorologischer Messwerte angepasst wird, besonders, dass sie mittels der Korrekturvorschrift abhängig der lokalen Windpark daten verbessert wird. Hier liegt besonders der Gedanke zugrunde, dass bspw. eine Wettervorhersage eine ansteigende Windgeschwindigkeit von 4 m/sek um 16 Uhr auf 8 m/sek um 17 Uhr vorhergesagte hat. Die lokalen aktuellen meteorologischen Messwer te erkennen dann aber bspw. erst um 16:20 Uhr, dass die Windgeschwindigkeit von 4 m/sek anfängt anzusteigen. Dann kann zusammen mit der abgespeicherten Wettervor hersage angenommen werden, dass die Windgeschwindigkeit bis 17:20 Uhr auf 8 m/sek ansteigt. In diesem vereinfachten Beispiel hat somit die selbst ältere Wettervorhersage den An stieg der Windgeschwindigkeit Vorhersagen können, die lokale Messung hat dabei mithel fen können, diese Vorhersage zu präzisieren, in dem vereinfachten Beispiel nämlich lediglich hinsichtlich des Startpunktes, an dem die Windgeschwindigkeit anstieg. Insoweit wurde eine Lösung gefunden, die Vorhersage sehr präzise an den Windpark anzupas sen. Das beschriebene Prinzip könnte im Übrigen auch für den Fall verwendet werden, in dem die Wettervorhersage nicht abgespeichert werden musste. Aber für den Fall, dass sie abgespeichert werden musste, kann dadurch immer noch eine recht gute Vorher sagequalität für den konkreten Windpark erreicht werden. Hier wurde auch erkannt, dass besonders eine Kurzzeitprognose des Winderwartungs wertes basierend auf einer längerfristigen Wettervorhersage mit guter Genauigkeit erstellt werden kann. Die längerfristige Wettervorhersage kann von einem Wetterdienst auch längere Zeit im Voraus bezogen werden. Die Kurzzeitprognose ist besonders für einen Schwarzstart oder Netzwiederaufbau vorgesehen. Tritt ein solcher Fall ein, kann die Datenverbindung zum Wetterdienst unterbrochen sein. Dann liegen aber noch ältere Wettervorhersagen vor, die der Windpark früher schon abgespeichert hat. Diese älteren Wettervorhersagen können dann basierend auf den lokalen Windparkdaten verbessert werden. Für die lokalen Windparkdaten, oder zumindest einen Teil davon, wird die Da tenverbindung zum Wetterdienst, die nämlich unterbrochen sein kann, nicht benötigt. Durch die Verwendung der zuvor gespeicherten Wettervorhersagen kann aber wenigs tens die Kurzzeitprognose zumindest noch auf ältere Wettervorhersagen zurückgreifen und die Vorhersagequalität durch die lokalen Windparkdaten verbessern.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass ein Schwarzstart und/oder ein Netzwiederaufbau basierend auf der Erwartungsleistung geplant wird. Ein Schwarzstart ist eine Situation, bei der der Einspeiser, hier also der Windpark, ein elektri sches Versorgungsnetz bzw. einen Netzabschnitt davon ohne jegliche Hilfe von außen startet. Dieser Netzabschnitt ist also spannungslos und der Windpark muss die entspre chende Spannung bei entsprechender Frequenz aufbauen und dabei Leistung an die ersten mit dem Netzabschnitt verbundenen Verbraucher liefern. Daran kann sich ein Netzwiederaufbau anschließen, bei dem weitere Netzabschnitte, die spannungslos waren, oder die zumindest voneinander getrennt waren, wieder verbunden werden und dann eine Netzspannung mit gemeinsamer Netzfrequenz aufweisen und Leistung übertragen können. Es kann aber auch ein Netzwiederaufbau ohne vorherigen Schwarzstart, oder zumindest ohne Schwarzstart durch den Windpark geplant werden. Für eine solche Planung ist die Kenntnis der verfügbaren Leistung von großer Bedeu tung. Diese Kenntnis wird zumindest für den Zeitraum benötigt, in dem der Netzbetreiber während eines Schwarzstartes und/oder Netzwiederaufbaus noch reagieren kann, bzw. automatische Netzregler reagieren können. Der Grund ist, dass durchaus akzeptiert werden kann, dass ein Windpark aufgrund von kommenden Windmangel in einem Zeit raum von 15 Minuten die Einspeiseleistung reduziert, solange der Netzbetreiber das weiß und entsprechend andere Windparks oder Kraftwerke hochfahren kann. Dabei ist aber auch ein Zeitraum nach dem Schwarzstart bzw. Netzwiederaufbau mit zu berücksichtigen und zu planen, indem das gestartete oder wiederaufgebaute Netz sich auch in einem stabilen Arbeitspunkt etablieren muss. Insoweit kann dieser Zeitraum, für den die verfüg bare Leistung bekannt sein muss, vergleichsweise lang sein, z.B. eine Viertelstunde oder sogar eine halbe Stunde. Dafür ist dennoch eine Kurzzeitprognose zeitlich ausreichend.
Außerdem oder alternativ wird vorgeschlagen, dass der Netzanschlusspunkt an einem Netzabschnitt des elektrischen Versorgungsnetzes angeschlossen ist und dabei die Erwartungsleistung an einen diesen Netzabschnitt betreibenden Netzbetreiber übertra gen wird, nämlich als Information über die Erwartungsleistung. Insoweit wird der Netzbe treiber in die Lage versetzt, mit der Leistung des Windparks zu planen. Insbesondere ist auch dies im Falle einer Netzaufbausituation, in der wenigstens dieser Netzabschnitt ausgefallen ist, hilfreich. Der Netzbetreiber kann dann diese ihm als verfügbar gemeldete Leistung verwenden und darauf basierend den Netzaufbau koordinieren.
Optional kann zusätzlich zur Übertragung der Erwartungsleistung auch die Erwartungs genauigkeit übertragen werden. Dadurch kann der Netzbetreiber noch besser planen, weil er noch besser weiß, worauf er sich in welchem Rahmen verlassen kann. Auch hierzu gilt, dass der Effekt besonders dadurch hervorgehoben werden kann, dass mehre- re Windparks genauso arbeiten, insbesondere so, dass all diese Informationen automati sierbar sind, der Netzbetreiber diese also in einem Prozessrechner zusammenführen kann.
Die Erwartungsgenauigkeit kann auch hier, wie oben erläutert, verschiedene Varianten betreffen. Im Übrigen kann die Erwartungsgenauigkeit auch, zumindest teilweise, bei der Wettervorhersage mit übertragen werden. Sie kann also, zumindest teilweise, eine Infor mation sein, die der Windpark von dem externen Wetterdienst erhält, insbesondere in computerverarbeitbarer Form. Außerdem oder alternativ wird vorgeschlagen, dass ein Genauigkeitssollwert berücksich tigt wird, der angibt, mit welcher Erwartungsgenauigkeit die Erwartungsleistung bereitge stellt werden soll, wobei der Genauigkeitssollwert vorzugsweise von extern, insbesondere von einem Netzbetreiber empfangen wird. Somit wird vorgeschlagen, statt die Genauig- keit der erstellten Prognose zu beziffern, oder zusätzlich dazu, die Prognose an einer vorgegebenen Genauigkeit zu orientieren.
Es wurde erkannt, dass je nach Situation, besonders Zustand des elektrischen Versor gungsnetzes, eine höhere Genauigkeit gefordert werden kann, was zu einer entspre chend kleineren garantierten Leistung führen kann. Es kann auch eine geringere Genau- igkeit gefordert werden, mit dann wahrscheinlich höherer Leistung. Mit einer Übertragung solcher Genauigkeitssollwerte kann der Netzbetreiber situationsabhängig die verfügbare Leistung für einen Prognosezeitraum, besonders bspw. für 15 Minuten, beeinflussen, indem er über den Genauigkeitssollwert eine geänderte Genauigkeit anfordert. Am Anfang eines Netzwiederaufbaus könnte die geforderte Genauigkeit maximal sein, wenn aber genug Sicherheit im System ist, besonders wenn genügend weitere Windparks, deren Ungenauigkeit sich ausgleichen kann, verfügbar sind, können mehr Lasten ver sorgt werden, indem der Genauigkeitssollwert reduziert wird.
Gemäß einer Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass die Wettervorhersage wenigs tens einen zeitlichen Verlauf einer zu erwartenden Windgeschwindigkeit umfasst. Außer- dem oder alternativ kann die Wettervorhersage in vorbestimmten Wiederholungsinterval len einen Wert einer zu erwartenden Windgeschwindigkeit abgeben. Mit anderen Worten kann ein kontinuierlicher oder quasi kontinuierlicher zeitlicher Verlauf einer zu erwarten den Windgeschwindigkeit verwendet werden. Wenn die Wettervorhersage in vorbestimm ten Wiederholungsintervallen einen Wert einer zu erwartenden Windgeschwindigkeit abgibt, kann dies insbesondere im Bereich von 1 - 5 min liegen. Es wird also alle 1 min oder alle 5 min oder in einem Bereich dazwischen ein Wert bestimmt und abgegeben, so dass sich ein quasi kontinuierlicher Verlauf ergibt. Diese Werte sind zu unterscheiden von einer Aktualisierungsrate, mit der eine vorhandene Wettervorhersage, oder Wetterdaten dazu, aktualisiert werden, was im Bereich von 6 Stunden liegen kann. Aus der Wettervorhersage wird dann die Erwartungsleistung und außerdem oder alterna tiv ein minimaler Wert der Erwartungsleistung als zeitlicher Leistungsverlauf bestimmt. Das kann insbesondere mit Hilfe des Leistungsschätzers erfolgen. Aus dem kontinuierli chen oder quasi kontinuierlichen zeitlichen Verlauf der Windgeschwindigkeit wird also die Erwartungsleistung als Verlauf bestimmt, nämlich als Verlauf über die Zeit. Zu diesem Leistungsverlauf wird dann vorgeschlagen, ihn mittels der Anpassungsvor schrift zu verschieben, zu strecken und/oder zu stauchen. Das betrifft besonders die Amplitude des Leistungsverlaufs, sodass er quasi hoch oder runter geschoben oder gestaucht wird. Es kann vorzugsweise oder zusätzlich auch, seine zeitliche Ausdehnung betreffen. Der Leistungsverlauf kann also in der Zeit vor- oder zurückgeschoben oder gestreckt bzw. gestaucht werden.
