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Wolkentypbedingte Abweichung zwischen der gemessenen Strahlungsvariabilität und Satelliten gestützten Vorhersagemodellen

Meilinger, S.K. und Yousif, R. und Schroedter-Homscheidt, Marion und Herman-Czezuch, A. und Schirrmeister, C. (2020) Wolkentypbedingte Abweichung zwischen der gemessenen Strahlungsvariabilität und Satelliten gestützten Vorhersagemodellen. In: Proceedings des 35. PV-Symposium. 35. PV-Symposium, 2020-03-17 - 2020-03-19, Bad Staffelstein, Deutschland.

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Kurzfassung

Die vorliegende Studie vergleicht CAMS-Satellitendaten mit bodengestützten 1 min aufgelösten Strahlungsmessungen und macht einen Vorschlag wie die beobachteten Unterschiede in der zeitlichen Variabilität zukünftig in Strahlungsprognosen berücksichtigt werden können. Die Abweichungen von Bodenmessungen, CAMS-Satellitenprodukten und der Strahlungsmodellierung auf der Basis des Strahlungstransfermodells libRadtran werden für verschiedene Wolken-Variabilitätsklassen anhand von hochaufgelösten bodenbasierten Strahlungs-messungen während der ersten MetPVNet-Messkampagne 2018 (September/ Oktober) im Allgäu quantifiziert. Extreme Abweichungen zwischen Satellitendaten und Bodenmessungen erreichen Werte von bis zu ±600 Wm-2. Während die Satelliten-daten im Falle heterogener Wolken die lokale Strahlung am Boden im Mittel um wenige Prozent unterschätzen, kommt es bei optisch dicken, homogenen Wolken im Mittel zu einer starken Überschätzung. Die vorliegende Studie stellt eine statistische Methode zur Quantifizierung der wolkentypbedingten Abweichung der bodennahen Strahlung von Satellitenprodukten vor. Die Ergebnisse können im Rahmen einer Postprozessierung auf Strahlungszeitserien zur Ertragsmodellierung angewendet werden, um so den lokalen wolkentypbedingten Bias in Satellitenmessungen besser zu berücksichtigen und die Stärke der Variabilität der PV-Erträge abschätzen zu können.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/143372/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Wolkentypbedingte Abweichung zwischen der gemessenen Strahlungsvariabilität und Satelliten gestützten Vorhersagemodellen
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Meilinger, S.K.Hochschule Bonn-Rhein-SiegNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yousif, R.Hochschule Bonn-Rhein-SiegNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schroedter-Homscheidt, Marionmarion.schroedter-homscheidt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1854-903XNICHT SPEZIFIZIERT
Herman-Czezuch, A.Hochschule Bonn-Rhein-SiegNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schirrmeister, C.Hochschule Bonn-Rhein-SiegNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2020
Erschienen in:Proceedings des 35. PV-Symposium
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Strahlung, Vorhersage, Variabilität, Photovoltaik, irradiance, forecast, variability, photovoltaikcs
Veranstaltungstitel:35. PV-Symposium
Veranstaltungsort:Bad Staffelstein, Deutschland
Veranstaltungsart:nationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:17 März 2020
Veranstaltungsende:19 März 2020
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Energiesystemdesign
HGF - Programmthema:Energiesystemtransformation
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SY - Energiesystemtechnologie und -analyse
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Systemanalyse und Technologiebewertung
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemanalyse
Hinterlegt von: Schroedter-Homscheidt, Marion
Hinterlegt am:05 Okt 2021 15:38
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:43

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