Analyse von Windmessdaten zwecks mathematischer Beschreibung der Häufigkeitsverteilung (eBook, PDF)
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Die Planung eines Windparks setzt die Kenntnis der Windbedingungen bzw. Windverteilung am Standort voraus. Diese können allein durch Windrohmessdaten nicht erlangt werden, da zu große Datenmengen vorliegen. Es muss also eine Analyse der Windmessdaten durchgeführt werden, um daraus zuverlässige Aussagen über das Windangebot bzw. Windverhältnis des Standorts zu treffen, womit eine erste Energieertrag-Vorabschätzung durchgeführt werden kann. Ziel dieser Arbeit ist die mathematische Beschreibung der Windgeschwindigkeits-Häufigkeitsverteilung des Standortes. Dafür müssen die Windmessdate...
Die Planung eines Windparks setzt die Kenntnis der Windbedingungen bzw. Windverteilung am Standort voraus. Diese können allein durch Windrohmessdaten nicht erlangt werden, da zu große Datenmengen vorliegen. Es muss also eine Analyse der Windmessdaten durchgeführt werden, um daraus zuverlässige Aussagen über das Windangebot bzw. Windverhältnis des Standorts zu treffen, womit eine erste Energieertrag-Vorabschätzung durchgeführt werden kann. Ziel dieser Arbeit ist die mathematische Beschreibung der Windgeschwindigkeits-Häufigkeitsverteilung des Standortes. Dafür müssen die Windmessdaten aus der neuseeländischen automatischen Wetter Station (AWS) des Standorts Westport Airport untersucht werden. Für die Untersuchung wurde die Weibullverteilung-Methode eingesetzt. Diese statistische Methode ist gut geeignet, um die Häufigkeitsverteilung der Windgeschwindigkeiten eines Standortes mathematisch zu beschreiben. Mit dieser Methode sollen die Weibullparameter Formfaktor k und Skalierungsfaktor A ermittelt werden, anhand derer Windangebot am Standort beschrieben und beurteilt werden kann. Die Anwendung der Methode setzt Windgeschwindigkeiten zwischen 4 und 16 m/s voraus. Der Vorteil der Weibullverteilung besteht darin, einen Standort allein durch zwei Parameter beschreiben zu können, also nicht durch Windmessdaten, welche aus einer wesentlich größeren Datenmenge bestehen würden. Die Analyse lieferte einen Skalierungsfaktor A von 4 m/s und einen Formfaktor k von 1,54 für den gesamten Messzeitraum von 8,3 Monaten. Im allgemeinen Fall sollte der Zeitraum der verwendeten Daten nicht zu kurz sein. Ab einem Zeitabschnitt von etwa einem Jahr werden die Häufigkeitsverteilungen recht gut durch die Weibullverteilungsfunktion beschrieben. Trotzdem wurden bei dieser Analyse mit Windmessdaten von insgesamt 8,3 Monaten gute Ergebnisse erzielt und die Häufigkeitsverteilung konnte sehr gut mathematisch beschrieben werden.
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