Dem liegt die Erkenntnis zugrunde, dass die Wettervorhersage dem Grunde nach als korrekt und zuverlässig angenommen wird. Insbesondere wird angenommen, dass der Leistungsverlauf, der aus der Wettervorhersage berechnet wird, in seinem Grundprofil im Wesentlichen zutreffend ist. Allerdings wurde erkannt, dass ein solcher Leistungsverlauf an dem konkreten Windpark ggf. etwas eher oder etwas später ankommen kann, als der Wettervorhersage zu entnehmen war. Das kann besonders daran liegen, dass die Wet tervorhersage globaler, also für einen größeren Bereich erstellt wird. Je nachdem wo der Windpark genau in diesem größeren Bereich liegt, z.B. genau in seiner Mitte, kann der vorhergesagte Wetterverlauf, besonders der daraus abgeleitete Leistungsverlauf, etwas früher oder später bei dem Windpark auftreffen. Das kann durch entsprechende Ver schiebungen ausgeglichen werden. Es kann auch sein, dass sich der Verlauf beim Errei chen des Windparks etwas verzögert und somit gestreckt ist, was durch eine Stauchung ausgeglichen werden kann. Sinngemäß kommt auch eine Stauchung in Betracht, die durch eine Streckung ausgeglichen werden kann.
Ähnliches kann auch für die Amplitude gelten, denn beim Erreichen des Windparks kann evtl über einen längeren Weg eine Amplitude zu- oder abnehmen. Gleiches gilt für einen kürzeren Weg, nämlich besonders bezogen auf einen Mittelpunkt des größeren Bereichs, für den die Wettervorhersage erstellt wurde. Auch eine solche Amplitudenänderung kann angepasst werden. Damit wird die Wettervorhersage und der daraus abgeleitete Leis tungsverlauf verbessert, ohne dass die Wettervorhersage bzw. der Leistungsverlauf dem Grunde nach in Frage gestellt werden muss. Die Wettervorhersage kann dadurch auf einfache Art und Weise an den konkreten Ort des Windparks angepasst werden. Eine solche oder andere Anpassung kann auch als Nachfitten bezeichnet werden. Ggf. weist der Windpark oder seine nähere Umgebung auch eine spezielle Topologie auf, die bspw. den Wind bremsen kann, so dass in dem Windpark grundsätzlich von einem verringerten Leistungsverlauf auszugehen ist. Das kann entsprechend durch eine Steuerung der Amplitude kompensiert werden. Gemäß einer Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass zur Bestimmung der Korrekturvorschrift und/oder der Anpassungsvorschrift meteorologi- sehe Messwerte des Windparks im Windpark und/oder in örtlicher Nähe des Windparks aufgenommen werden. Damit kann die Wettervorhersage entsprechend verbessert werden, besonders kann sie dadurch an die aktuellen örtlichen Werte angepasst werden, oder anhand dieser Werte angepasst werden.
Es wird vorgeschlagen, als meteorologische Messwerte, eine Windgeschwindigkeit, zusätzlich oder alternativ eine Windrichtung, zusätzlich oder alternativ eine Temperatur, zusätzlich oder alternativ eine Luftdichte und zusätzlich oder alternativ eine Sonnenein strahlung aufzunehmen. Mit diesen Werten könnte besonders auch ein Vergleich mit der Wettervorhersage vorgenommen werden und daraus kann z.B. abgeleitet werden, ob der vorhergesagte Wetterverlauf am Windpark zeitlich hinter der Wettervorhersage liegt, oder davor. Entsprechend kann die Korrekturvorschrift bestimmt werden. Das kann grundsätz lich bei jedem Vergleich der genannten meteorologischen Messwerte vorgenommen werden, besonders aber abhängig davon, wie signifikant die jeweilige Größe ist.
Es kann aber auch die Anpassungsvorschrift davon abhängig bestimmt werden, wenn wenigstens einer dieser Messwerte, besonders die Windgeschwindigkeit, mit der Prog- nose verglichen wird. Die Werte, z.B. die Windrichtung, können auch als Randbedingun gen berücksichtigt werden.
Außerdem oder alternativ wird vorgeschlagen, dass zur Bestimmung der Korrekturvor schrift und/oder der Anpassungsvorschrift Messwerte und/oder Betriebswerte von Wind energieanlagen des Windparks verwendet werden. Insbesondere wird vorgeschlagen, dass eine verfügbare Leistung aus den Messwerten und/oder Betriebswerten geschätzt wird. Hier liegt besonders der Gedanke zugrunde, dass die Windenergieanlage selbst bereits durch ihr Betriebsverhalten zumindest Aussagen über die vorherrschenden Wind verhältnisse zulässt. Dazu gehört besonders, dass aus Leistung, Drehzahl und Blattstel lung und Azimutstellung und natürlich auch den Kenngrößen der Windenergieanlage die Windgeschwindigkeit abgeleitet werden kann. Aus der Azimutstellung, die in der Wind energieanlage üblicherweise auch ausdrücklich bekannt ist, kann entsprechend die Windrichtung abgeleitet werden. Auch all das kann zum Vergleich verwendet werden, besonders für den Vorhersagevergleich, um die Anpassungsvorschrift zu bestimmen.
Auch die Korrekturvorschrift kann mithilfe wenigstens eines der Werte des Windparks bestimmt werden, indem bspw. die geschätzte verfügbare Leistung des Windparks Rück schlüsse auf Wetterdaten zulässt, um daraus eine Korrektur der Wettervorhersage abzu leisten. Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass die Bestimmung der Erwartungsleistung des Windparks auf einer Windparkrecheneinheit des Windparks durchgeführt wird. Die Berechnung erfolgt also lokal vor Ort und hat besonders den Vorteil, dass etwaige Anlagenwerte der Windenergieanlage oder des Windparks auf einfache Art und Weise mit verwertet werden können, ohne dass es dafür einer aufwän digen Übertragung bedarf.
Insbesondere wird dabei vorgeschlagen, dass die Windparkrecheneinheit mit einer unterbrechungsfreien Stromversorgung versehen ist und die Windparkrecheneinheit im Falle eines Netzausfalls des elektrischen Versorgungsnetzes die Bestimmung der Erwar- tungsleistung unter Verwendung der unterbrechungsfreien Stromversorgung fortsetzt und an einen bzw. den Netzbetreiber überträgt. Hier liegt besonders die Erkenntnis zugrunde, dass durch das vorgeschlagene Verfahren der Windpark in die Lage versetzt wird, auch im Falle eines Netzausfalls die aktuelle Wettersituation möglichst genau einschätzen zu können und dadurch eine Information hat, wieviel Leistung ggf. zum Wiederanläufen des Windparks und damit zum Stützen oder Wiederaufbauen des elektrischen Versorgungs netzes bzw. eines Teils davon zur Verfügung steht. Diese Information kann an den Netz betreiber übertragen werden und er kann damit planen.
Die unterbrechungsfreie Stromversorgung kann auch dazu verwendet werden, das Aufnehmen lokaler Wetterdaten und/oder Betriebsdaten des Windparks zu steuern und/oder durchzuführen oder dafür benötigten Versorgungsstrom bereitzustellen. Auch für eine Recheneinheit mit Datenspeicher, auf dem ältere Wettervorhersagen gespeichert sind, insbesondere die Windparkrecheneinheit, kann die unterbrechungsfreie Stromver sorgung einen Versorgungsstrom liefern.
Gemäß einer Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass beim Vorhersagevergleich als Vorhersagegröße die vorbestimmte Winderwartungsgröße oder die Erwartungsleistung mit der aktuellen Windgröße verglichen wird. Die Erwartungsleistung entspricht beson ders der Abgabeleistung, die der Windpark letztlich in das elektrische Versorgungsnetz einspeist und das kann mit der aktuellen Windgröße verglichen werden, die dann ent sprechend die aktuelle Abgabeleistung des Windparks ist. Es kann aber auch eine Zwischengröße zum Vergleich verwendet werden. Die vorbe stimmte Winderwartungsgröße entspricht einem solchen Zwischenwert, der z.B. eine Leistung angeben kann, die noch größer als die tatsächlich eingespeiste Leistung ist, weil bspw. noch keine Effekte im Park wie bspw. Nachlaufeffekte berücksichtigt wurden. Die Winderwartungsgröße kann auch eine Windgeschwindigkeit sein, die vorhergesagt wurde und mit einem repräsentativen Messwert im Windpark oder in der Nähe des Windparks verglichen wird.
