Einsatz der Lidar-Technik zur Realisierung eines virtuellen Messmastes

Die Windenergie ist eine der wichtigsten Stützen der Energiewende. Für die effiziente Planung eines Windparks ist eine genaue Windmessung zur Bewertung des Windpotenziales eines Standortes im Vorfeld wichtig. Mit dem neuen Erneuerbare-Energien-Gesetz (Abk. EEG) 2021 und der aktuellen Einschränkung der Standorte in Deutschland ist eine genaue Standortbewertung vor allem in komplexen Standorten wichtiger denn je. Die bodenbasierte Wind-Lidar-Technik1 wird in den letzten Jahren für die Windmessungen vermehrt eingesetzt. Allerdings entstehen bei den gängigen Lidar-Profilern in komplexen Standorten Messfehler, die Unsicherheiten bei der Planung von Windparks erhöhen. Multilidar-Systeme haben das Potenzial, genaue und flexible Messungen in komplexen Standorten zu realisieren. Allerdings ist diese Technologie relativ neu und wird wegen Herausforderungen, wie Kosten, Aufwand und fehlender Standards noch nicht eingesetzt. Die vorliegende Dissertation befasst sich mit der Erarbeitung eines für das komplexe Gelände ausgerichteten Multilidar-Systems im „short range“-Bereich (Abk. MerLiS). Für ein optimales MerLiS werden zuerst anwendungs- als auch technisch orientierte Anforderungen unter Berücksichtigung relevanter Normen, Anwenderbefragungen und atmosphärischer Bedingungen erarbeitet. Zwei Realisierungskonzepte werden darauf aufbauend vorgestellt und auf deren Realisierungsmöglichkeiten untersucht. Beim ersten Konzept handelt es sich um eine innovative Idee, in der Systemkosten durch eine gemeinsame Nutzung von Komponenten stark reduziert werden können. Dieses Konzept eignet sich für eine Festinstallation bei langen oder dauerhaften Messkampagnen. Das zweite Konzept mit verteilten Komponenten stellt ein Kompromiss zwischen Systemkosten und Flexibilität dar und erlaubt es, auch kurze und flexible Messkampagnen durchzuführen. Eine neu erarbeitete Scanstrategie (X-Form) trägt für eine optimale Realisierung eines virtuellen Messmastes zu einer signifikanten Erhöhung der Verfügbarkeit der Messungen bei. Im Detail wird die Messdauer pro Messpunkt erhöht sowie die Scanbewegung auf ein Minimum reduziert. Allerdings muss bei der Nutzung dieser Strategie auf einen geeigneten Systemaufbau geachtet werden. Sowohl die Scanstrategien als auch die MerLiS-Messungen werden im Rahmen einer Messkampagne und einer Windfeldsimulation validiert. Darüber hinaus zeigt eine „Machine Learning“ (Abk. ML) basierte Methode, dass eine Verbesserung der Lidar-Profiler-Turbulenzmessung (Abk. TI) in drei untersuchten Standorten erreicht werden kann. Bei der richtigen Auswahl der Trainingsdaten können sowohl eine Standort- als auch eine Höhenübertragbarkeit gezeigt werden. Dieses MLVerfahren kann zukünftig auch für das Multilidar-System MerLiS bei der Nutzung der XForm-Scanstrategie eingesetzt werden, um noch bessere Ergebnisse bei der Turbulenzbestimmung zu erreichen. Zum Schluss lässt sich festhalten, dass die vorgestellten Konzepte einen Beitrag zur Optimierung der Kosten und des Einsatzes eines Multilidar-Systems leisten können. Der Aufwand bei der Messung mit einem Multilidar-System bleibt im Vergleich zu den gängigen Lidar-Profilern trotzdem hoch. Die ML-basierte Methode kann generell für eine bessere Bestimmung der Lidar-Turbulenz von Nutzen sein. Untersuchungen in weiteren Standorten mit unterschiedlicher Standortkomplexität müssen noch durchgeführt werden.