HONEYMOON: Ein hochaufgelöstes numerisches Windenergiemodell mit Ensemblevorhersage für Standorte an Land und auf See

Ziel des Projekts HONEYMOON ist es, die Vorhersage der Windleistung direkt in die numerische Wettervorhersage zu integrieren. In bisherigen Ansätzen wird die Windleistungsprognose nachträglich aus der Windvorhersage des numerischen Wettermodells berechnet. Die Einbindung beider Schritte in ein System ermöglicht die gezielte Optimierung der Vorhersage der Windverhältnisse für die speziellen Anforderungen der Leistungsvorhersage. Im Hinblick auf die zukünftige Offshore-Anwendung wird dazu insbesondere das Atmosphärische Strömungsmodell mit einem Wellen- und Ozeanmodell zur genaueren Beschreibung der maritimen Windfelder gekoppelt. HONEYMOON kombiniert die beiden Disziplinen Meteorologie und Windenergie, um so die nötige Umgebung für erfolgreichen Vorhersagebetrieb und kontinuierliche Forschung und Entwicklung schaffen.

Das Vorhersagesystem wird mit einer "Plug-and-Play" Strategie entwickelt, die die größtmögliche Flexibilität der Arbeitspakete innerhalb des Projekts garantiert sowie die nachträgliche Einbindung weiterer Module durch Entwickler als auch Endnutzer ermöglicht. Das Modellsystem wird in Echtzeit bei Anwendern in vier Ländern mit meteorologischen Eingangsdaten von vier verschiedenen meteorologischen Diensten getestet.

Der wissenschaftliche Teil gliedert sich in vier Arbeitspakete: 

• Entwicklung numerische Wettervorhersage
• Kopplung Atmosphäre-Wellen- mit Ozeanmodell
• Richtungsabhängige Rauhigkeitsparametrisierung
• Diffusionsparametrisierung
• Entwicklung operatives Ensemblevorhersagesystem
• Ensemblesystem
• Statistische Analyse von Ensemblevorhersagen
• Entwicklung einer standort-abhängigen Windleistungsparametrisierung
• Leistungskurvenanalyse
• Einbindung standort-spezifischer Parameter in Leistungskurve
• Spektrale Analyse von Hochfrequenzdaten
• Demonstration und Überprüfung des Modellsystems bei Endnutzer
• Installation und Tests des Modells an mehrerenStandorten
• Demonstration und Überprüfung mit statistischen Methoden

Konsortium

• Danish Meteorological Institute, DMI, Danmark
• University of Oldenburg, EHF, Germany
• Instituto Nacional Meteorologia, INM, Spain
• Power Technology, UK
• University College Cork, UCC, Ireland
• Espace Eolien, EED, France
• RTE, France
• EWE AG, Germany
• PowerGen Renewables Ltd., UK
• Eltra, Denmark