Gemäß einer Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass die Winderwartungsgröße mittels eines Wettermodells aus der Wettervorhersage, insbesondere aus Wetterdaten der Wettervorhersage bestimmt wird. Das Wettermodell kann die Korrekturvorschrift enthalten, oder die Korrekturvorschrift ist dem Wettermodell nachgeschaltet. Optional wird eine idealisierte Einspeiseleistung mittels eines Windleistungsmodells aus der Win derwartungsgröße bestimmt. Wenn die idealisierte Einspeiseleistung bestimmt wird, wird die Erwartungsleistung mittels eines Verfügbarkeitsmodells aus der idealisierten Einspei seleistung bestimmt. Für diesen Fall umfasst das Verfahren also wenigstens drei Schritte, nämlich die Winderwartungsgröße aus der Wettervorhersage zu bestimmen, daraus die idealisierte Einspeiseleistung zu bestimmen und daraus die Erwartungsleistung zu be stimmen. Alternativ kommt in Betracht, dass die Erwartungsleistung mittels eines Parkmodells aus der Winderwartungsgröße bestimmt wird. Die Erwartungsleistung wird insoweit ohne den Zwischenschritt über die idealisierte Einspeiseleistung aus der Winderwartungsgröße bestimmt.
Insbesondere ist vorgesehen, dass die Erwartungsleistung unter Verwendung eines bzw. des Leistungsschätzers bestimmt wird, wobei der Leistungsschätzer wenigstens eines der folgenden Modelle umfasst oder eines dieser Modelle ist, nämlich das Wettermodell, das Windleistungsmodell, das Verfügbarkeitsmodell und das Parkmodell.
Die vier Einzelmodelle wurden oben näher erläutert und hier liegt besonders der Vor schlag zugrunde, dass diese Modelle in einem Leistungsschätzer zusammengefasst sein können. Ggf. kommt auch in Betracht, dass nur einige dieser Modelle in dem Leistungs schätzer zusammengefasst sind. Dann kann besonders die Wettervorhersage bzw. die dabei bestimmten Größen die Eingabe für den Leistungsschätzer bilden, wobei weitere Eingangsgrößen hinzukommen können. Das Ergebnis, also die Ausgangsgröße des Leistungsschätzers, ist dann die Erwartungsleistung, basierend auf den entsprechenden Eingabedaten. Auf diese Art und Weise können auch die oben genannten Schritte in dem Leistungsschätzer vereint werden. Dazu können bspw. die jeweils verwendeten Modelle hintereinandergeschaltet sein. Gemäß einer Ausführungsform wird vorgeschlagen, dass das Wettermodell mittels einer Wettermodelladaption adaptiert wird. Die Wettermodelladaption kann dabei als Anpas sungsvorschrift bzw. als eine der wenigstens einen Anpassungsvorschriften angesehen werden. Ebenso kann zusätzlich oder alternativ das Windleistungsmodell mittels einer Windleistungsmodelladaption adaptiert werden. Hier ist dann die Windleistungsmodella daption die bzw. eine der Anpassungsvorschriften.
Vorzugsweise wird die Korrekturvorschrift mittels einer der wenigstens einen Anpas sungsvorschrift adaptiert. Das kann gemäß einer Variante auch in der Adaption des Wettermodells inbegriffen sein, wenn die Korrekturvorschrift Teil des Wettermodells ist. Ebenso kann außerdem oder alternativ das Verfügbarkeitsmodell mittels einer Verfüg barkeitsmodelladaption adaptiert werden. Hier kann dann die Verfügbarkeitsmodelladap tion als eine der wenigstens einen Anpassungsvorschrift angesehen werden.
Außerdem oder alternativ wird vorgeschlagen, das Parkmodell mittels einer Parkmodel ladaption zu adaptieren. Entsprechend kann dann die Parkmodelladaption als Anpas- sungsvorschrift angesehen werden.
Somit wird gemäß einer Ausführungsform vorgeschlagen, dass jedes der genannten vier Modelle adaptiert wird. Diese Adaption kann besonders so vorgenommen werden, dass das Ergebnis des jeweiligen Modells mit einem entsprechenden Messwert oder zumin dest mit einem aus aktuellen Werten ermittelten aktuellen Wert verglichen wird und der Vergleich zur Adaption des jeweiligen Modells verwendet wird.
Vorzugsweise ist der Leistungsschätzer, besonders, wenn er zum Bestimmen der ideali sierten Einspeiseleistung oder der Erwartungsleistung verwendet wird, als neuronales Netz ausgebildet. Dazu wird vorgeschlagen, dass das neuronale Netz in einem offline- Verfahren trainiert wird, insbesondere, dass es mit meteorologischen Messwerten des Windparks trainiert wird. Zusätzlich wird dann vorgeschlagen, dass zum Bestimmen der idealisierten Einspeiseleistung bzw. der Erwartungsleistung das trainierte neuronale Netz verwendet wird.
Besonders sind die Verwendung und das Training eines solchen neuronalen Netzes eine Möglichkeit, eine Adaption umzusetzen. Die Verwendung des neuronalen Netzes hat besonders den Vorteil, dass die strukturellen Zusammenhänge, die jeweils möglichst einem Leistungsschätzer zugrunde gelegt werden sollten, bei der Verwendung eines solchen neuronalen Netzes weniger präzise bekannt sein müssen, solange nur die Struk tur, einschließlich der Ebenen, des neuronalen Netzes ausreichend groß gewählt wird.
Besonders liegt hier auch der Gedanke zugrunde, dass ein besonders kritischer Fall, in dem möglichst genau die Leistung vorhergesagt werden sollte, nur in einem seltenen Fall eines Netzwiederaufbaus oder sogar Schwarzstarts auftritt. Im Normalfall kann insoweit das neuronale Netz trainiert werden. Solange das Ergebnis nicht zur Steuerung des Windparks verwendet wird, wird darin auch ein Offline-Verfahren gesehen, denn die dabei ermittelten Werte fließen nicht unmittelbar in die Regelung ein, sondern werden abgespeichert. Dadurch kann das neuronale Netz und damit besonders der Leistungs- Schätzer im laufenden Betrieb immer weiter verbessert werden.
Das Ergebnis kann besonders dann eingesetzt werden, wenn ein solcher Netzwiederauf bau oder Schwarzstart durchgeführt werden muss und dabei auch die Verbindung zum Wetterdienst, der die Wettervorhersage liefert, unterbrochen ist. Dann nämlich wird vorzugsweise auf ältere abgespeicherte Vorhersagen zurückgegriffen, die entsprechend eine hohe Anpassung für den Windpark erforderlich machen können.
Erfindungsgemäß wird auch ein Windpark vorgeschlagen. Dieser Windpark ist zum Einspeisen elektrischer Leistung in ein elektrisches Versorgungsnetz vorgesehen und es ist vorgesehen, dass der Windpark an einem Netzanschlusspunkt angeschlossen ist, um elektrische Leistung in das elektrische Versorgungsnetz einzuspeisen. Außerdem weist er eine Schätzeinrichtung auf, um eine Erwartungsleistung für einen vorbestimmten Einspeisezeitraum zu bestimmen. Diese Schätzeinrichtung kann als Gerät aber auch als implementiertes Programm in einem Steuerrechner, insbesondere einem zentralen Parkrechner implementiert sein.
Dabei ist vorgesehen, dass die Erwartungsleistung einen Wert einer Leistung oder einen zeitlichen Verlauf einer Leistung angibt, von der zu erwarten ist, dass sie dem wenigstens einen Windpark in dem vorbestimmten Einspeisezeitraum als Leistung aus Wind zur Verfügung steht, insbesondere als Summe aller Rotorleistungen aller Windenergieanla gen des Windparks und/oder als einspeisbare Leistung des Windparks. Die verschiede nen möglichen Bedeutungen der Erwartungsleistung sind bereits im Zusammenhang mit dem Verfahren zum Einspeisen erläutert worden und die dort angegebenen Erläuterun gen treffen auch hier zu. Außerdem ist eine Evaluierungseinrichtung vorgesehen, um für die Erwartungsleistung eine Erwartungsgenauigkeit zu bestimmen, die ein Maß dafür ist, wie genau die Leistung im Einspeisezeitraum die Erwartungsleistung erreicht. Auch diese Evaluierungseinrich tung kann als Gerät vorgesehen sein oder als Programm implementiert sein. Außerdem oder alternativ wird vorgeschlagen, dass die Schätzeinrichtung zum Bestim men der Erwartungsleistung
- einen Winderwartungsschätzer umfasst der dazu vorbereitet ist, wenigstens eine für die zu erwartende Windgeschwindigkeit repräsentative Winderwartungsgröße mit Hilfe einer Wettervorhersage zu bestimmen oder zu verifizieren, und - eine Korrektureinheit umfasst, die dazu vorbereitet ist, die Winderwartungsgröße aus gehend von der Wettervorhersage zusätzlich mittels einer Korrekturvorschrift abhängig lokaler Wetterdaten und/oder Betriebsdaten des Windparks zu bestimmen, wobei
- die Schätzeinrichtung dazu vorbereitet ist, die Erwartungsleistung basierend auf der Winderwartungsgröße zu bestimmen. Damit ist der Windpark dazu vorbereitet, die Erwartungsleistung zu bestimmen, wie oben im Zusammenhang mit Aspekten des Ver fahrens zum Einspeisen elektrischer Leistung erläutert wurde. Der Winderwartungsschät zer, die Korrektureinheit und/oder die Schätzeinrichtung können einzeln oder zusam mengefasst als Gerät oder als auf einem Prozessrechner implementierte Lösung vorge sehen sein. Außerdem oder alternativ wird vorgeschlagen, dass der Winderwartungsschätzer dazu vorbereitet ist, wiederkehrend oder kontinuierlich die Winderwartungsgröße mithilfe einer Wettervorhersage jeweils für einen Vergleichszeitraum vorzubestimmen. Der Winderwar tungsschätzer verwendet also die Wettervorhersage, um darauf aufbauend immer wie der, insbesondere kontinuierlich oder quasi kontinuierlich die Winderwartungsgröße vorzubestimmen.
