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Kurzfristvorhersage der Wolkenbedeckung zur effizienten Nutzung von Solarenergie

Zimmer, Florian (2011) Kurzfristvorhersage der Wolkenbedeckung zur effizienten Nutzung von Solarenergie. Diplomarbeit, Leopold-Franzens-Universität Innsbruck.

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Kurzfassung

Solarthermische Kraftwerke und Photovoltaik Anlagen spielen eine groe Rolle in der Produktion von erneuerbarer Energie. Durch die Abhängigkeit von meteorologischen Bedingungen schwankt die einkommende Strahlung am Boden. Wolken sind hauptsächlich dafür verantwortlich, dass die Irradianz kurzfristig variiert. Für ein optimales Speicher- und Energiemanagement von Solarkraftwerken, ist es sehr wichtig zu wissen, wann Wolken ihre Schatten auf die Re ektoren werfen. Der geostationäre europäische Wettersatellit Meteosat Second Generation (MSG), mit seinem Spinning Enhanced Visible Infra-Red Imager (SEVIRI), bietet die Möglichkeit die Wolkenbedeckung in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung zu beobachten. SEVIRI scannt die Erde in einer zeitlichen Auflösung von 15 Minuten und einer räumlichen Auflösung von 3km x 3km am Subsatellitenpunkt in 12 Spektralkanalen. Aus den Informationen der solaren Kanäle (VIS006,VIS008) und dem thermischen Kanal (T108) wurde eine kurzfristige Vorhersage der Wolkenbedeckung, auf der Grundlage von Verschiebungsvektoren entwickelt. Der Vorhersagezeitraum liegt zwischen 15 Minuten und 7 Stunden. Das Verschiebungsvektor Modell basiert auf einer "optischen Fluss" Methode. Bei Wolken werden kleine Phänomene von großen überlagert, um diese Schwierigkeit zu berücksichtigen analysiert die Methode das Bildpaar sukzessiv von kleiner zu großer Auflösung. Die Verschiebungsvektoren werden aus einer Bildfolge, welche 15 Minuten zeitlichen Unterschied haben, berechnet. Der zeitliche Unterschied resultiert aus der zeitlichen Auflösung von MSG. Durch das Verschiebungsvektorenfeld werden Wolkeninformation in die Zukunft extrapoliert. Um die Vorhersage zu evaluieren, werden die Vorhersagen, welche verschiedenen synoptische Bedingungen haben, mit der Modellvorhersage der Gesamtbewölkung und einem neuen Diagnoseverfahren aus dem lokalen Modell (LM) des DWD (COSMO-DE) verglichen. Das neue Diagnoseverfahren (LMSynsat, Lokal-Modell Synthetic Satellite imagery) erlaubt eine operationelle Berechnung von synthetischen Satellitenbilder, auf Basis eines vorwärtsrechnenden Strahlungstransfermodell. Diese thermischen Satellitenbilder und die Gesamtbewölkung wurden benutzt um die Qualität der Vorhersage zu verifzieren. Zur Messung der Güte der Vorhersage wurden meteorologische Gütemaße, wie z.B BIAS, Threat, Accuracy usw. und der "Displacement and Amplitude Score (DAS)" verwendet, welcher sowohl Distanz als auch Amplitudenfehler beinhaltet. Die Ergebnisse zeigen, dass in den ersten 4 Stunden der Vorhersage die extrapolierten Satellitenbilder die Modellvorhersage übertreffen. In einem weiteren Schritt wurde eine Strahlungsvorhersage entwickelt, sie basiert auf der "optischen Fluss" Methode und SOLEMI (Solar Energy Mining). SOLEMI ist ein Service des DLR (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt) welcher Strahlungsdaten in hoher Qualität für die Energiewirtschaft bereitstellt. Nach Beschreibung der Methoden, werden ausgesuchte Beispiele vorgestellt und die Ergebnisse besprochen.

Dokumentart:Hochschulschrift (Diplomarbeit)
Titel:Kurzfristvorhersage der Wolkenbedeckung zur effizienten Nutzung von Solarenergie
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-Adresse der Autoren
Zimmer, FlorianNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:22 März 2011
Seitenanzahl:125
Stichwörter:Kurzfristvorhersage, Wolkenprognose, Strahlungsvorhersage
Institution:Leopold-Franzens-Universität Innsbruck
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Erneuerbare Energie
HGF - Programmthema:E SF - Solarforschung (alt)
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SF - Solarforschung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Solare Verfahrenstechnik (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Physik der Atmosphäre > Fernerkundung der Atmosphäre
Hinterlegt von: Jana Freund
Hinterlegt am:02 Jan 2012 13:00
Letzte Änderung:10 Jan 2012 11:43

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