Die Winderwartungsgröße ist repräsentativ für die zu erwartende Windgeschwindigkeit und kann somit jeweils einen Windgeschwindigkeitswert umfassen. Es kommen aber auch normierte Werte in Betracht, oder auch Leistungswerte, die ebenfalls repräsentativ für die zu erwartende Windgeschwindigkeit stehen können. Leistungswerte sind beson- ders dann repräsentativ für eine Windgeschwindigkeit, wenn ihnen die Annahme zugrun- de liegt, dass sie jeweils eine Leistung angeben, die mit einer Windenergieanlage oder einem Windpark windgeschwindigkeitsabhängig erzeugt werden können.
Außerdem ist eine Vergleichseinheit vorgesehen, um zu jedem Vergleichszeitraum, zu dem die Winderwartungsgröße vorbestimmt wurde, einen Vorhersagevergleich durchzu- führen, bei dem eine Vorhersagegröße mit einer aktuellen Windgröße, die für die aktuelle Windgeschwindigkeit des jeweiligen Vergleichszeitraums repräsentativ ist, verglichen wird. Auch die Vergleichseinheit kann als Gerät oder als implementiertes Programm ausgebildet sein.
Außerdem wird eine Anpassungseinheit vorgeschlagen, um aus dem Vorhersagever- gleich wenigstens eine Anpassungsvorschrift zu bestimmen, um die Erwartungsleistung mit der wenigstens einen Anpassungsvorschrift zu verbessern. Die Anpassungseinheit bestimmt also die Anpassungsvorschrift. Auch dies wurde oben im Zusammenhang mit dem Verfahren zum Einspeisen elektrischer Leistung erläutert und gilt hier sinngemäß. Die Anpassungseinheit, die also die Anpassungsvorschrift bestimmt, kann ihrerseits auch als Gerät oder Implementierung eines Programms vorgesehen sein.
Die Schätzeinrichtung ist dann dazu vorbereitet, die Erwartungsleistung basierend auf der Winderwartungsgröße und der Anpassungsvorschrift zu bestimmen.
Somit wird insbesondere vorgeschlagen, dass der Windpark dazu vorbereitet ist, ein Verfahren gemäß wenigstens einem der vorstehend beschriebenen Ausführungsformen auszuführen. Insbesondere kann das Verfahren dazu, auch unter Verwendung der be schriebenen Einrichtungen und Einheiten, in einem zentralen Parkrechner implementiert sein.
Die Erfindung wird nun nachfolgend exemplarisch unter Bezugnahme auf die begleiten den Figuren näher erläutert. Figur 1 zeigt eine Windenergieanlage in einer perspektivischen Darstellung.
Figur 2 zeigt einen Windpark in einer schematischen Darstellung.
Figur 3 zeigt eine Struktur zur schematischen Beschreibung der Methodik gemäß zumindest einer Ausführungsform. Figur 4 zeigt veranschaulichend ein Diagramm mit einem Unsicherheitstrichter.
Figur 5 zeigt veranschaulichend eine Verteilungskurve.
Figur 1 zeigt eine Windenergieanlage 100 mit einem Turm 102 und einer Gondel 104. An der Gondel 104 ist ein Rotor 106 mit drei Rotorblättern 108 und einem Spinner 110 angeordnet. Der Rotor 106 wird im Betrieb durch den Wind in eine Drehbewegung ver setzt und treibt dadurch einen Generator in der Gondel 104 an.
Figur 2 zeigt einen Windpark 112 mit beispielhaft drei Windenergieanlagen 100, die gleich oder verschieden sein können. Die drei Windenergieanlagen 100 stehen somit repräsentativ für im Grunde eine beliebige Anzahl von Windenergieanlagen eines Wind- parks 112. Die Windenergieanlagen 100 stellen ihre Leistung, nämlich insbesondere den erzeugten Strom über ein elektrisches Parknetz 114 bereit. Dabei werden die jeweils erzeugten Ströme bzw. Leistungen der einzelnen Windenergieanlagen 100 aufaddiert und meist ist ein Transformator 116 vorgesehen, der die Spannung im Park hochtrans formiert, um dann an dem Einspeisepunkt 118, der auch allgemein als PCC bezeichnet wird, in das Versorgungsnetz 120 einzuspeisen. Fig. 2 ist nur eine vereinfachte Darstel lung eines Windparks 112, die bspw. keine Steuerung zeigt, obwohl natürlich eine Steue rung vorhanden ist. Auch kann bspw. das Parknetz 114 anders gestaltet sein, indem bspw. auch ein Transformator am Ausgang jeder Windenergieanlage 100 vorhanden ist, um nur ein anderes Ausführungsbeispiel zu nennen. Der Windpark 112 weist zudem einen zentralen Parkrechner 130 auf, der synonym, nicht nur für die Ausführungsform der Figur 2, als Windparkrecheneinheit bezeichnet werden kann. Dieser zentrale Parkrechner 130 ist besonders dazu vorgesehen, mit jeder Wind energieanlage 100 zu kommunizieren, insbesondere diese Steuerbefehle und/oder Informationen zu übermitteln, aber auch Informationen von den Windenergieanlagen 100 zu empfangen. Zu solchen Informationen können Betriebswerte wie aktuell erzeugte Leistungen und auch Messwerte wie eine erfasste Windgeschwindigkeit oder gemessene Temperatur zählen.
Der zentrale Parkrechner 130 kann auch mit einem Wetterdienst 132 gekoppelt sein, um von dort Wettervorhersagen zu empfangen. Es kommt aber auch in Betracht, dass der Windpark Informationen an den Wetterdienst gibt, was durch den Doppelpfeil angedeutet ist. Die Verbindung 134 zwischen dem zentralen Parkrechner 130 und dem Wetterdienst 132 ist teilweise gestrichelt gezeichnet, um anzudeuten, dass der Wetterdienst örtlich weit getrennt von dem Windpark 112 angeordnet sein kann.
Weiterhin ist ein Netzbetreiber 136 angedeutet, mit dem der Windpark 112 ebenfalls mittels des zentralen Parkrechners 130 kommunizieren kann. Auch hier ist eine Netzbe- treiberverbindung 138 vorgesehen, die durch den Doppelpfeil angedeutet eine gegensei tige Kommunikation ermöglicht. Auch die Netzbetreiberverbindung 138 ist teilweise gestrichelt dargestellt, um die mögliche örtliche Entfernung zu verdeutlichen.
Figur 3 zeigt ein Strukturschema 350, das eine Methodik zum Erreichen einer örtlich möglichst genauen Windprognose bzw. Leistungsprognose veranschaulicht. Dazu wird zunächst davon ausgegangen, dass ein Wetterdienst 532 Wetterdaten liefert, wie bspw. für eine Region diverse verteilte Werte zu Luftdruck, Temperatur, Wind und Niederschlag, um nur einige Beispiele zu nennen, und außerdem oder alternativ Wetterdaten von einem oder mehreren Wettersatelliten liefern kann.
Diese werden dann in einen Vorhersageblock 352 eingegeben. In dem Vorhersageblock können bspw. numerische Wettermodelle oder zumindest eines davon hinterlegt sein, mit dessen Hilfe und mit Hilfe der eingegebenen Wetterdaten eine Wettervorhersage erstellt werden kann. Zusätzlich ist in dem Vorhersageblock 352 eine Korrekturvorschrift imple mentiert, die abhängig lokaler Wetterdaten und/oder Betriebsdaten des Windparks die Wettervorhersage verbessern kann, nämlich konkret an den Windpark anpassen kann. Insoweit kann die Korrekturvorschrift die Wettervorhersage bezogen auf den Windpark korrigieren, zumindest verbessern, sie kann die Wettervorhersage somit für den Wind park nachfitten. Die Korrekturvorschrift kann auch als Teil des Wettermodells implemen tiert sein. Besonders ist die Windgeschwindigkeit für die vorliegenden Zwecke wichtig und somit gibt der Vorhersageblock 352 insbesondere eine Winderwartungsgröße PMO aus.
Diese Winderwartungsgröße PMO kann eine Windgeschwindigkeit sein oder ein Verlauf einer Windgeschwindigkeit, der nämlich in einem Vergleichszeitraum, der in der Zukunft liegt, erwartet wird. Besonders ist der Winderwartungswert als Kurzzeitprognose vorge sehen. Da für den Windpark eine Information über elektrische Leistung besonders rele- vant ist, kann hier auch vorgesehen sein, dass die Winderwartungsgröße PMO eine Leis tung ist, die für eine Windgeschwindigkeit, gleiches gilt dann auch für einen Windge schwindigkeitsverlauf, repräsentativ ist. Hier kann besonders eine Rotorleistung als Winderwartungsgröße verwendet werden, die einen Wert angibt über eine an einem Rotor einer Windenergieanlage anliegenden Wert. Ein solcher Wert kann auch auf den relevanten, hier untersuchten Windpark hochgerechnet werden. Die Winderwartungsgrö ße PMO könnte also der Summe aller zu erwartenden Rotorleistungen in dem betrachte ten Vergleichszeitraum sein. Dennoch ist dies aber als eine Größe zu verstehen, die für eine Windgeschwindigkeit repräsentativ ist und insoweit nachfolgend noch thematisierte Parkprobleme oder Parkef fekte oder Windenergieanlageneffekte ausklammert. Wird hier also die Summe der Rotorleistungen zugrunde gelegt, so ist dies primär eine fiktive Größe.
Die Winderwartungsgröße PMO wird dann in einen Windleistungsblock 354 eingegeben. Der Windleistungsblock 354 beinhaltet ein Windleistungsmodell, mit dem aus der Win derwartungsgröße PMO eine idealisierte Einspeiseleistung P, bestimmt wird. Der Windleis tungsblock 354 kann das Windleistungsmodell mittels eines neuronalen Netzes nachbil den. Eigenschaften des neuronalen Netzes kann der Windleistungsblock 354 dazu aus einem Parameterblock 356 erhalten. Der Parameterblock 356 kann dabei auch die ge- samte Struktur des neuronalen Netzes einschließlich Parametrierung nach einem ent sprechenden Lernprozess übergeben.
Die Verwendung eines neuronalen Netzes ist aber nur ein Beispiel und es kommen auch andere regelungstechnische Umsetzungen für das Windleistungsmodell in Betracht, die ebenfalls entsprechende Parametrierungen ggf. Strukturen und/oder Anfangswerte aus dem Parameterblock 356 erhalten können. Es kommt auch in Betracht, dass erst oder zusätzlich in dem Windleistungsblock die Korrekturvorschrift angewendet wird. Das ist besonders für den Fall vorgesehen, dass die Winderwartungsgröße eine Leistungsprog nose bildet und diese in dem Windleistungsblock 354 mittel der Korrekturvorschrift verifi ziert wird. Diese Korrektur in dem Windleistungsblock 354 kann auch mit weiteren Verän- derungen der Winderwartungsgröße kombiniert sein.
Das Ergebnis des Windleistungsblocks 354 ist eine idealisierte Einspeiseleistung Pi, die der untersuchte Windpark theoretisch erzeugen könnte, wenn die Vorhersage, also besonders die Winderwartungsgröße PMO korrekt ist und alle Windenergieanlagen im Park auch vollständig verfügbar sind. Dann entspräche die Erwartungsleistung der verifi- zierten Winderwartungsgröße. Dabei wird auch die Windrichtung mit berücksichtigt. Die idealisierte Einspeiseleistung P, kann als verifizierte Winderwartungsgröße angesehen werden und sie hängt besonders auch von Parkeffekten im Windpark ab. Dazu gehört die generelle Topologie des Geländes, in dem der Windpark steht und das den Windpark umgibt, aber auch die gegenseitige Beeinflussung der Windenergieanlagen untereinan der. Das beinhaltet zum einen generell eine Abschwächung des Windfeldes durch den Windpark, kann andererseits aber auch konkrete Beeinflussungen einer vorlaufenden Windenergieanlage gegenüber einer nachlaufenden, also genau in Lee stehenden Wind- energieanlagen betreffen. All diese Zusammenhänge sind in dem Windleistungsmodell berücksichtigt, das der Windleistungsblock 354 verwendet.
Die idealisierte Einspeiseleistung P, wird dann in den Verfügbarkeitsblock 358 eingege ben. Der Verfügbarkeitsblock 358 berücksichtigt die technische Verfügbarkeit jeder einzelnen Anlage des Windparks. Die Daten dafür erhält er aus dem Datenblock 360. In dem Datenblock 360 werden somit sämtliche Verfügbarkeitsdaten der Windenergieanla gen des Windparks gesammelt und ständig aktualisiert. Besonders ist darin enthalten, wenn bspw. eine Windenergieanlage ausfällt. Es kommt aber auch in Betracht, dass eine Windenergieanlage nur reduziert betrieben werden darf, weil dies bspw. Schallschutzvor schriften vorgeben. All solche Informationen sind für jede Windenergieanlage des Parks in dem Datenblock 360 gespeichert und werden an den Verfügbarkeitsblock 358 überge ben. Dabei können ggf. auch generelle Daten der betreffenden Windenergieanlage übergeben werden, wie bspw. deren Nennleistung, wenn solche Daten nicht bereits in dem Verfügbarkeitsblock 358 fest gespeichert sind.
Jedenfalls kann der Verfügbarkeitsblock 358 aus der idealisierten Einspeiseleistung P, eine Erwartungsleistung PF des Windparks bestimmen. Diese Erwartungsleistung PF ist eine vorhergesagte Leistung, insbesondere als Kurzzeitprognose, die dann im idealen Fall der tatsächlich im Windpark insgesamt erfassten Leistung, das kann auch die von dem Windpark eingespeiste Leistung sein, entspricht. Hier kann aber auch ein Windäqui valent verwendet werden, also eine Windgeschwindigkeit, die zu einer solchen Leistung führen würde.
Entsprechend wird von einem symbolisch dargestellten Windpark 312 eine gemessene Windparkleistung PM erfasst, oder das genannte Windäquivalent.
Sowohl die Erwartungsleistung PF als auch die gemessene Windparkleistung PM werden dann in einen Vergleichsblock 362 eingegeben und verglichen. Hierbei werden natürlich die jeweiligen Werte oder Verläufe des identischen Vergleichszeitraums verwendet. Wenn also eine Vorhersage für einen Zeitraum vorgenommen wird, der etwa eine halbe Stunde in der Zukunft liegt, wird die daraus ermittelte Erwartungsleistung PF entspre chend mit der gemessenen Parkleistung PM verglichen, die entsprechend die genannte halbe Stunde später gemessen wird. Insoweit kann der Vergleichsblock 362 auch ent sprechend komplex sein und insbesondere auch einen Speicher für mehrere Erwartungs leistungen aufweisen.
Besonders führt der Vergleichsblock 362 dann auch eine Auswertung durch, wobei dafür auch ein separater Block verwendet werden könnte, nämlich eine Anpassungseinheit, die diese Auswertung durchführt und eine Anpassungsvorschrift erstellt. In der Ausführungs form der Figur 3 ist dies in dem Vergleichsblock 362 mit integriert.
Als Ergebnis kommt in der Ausführungsform der Figur 3 sowohl eine Anpassungsvor schrift für den Windleistungsblock 354 und damit das dort implementierte Windleistungs- modell heraus, als auch eine Anpassungsvorschrift für den Vorhersageblock 352 und damit das dort verwendete Wettermodell bzw. die dort verwendeten Wettermodelle. Die Anpassungsvorschriften werden als AV1 bzw. AV2 bezeichnet.
Es kommt aber auch in Betracht, nur eine der beiden genannten Anpassungsvorschriften AV1 oder AV2 zu verwenden, oder auch andere Anpassungsvorschriften zu verwenden. Die Anpassungsvorschrift AV2 kann auch zum Anpassen der Korrekturvorschrift, die im Vorhersageblock 352 implementiert ist, verwendet werden.
Besonders wurde erkannt, dass in einer Netzwiederaufbausituation u.U. keine aktuelle, also neu gerechnete, Prognose mehr für regenerative Kraftwerke, besonders Windparks, zur Verfügung steht, weil besonders Rechenzentren offline sind oder keine Datenverbin- düng mehr haben.
Eine Prognose wird vor allem im Netzwiederaufbau gebraucht, wo nach einigen Stunden Stromausfall die bereits gerechneten Prognosen schon eine deutliche Abweichung von der tatsächlichen verfügbaren Leistung haben können. Die Prognose sollte auch auf Windparkebene vorliegen und u.U. sogar auf Windparkebene gerechnet werden. Auch für eine aktive Netzbetriebsführung von Verteilnetzen oder bei einer Bilanzkreisbewirt schaftung kann eine Kurzfristprognose, bereitgestellt über die Netzbetreiberschnittstelle, genutzt werden.
Eine Idee ist, diese Prognose mittels des Nachfittens von alten Prognosen auf Windpark ebene zur Verfügung zu stellen. Es werden also alte Prognosen bzw. Wettervorhersagen verwendet und an den konkreten Windpark angepasst. Besonders werden Windparks an Mittelspannungs-Umspannwerken und an Hoch- und Höchstspannungsebenen vorgeschlagen.
Dadurch kann besonders eine verbesserte Betriebsführung in kritischen Netzsituationen erreicht werden. Es wird somit besonders vorgeschlagen, Prognosen, besonders alte Prognosen bzw. alte Wettervorhersagen, anzupassen, um windparkscharfe Einspeiseprognosen zu erstellen, um damit wiederum Kurzfristprognosen für eine aktive Betriebsführung zu erstellen.
Gemäß wenigstens einer Ausführungsform wird eine
- Vorrichtung zum Vorhalten und Bereitstellen einer Kurzfristprognose auf Windpark- ebene vorgeschlagen, die folgende Funktionalität umfasst:
- Empfangen einer Prognose, die hier insbesondere für eine Wettervorhersage steht, in regelmäßigen Abständen, z.B. durch Prognosedienstleister, wie Wetter dienste,
- Ablegen der Prognose in einem Windparkspeicher, besonders in einem zentralen Parkrechner,
- Bestimmen und Bereitstellung einer Kurzfristprognose z.B. Bereitstellung über eine Netzbetreiberschnittstelle, über die eine Verbindung vom Windpark zu einem Netzbetreiber hergestellt werden kann,
- Nachfitten, also Anpassen einer abgelegten Prognose durch verfügbare lokale Mess- werte, und das können aktuelle und vergangene Messwerte sein, und Bereitstellen einer verbesserten Prognose, besonders als die Winderwartungs größe und/oder Erwartungsleistung.
Für die lokalen Messwerte kann verwendet werden:
- ein Windmesser auf Windenergieanlagen des Windparks, besonders ein Gon- delanemometer, - nahegelegene Windparks, besonders deren Anemometer oder entsprechende In formationen über eine Einspeiseleistung,
- Windmessmasten, die über Meteo DB oder direkt angebunden werden können und/oder - lokale Wetterstationen.
Die vorgeschlagene Methodik zumindest gemäß einer Ausführungsform umfasst das Folgende, oder Teile davon:
- Erstellung windparkscharfer Einspeiseprognosen basierend auf externen numeri schen Wettervorhersage- und SCADA-Daten besonders durch raumzeitliche Re- gressionsmethoden und
- Rapid-Update Cycle, also das Durchführen schneller Aktualisierungen der erfass ten und/oder prognostizierten Werte mit einem internen Wettervorhersagemodell, und dabei
- Nutzung von Live-SCADA-Daten zur Datenassimilation. Steuerbare lokale Lasten und nutzbarer Speicher, nämlich dazu wenigstens ein Spei cherladezustand und/oder verfügbare Leistung werden in der Prognose, bzw. zur Mini mierung der Unsicherheit berücksichtigt.
Ein Ziel ist die Vorhersagegenauigkeit der Windparkleistung zu erhöhen, durch die Ände rung einer Portfolio-Vorhersage auf eine windparkscharfe Prognose. Dafür wird das Vorhersagemodell in drei Einzelmodelle unterteilt, die separat validiert werden können, nämlich insbesondere das Wettermodell, das Windleistungsmodell und das Verfügbarkeitsmodell.
Es wurde erkannt, dass eine Zusammenschaltung der einzelnen, auf den Windpark optimierten Modelle, zu einer genaueren windparkscharfen Prognose führt, im Vergleich zu Modellen die die gesamte Unsicherheitskette, besonders Windvorhersage, Standort stabilität, Nachlaufmodell, technische Verfügbarkeit und elektrische Verluste, verschmiert bzw. verschmolzen in einem Modell abbilden und auf ein großes Portfolio optimiert sind, also auf eine Vergütung abzielen, aber weniger auf konkrete und lokale Werte.
Es wird vorgeschlagen, dass in der Vorhersagekette, nämlich besonders von den Wet terdaten aus dem Vorhersageblock 532 bis zu bestimmten Erwartungsleistungen, eine Korrekturschleife eingebaut ist, oder mehrere, die die Modellvorhersage statistisch, besonders über die Verbesserungs- oder Korrekturmittel Glättung, lineare Regression, gleitender Mittelwert, dynamische Gewichtung, bias-Korrektur, mit gemessenen Daten korrigiert. Je nach verfügbarer Datenquelle werden SCADA-Leistungsdaten (z.B. auch aus Nachbarwindparks), Gondelanemometerdaten, Statuscodes oder meteorologische Messstationen verwendet. Entsprechend wird die Korrektur bzgl. Winddaten auf die Wettermodelle, bei Leistungsdaten auf das Windparkmodell, das besonders ein neurona les Netz sein kann, angewendet.
Gemäß einem Aspekt wird besonders die Genauigkeit einer Prognose mit berücksichtigt. Dem liegen folgende Gedanken zu Grunde. In einer Netzwiederaufbausituation steht u.U. keine aktuelle, also neu gerechnete, Prog nose für regenerative Kraftwerke wie Windparks mehr zur Verfügung, weil z.B. Rechen zentren offline sind oder keine Datenverbindung mehr haben. Nach einigen Stunden Stromausfall haben die bereits gerechneten Prognosen schon eine deutliche Abweichung von der tatsächlichen verfügbaren Leistung, bzw. eine deutliche Unsicherheit. Der Netz- betreiber benötigt aber in kritischen Netzsituationen neben einer Prognose auch eine Quantifizierung der Unsicherheit, um diese in der Regelung der Windparks mit zu be rücksichtigen. Die Prognose und die Unsicherheit der Prognose müssen auch auf Wind parkebene vorliegen und u.U. sogar auf Windparkebene gerechnet werden.
Aber auch für eine aktive Netzbetriebsführung von Verteilnetzen oder bei einer Bilanz- kreisbewirtschaftung kann eine Kurzfristprognose inklusive Unsicherheit bereitgestellt über die Netzbetreiberschnittstelle, genutzt werden.
Die Idee ist es besonders, eine Quantifizierung der Prognoseungenauigkeit durchzufüh ren.
Das betrifft besonders Windparks an Mittelspannungs-Umspannwerken, Hoch und Höchstspannungen. Besonders soll auch ein Verbesserte Betriebsführung in kritischen Netzsituationen er reicht werden.
Als Aufgabe kann auch angesehen werden, dass je nach Netzsituation und tolerierbarer Prognoseabweichung immer die maximal mögliche Leistung zur Verfügung steht. Besonders wird eine Vorrichtung oder ein Verfahren zum Vorhalten und Bereitstellen einer Prognose inklusive Prognoseunsicherheit auf Windparkebene vorgeschlagen. Dazu werden folgende Schritte oder Ansätze vorgeschlagen:
Empfangen einer Prognose, besonders mit Wahrscheinlichkeitsverteilung, in regelmäßigen Abständen, z.B. durch Prognosedienstleister, - Ablegen der Prognose in einem Windparkspeicher,
Berechnen einer möglichen Prognoseabweichung oder einer Wahrscheinlichkeits verteilung in Abhängigkeit der Wettersituation, verfügbaren Anlagen, Alter der Prognose, und/oder Anzahl der verfügbaren Messsensoren.
Alternativ: Berechnung und Kommunikation einer gesicherten minimalen Leistung in Abhängigkeit einer Vorzugebenen Mindestsicherheit (z.B. 95 %)
Als Bsp. kann das Folgende erläutert werden:
Der Netzbetreiber könnte über die Netzbetreiberschnittstelle beispielsweise vorgeben, mit welcher Verfügbarkeit er die minimal verfügbare Leistung und die (Kurzfrist)-Prognose benötigt, oder er kann die Unsicherheit direkt abfragen und somit diese selber in der Regelung berücksichtigen.
Als zusätzliche Möglichkeiten wird vorgeschlagen:
Reduktion der Unsicherheit durch die Berücksichtigung mehrerer Windparks. Berücksich tigung verfügbarer steuerbarer Lasten und Speicher bei der Berechnung der Unsicher heit. Das kann bspw. folgendes bedeuten: Bei halbvollem Ladezustand eines Speichers steht die Hälfte der Speicherkapazität zur Kompensation der Prognoseunsicherheit zur Verfügung. Vorstudien haben gezeigt, dass mit einem Multimodellansatz die Unsicherheiten jedes Einzelmodells reduziert werden können durch zusätzliche Informationen und Hersteller Knowhow über die Windenergieanlagen und den Windpark, das externe Vorhersagefir men/Trader nicht haben. Die erwartete Unsicherheit eines Windparktransfermodells das mittels eines neuronalen Netzes erstellt worden ist kann bei -2.5% liegen (in Abhängigkeit der Qualität und zur Verfügung stehenden historischen Leistungsdaten).
Das interne Knowhow zur Windenergieanlagen-Technik reduziert die Unsicherheit zur prognostizierten technischen Turbinenverfügbarkeiten auf 1%. Die größte Unsicherheit liegt in der Wettervorhersage. Diese kann sowohl durch eine intelligente Gewichtung von verschiedenen numerischen Wettermodellen als auch durch statistische Korrekturen basieren auf diversen Messdaten im Windparkumfeld reduziert werden. Daher ist es vorteilhaft, diese Aspekte zu kombinieren.
Der Unsicherheitstrichter der Vorhersage kann zum einen durch kurzfristige Korrekturen mit Messdaten verkleinert werden und ergänzend oder alternativ mit gekoppelten Spei- cherlösungen im Windpark. Eine Kombination mehrerer Windparks, die auf einer Netzbe treiberschnittstelle laufen, kann die Unsicherheit ebenfalls reduzieren.
Alle drei Maßnahmen unterstützen die Möglichkeit einen deutlich höheren P90 Wert, der die Windparkleistung beschreibt, die mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% eintritt, für die Vorhersage an die Netzbetreiber zu liefern. Das ist in Figur 5 verdeutlicht, die Wahr- scheinlichkeitsverteilungen, bei Annahme einer ungefähren Normalverteilung, für unter schiedliche Anpassungen zeigt. Die Ordinate zeigt die Wahrscheinlichkeitsdichten und die Abszisse zeigt eine normierte Skala für den Wert des untersuchten Ereignisses. Die Skala kann hier als normierte Angabe einer Parkleistung, besonders Rotorleistung, angenommen werden, z.B. bezogen auf eine maximale Rotorleistung oder maximale Summe aller Rotorleistungen, also bspw. ohne Berücksichtigung einer Begrenzung auf Nennleistung. Dabei ist der mit 50 gekennzeichnete Wert die vorhergesagte Leistung. Der Wert kann bspw. auch für einen absoluten Wert wie 50 MW stehen. In dieser Figur geht es besonders um die grundsätzliche Gegenüberstellung mehrerer Prognose-Kurven
Dabei wurde eine Anpassung, besonders durch die Korrekturvorschrift, für eine 1 - Stunden-Prognose (1 h fit), für eine 3-Stunden-Prognose (3h fit) und für eine 6-Stunden- Prognose (6h fit) vorgenommen bzw. simuliert und dazu entsprechend eine 1 -Stunden verteilung 501 , eine 3-Stunden-Verteilung 503 und eine 6-Stundenverteilung 506 darge stellt. Auch wurden die P1 , P10, P50, P90 und P99-Stellen für die 3-Stunden-Prognose markiert. Es ist besonders zu erkennen, dass sich die Genauigkeit bei der kurzfristigen Prognoseanpassung und damit also bei der kurzfristigen Prognose, erhöht. Für die 1 - Stunden-Prognose ist zudem ein P90-Wert als ,,P90(1 h)“ angedeutet. Der P90-Wert gibt die Windparkleistung an, die mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% wenigstens eintritt. Das entspricht somit dem Flächeninhalt der Fläche unter der jeweiligen Kurve, rechts des P90-Wertes, bezogen auf die gesamte Fläche unterhalb der Kurve.
Die Fläche links des P90-Wertes hat entsprechend einen Flächeninhalt von 10% und eine solche Fläche ist für die 3-Stunden-Prognose als Restfläche 510 eingezeichnet. Mit einer kürzeren Vorhersage verbessert diese sich, was an dem hohen Wert der 1 - Stunden-Prognose bei 50 zu erkennen ist. Das führt aber auch dazu, dass die Kurve schlanker wird und die 10-% Restfläche weiter rechts endet, so dass auch der P90-Wert weiter rechts und damit näher an der vorgesagten Leistung liegt.
Basierend auf Figur 3 kann verdeutlicht werden, dass die Unsicherheit der Wettervorher sage vom Wetterdienst 532 bei etwa 6 bis 8% liegen kann. Die Unsicherheit des Modells, dass den Windpark beschreibt, das mit dem Parameterblock 356 veranschaulicht werden kann, oder mit dem Windleistungsblock 354, in dem die Berechnung dann stattfindet, kann bei etwa 2,5% liegen. Die technische Verfügbarkeit, die durch den Datenblock 36 veranschaulicht werden kann, oder den Verfügbarkeitsblock, liegt bei etwa 1%.
Figur 4 erläutert einen so genannten Unsicherheitstrichter. Dazu zeigt die Figur 4 ein Unsicherheitsdiagramm 400, in dem Vorhersagewerte als Vorhersagekurve über die Zeit mit ihrer Unsicherheit dargestellt sind.
Die Zeit-Achse ist dafür in drei Bereiche geteilt. Der ersten Zeitbereich 401 liegt noch nicht in der Zukunft, so dass die Prognosewerte den Messwerten entsprechen, so dass es keine Unsicherheit gibt. Der zweite Zeitbereich 402 liegt in der Zukunft und daher ist eine Unsicherheit vorhan den, die mit der Zeit zunimmt. Der tatsächliche Wert kann also im Bereich des gezeigten Unsicherheitsbereichs liegen und entsprechend von der Vorhersagekurve 404 abwei chen.
Der dritte Zeitbereich 403 liegt noch weiter in der Zukunft und es kann nun deutlich ein Unterschied zwischen einer Parkunsicherheitskurve 405 und einer Wetterunsicherheits kurve 406 unterschieden werden. Die Parkunsicherheitskurve 405 beschreibt die Unsi- cherheit aufgrund der Parkungenauigkeit und Messunsicherheiten, wohingegen die Wetterunsicherheitskurve 406 eine Unsicherheit aufgrund der Wettervorhersage. Die Parkunsicherheitskurve 405 bildet dabei einen wesentlich kleineren Trichter, als die Wetterunsicherheitskurve 406.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zum Einspeisen elektrischer Leistung in ein elektrisches Versorgungs netz mittels wenigstens eines, mehrere Windenergieanlagen aufweisenden Wind parks, wobei
- der Windpark an einem Netzanschlusspunkt elektrische Leistung in das elektrische Versorgungsnetz einspeist und
eine Erwartungsleistung (PF) für einen vorbestimmten Einspeisezeitraum bestimmt wird, wobei
die Erwartungsleistung einen Wert einer Leistung oder einen zeitli- chen Verlauf einer Leistung angibt, von der zu erwarten ist, dass sie dem wenigstens einen Windpark in dem vorbestimmten Einspeisezeit raum als Leistung aus Wind zur Verfügung steht, insbesondere als Summe aller Rotorleistungen aller Windenergieanalgen des Wind parks und/oder als einspeisbare Leistung des Windparks, und wobei - für die Erwartungsleistung eine Erwartungsgenauigkeit bestimmt wird, die ein Maß dafür ist, wie genau die Leistung im Einspeisezeitraum die Erwartungsleistung erreicht, und/oder wobei
zum Bestimmen der Erwartungsleistung (PF)
wenigstens eine für die zu erwartende Windgeschwindigkeit re- präsentative Winderwartungsgröße (PMO) mit Hilfe einer Wetter vorhersage bestimmt wird, und
die Winderwartungsgröße ausgehend von der Wettervorhersa ge zusätzlich mittels einer Korrekturvorschrift abhängig lokaler Wetterdaten und/oder Betriebsdaten des Windparks bestimmt oder verifiziert wird, wobei
die Erwartungsleistung (PF) basierend auf der Winderwartungs größe (PMO) bestimmt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass
die Wettervorhersage über einen Vorhersagezeitraum erstellt wird und - die Winderwartungsgröße und/oder die Erwartungsleistung als Kurzfrist prognose über einen Prognosezeitraum erstellt, wobei
der Vorhersagezeitraum wenigstens zehnmal, insbesondere wenigstens einhundertmal so lang ist, wie der Prognosezeitraum.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass wiederkehrend oder kontinuierlich die Winderwartungsgröße (PMO) jeweils für einen Vergleichszeitraum vorbestimmt wird, und
zu jedem Vergleichszeitraum, zu dem die Winderwartungsgröße (PMO) vor- bestimmt wurde, ein Vorhersagevergleich durchgeführt wird, bei dem eine
Vorhersagegröße (PMO, PF, Pi) mit einer aktuellen Windgröße (PM), die für die aktuelle Windgeschwindigkeit des jeweiligen Vergleichszeitraums reprä sentativ ist, verglichen wird und
aus dem Vorhersagevergleich wenigstens eine Anpassungsvorschrift be- stimmt wird, um die Erwartungsleistung (PF) mittels der wenigstens einen
Anpassungsvorschrift zu verbessern.
4. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Erwartungsleistung (PF)
unter Verwendung eines Leistungsschätzers bestimmt wird und/oder - die Erwartungsleistung (PF) zusätzlich unter Berücksichtigung von Randbe dingungen bestimmt wird, wobei die Randbedingungen insbesondere aus gewählt sind aus der Liste aufweisend:
technische Verfügbarkeit der Windenergieanlagen des Windparks, Informationen über verfügbare steuerbare Lasten, - Informationen über zum Einspeisen elektrischer Leistung verfügbarer
Speicher und
Informationen über Nachlaufeffekte im Windpark, und/oder dass die Erwartungsleistung (PF) zusätzlich unter individueller Berücksichtigung der Windenergieanlagen des Windparks bestimmt wird, wobei insbesondere - für den Windpark in einer Tabelle für jede Windenergieanlage ihre technische Leistungsfähigkeit hinterlegt ist, wobei die Tabelle für jede Windenergieanlage abhängig ihrer Azimutausrich tung bzw. abhängig der Windrichtung und optional in Abhängigkeit ei ner Tageszeit jeweils eine vorhergesagte technische Leistungsfähig- keit gespeichert hat.
5. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Erwartungsgenauigkeit wenigstens eine Information umfasst aus der Liste aufweisend: eine erste Leistungsgrenze, die eine Leistung oder einen Leistungsverlauf angibt, welcher mit einer vorbestimmten Realisierungswahrscheinlichkeit in nerhalb des vorbestimmten Einspeisezeitraums nicht unterschritten wird, eine zweite Leistungsgrenze, die eine Leistung oder einen Leistungsverlauf angibt, welcher in einem mittelfristigen Mittel, das insbesondere über einen
Zeitraum von 10 bis 60 Sekunden gebildet wird, nicht unterschritten werden darf,
eine dritte Leistungsgrenze, die eine Leistung oder einen Leistungsverlauf angibt, welcher in einem kurzfristigen Mittel, das insbesondere über einen Zeitraum von 5 bis 10 Sekunden gebildet wird, nicht unterschritten werden darf.
6. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass
die Wettervorhersage dem wenigstens einen Windpark von einem externen Wetterdienst regelmäßig übertragen wird,
der Windpark die jeweils übertragene Wettervorhersage zumindest temporär speichert,
im Falle einer Unterbrechung zum externen Wetterdienst die Erwartungsleis tung basierend auf wenigstens einer abgespeicherten Wettervorhersage ge- schätzt wird, insbesondere so, dass
die abgespeicherte Wettervorhersage unter Berücksichtigung lokaler aktueller meteorologischer Messwerte angepasst wird.
7. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass
- ein Schwarzstart und/oder Netzwiederaufbau basierend auf der Erwartungs leistung geplant wird, und/oder dass
der Netzanschlusspunkt an einem Netzabschnitt des elektrischen Versor gungsnetzes angeschlossen ist,
die Erwartungsleistung (PF) an einen diesen Netzabschnitt betreibenden Netzbetreiber übertragen wird, insbesondere im Fall einer Netzaufbausitua tion, in der wenigstens dieser Netzabschnitt ausgefallen ist, und optional zusätzlich zur Übertragung der Erwartungsleistung (PF) die Erwartungs genauigkeit übertragen wird und/oder
ein Genauigkeitssollwert berücksichtigt wird, der angibt, mit welcher Erwar- tungsgenauigkeit die Erwartungsleistung bereitgestellt werden soll, wobei der Genauigkeitssollwert vorzugsweise von extern, insbesondere von einem Netzbetreiber empfangen wird.
8. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass
die Wettervorhersage wenigstens einen zeitlichen Verlauf einer zu erwar tenden Windgeschwindigkeit umfasst, und/oder dass die Wettervorhersage in vorbestimmten Wiederholungsintervallen, die insbesondere im Bereich von 5 bis 30 Minuten liegen, einen Wert einer zu erwartenden Windge schwindigkeit abgibt,
aus der Wettervorhersage, insbesondere mit Hilfe des Leistungsschätzers, die Erwartungsleistung und/oder ein minimaler Wert der Erwartungsleistung als zeitlicher Leistungsverlauf bestimmt wird, und
der Leistungsverlauf mittels der Korrekturvorschrift verschoben, gestreckt und/oder gestaucht wird, insbesondere in seiner Amplitude und/oder in sei ner zeitlichen Ausdehnung.
9. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass
zur Bestimmung der Korrekturvorschrift und/oder der Anpassungsvorschrift meteorologische Messwerte des Windparks im Windpark und/oder in örtli cher Nähe des Windparks aufgenommen werden, und
die meteorologischen Messwerte eine, mehrere oder alle Größen umfassen aus der Liste aufweisend:
Windgeschwindigkeit,
Windrichtung,
Temperatur,
Luftdichte und
Sonneneinstrahlung und/oder dass
zur Bestimmung der Korrekturvorschrift und/oder der Anpassungsvorschrift Messwerte und/oder Betriebswerte von Windenergieanalgen des Windparks verwendet werden, insbesondere dass eine verfügbare Leistung aus den Messwerten und/oder Betriebswerten geschätzt wird.
10. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Bestimmung der Erwartungsleistung (PF) des Windparks auf einer Wind parkrecheneinheit des Windparks durchgeführt wird, wobei insbesondere die Windparkrecheneinheit mit einer unterbrechungsfreien Stromversorgung versehen ist, und die Windparkrecheneinheit im Falle eines Netzausfalls des elektrischen Versorgungsnetzes die Bestimmung der Erwartungsleistung un ter Verwendung der unterbrechungsfreien Stromversorgung fortsetzt und an einen bzw. den Netzbetreiber überträgt.
11. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Vorhersagevergleich als Vorhersagegröße
- die vorbestimmte Winderwartungsgröße (PMO) oder
die Erwartungsleistung (PF),
mit der aktuellen Windgröße (PM), verglichen wird.
12. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass
- die Winderwartungsgröße (PMO) mittels eines Wettermodells aus der Wetter vorhersage bestimmt wird, und optional
eine idealisierte Einspeiseleistung (Pi) mittels eines Windleistungsmodells aus der Winderwartungsgröße bestimmt wird, und,
wenn die idealisierte Einspeiseleistung (Pi) bestimmt wird, die Erwartungs- leistung (PF) mittels eines Verfügbarkeitsmodells aus der idealisierten Ein speiseleistung (Pi) bestimmt wird, andernfalls
die Erwartungsleistung (PF) mittels eines Parkmodells aus der Winderwar tungsgröße bestimmt wird, wobei insbesondere
die Erwartungsleistung (PF) unter Verwendung eines bzw. des Leis- tungsschätzers bestimmt wird und der Leistungsschätzer wenigstens ein Modell ist oder umfasst aus der Liste bestehend aus
dem Wettermodell,
dem Windleistungsmodell,
dem Verfügbarkeitsmodell und
- dem Parkmodell.
13. Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass
das Wettermodell mittels einer Wettermodelladaption als eine der wenigs tens einen Anpassungsvorschriften adaptiert wird, ggf. das Windleistungsmodell mittels einer Windleistungsmodelladaption als eine der wenigstens einen Anpassungsvorschriften adaptiert wird, ggf. das Verfügbarkeitsmodell mittels einer Verfügbarkeitsmodelladaption als eine der wenigstens einen Anpassungsvorschriften adaptiert wird, und/oder - ggf. das Parkmodell mittels einer Parkmodelladaption als eine der wenigs tens einen Anpassungsvorschriften adaptiert wird.
14. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass
der Leistungsschätzer, insbesondere zum Bestimmen der idealisierten Ein- speiseleistung oder der Erwartungsleistung, als neuronales Netz ausgebildet ist, wobei
das neuronale Netz in einem Off-Line Verfahren trainiert wird, insbesondere, dass
das neuronale Netz mit meteorologischen Messwerten des Windparks trai- niert wird, und
zum Bestimmen der idealisierten Einspeiseleistung bzw. der Erwartungsleis tung das trainierte neuronale Netz verwendet wird.
15. Windpark zum Einspeisen elektrischer Leistung in ein elektrisches Versorgungs netz, wobei der Windpark
- an einem Netzanschlusspunkt angeschlossen ist, um elektrische Leistung in das elektrische Versorgungsnetz einzuspeisen und
eine Schätzeinrichtung aufweist, um eine Erwartungsleistung (PF) für einen vorbestimmten Einspeisezeitraum zu bestimmen, wobei
die Erwartungsleistung einen Wert einer Leistung oder einen zeitli- chen Verlauf einer Leistung angibt, von der zu erwarten ist, dass sie dem wenigstens einen Windpark in dem vorbestimmten Einspeisezeit raum als Leistung aus Wind zur Verfügung steht, insbesondere als Summe aller Rotorleistungen aller Windenergieanalgen des Wind parks und/oder als einspeisbare Leistung des Windparks, und wobei - eine Evaluierungseinrichtung vorgesehen ist, um für die Erwartungs leistung eine Erwartungsgenauigkeit zu bestimmen, die ein Maß dafür ist, wie genau die Leistung im Einspeisezeitraum die Erwartungsleis tung erreicht, und/oder wobei
die Schätzeinrichtung zum Bestimmen der Erwartungsleistung ( PF) einen Winderwartungsschätzer umfasst, der dazu vorbereitet ist, wenigstens eine für die zu erwartende Windgeschwindigkeit repräsentative Winderwartungsgröße (PMO) mit Hilfe einer Wet tervorhersage zu bestimmen oder zu verifizieren, und
- eine Korrektureinheit umfasst, die dazu vorbereitet ist, die Win derwartungsgröße ausgehend von der Wettervorhersage zu sätzlich mittels einer Korrekturvorschrift abhängig lokaler Wet terdaten und/oder Betriebsdaten des Windparks zu bestimmen, wobei
- die Schätzeinrichtung dazu vorbereitet ist, die Erwartungsleis tung (PF) basierend auf der Winderwartungsgröße (PMO) ZU be stimmen.
16. Windpark nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass
der Winderwartungsschätzer dazu vorbereitet ist, wiederkehrend oder konti- nuierlich die Winderwartungsgröße (PMO) mit Hilfe einer Wettervorhersage jeweils für einen Vergleichszeitraum vorzubestimmen, und wobei der Windpark eine Vergleichseinheit umfasst, um zu jedem Vergleichszeit raum, zu dem die Winderwartungsgröße (PMO) vorbestimmt wurde, einen Vorhersagevergleich durchzuführen, bei dem eine Vorhersagegröße (PMO, PF, Pi) mit einer aktuellen Windgröße (PM), die für die aktuelle Windge schwindigkeit des jeweiligen Vergleichszeitraums repräsentativ ist, vergli chen wird und wobei
eine Anpassungseinheit vorgesehen ist, um aus dem Vorhersagevergleich wenigstens eine Anpassungsvorschrift zu bestimmen, um die Erwartungs- leistung (PF) mittels der wenigstens einen Anpassungsvorschrift zu verbes sern.
17. Windpark nach Anspruch 15 oder 16, dadurch gekennzeichnet, dass
er dazu vorbereitet ist, wenigstens ein Verfahren gemäß einem der Ansprü che 1 bis 14 durchzuführen, insbesondere dass
- ein zentraler Parkrechner vorgesehen ist zum Ausführen des Verfahrens, insbesondere so, dass das wenigstens eine Verfahren auf dem Parkrechner implementiert ist.
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