Siemens Global Energy Generation – weltweite Stromerzeugung aus Wind und Sonne

Aufbauend auf der im Projekt „Siemens Global Energy Demand“ angelegten Geo-Datenbank beim Auftraggeber Siemens befasste sich das Nachfolgeprojekt „Siemens Global Energy Generation“ mit der Aufbereitung von Wetterdaten aus dem „Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2)“-Modell [1] des Global Modeling and Assimilation Office der NASA, um daraus weltweite Erzeugungsgänge für Photovoltaik und Windkraftanlagen zu erzeugen. Das MERRA-2-Projekt begann 1970 und sammelt seither kontinuierlich umfassende Daten zu verschiedenen Parametern der Atmosphäre, den Ozeanen, Landmassen und Aerosolen der Erde.

MERRA-2 liefert eine Vielzahl an Wetterparametern in u.a. stündlicher Auflösung. Die Daten liegen dabei auf einem geographischen Gitter von 0,625° Länge und 0,5° Breite vor, was ca. 48 x 57 km in Süddeutschland entspricht. Nicht alle für die Berechnung der Erzeugungsgänge benötigten Parameter liegen jedoch direkt vor – fehlende Zwischenergebnisse müssen zunächst abgeleitet werden. Für die Berechnung der Wind-Erzeugungsgänge kann so z. B. auf die Windgeschwindigkeiten in 10 und 50 m Höhe sowie Luftdruck zurückgegriffen werden. Um die Windgeschwindigkeit in 60, 80, 100, 120 bzw. 140 m berechnen zu können, wird daher zunächst der atmosphärische Stabilitätsfaktor Z₀ aus der Umkehrung des logarithmischen Windprofils für jede Stunde berechnet. Anschließend können die übrigen Höhen über dieses Profil berechnet werden.

Im Fall von Photovoltaik müssen dagegen zuerst die direkten und diffusen Anteile der Solarstrahlung berechnet werden. Diese können über das „Erbs-Modell“ [2] aus der gesamten Solarstrahlung am Boden sowie der extraterrestrischen Solarstrahlung abgeleitet werden. Weiterhin müssen für Photovoltaik notwendige Parameter wie die Sonnenposition zu jeder Stunde, die Solarstrahlungs-Einfallswinkel, reflektierte Strahlung sowie Schwachlichtverhalten der PV-Module bestimmt werden. Abbildung 1 zeigt ein exemplarisches Analemma (täglich erreichter Sonnenhöchststand) des Standortes Greenwich, Vereinigtes Königreich, im Jahr 2012.

Für Photovoltaik werden die Erzeugungsgänge für Dachneigungen in 10°-Schritten von 10° bis 40° sowie zusätzlich 45° und Orientierungen in 22,5°-Schritten erstellt. So kann für jede Gitterzelle die optimale oder eine beliebige Kombination aus Neigung und Orientierung gewählt und die entsprechenden Erzeugungsgänge bzw. Volllaststunden ausgelesen werden.
Für Windkraft werden dagegen Erzeugungsgänge ausgewählter Onshore- und Offshore-Anlagen und Nabenhöhen erstellt.

Die folgende Animation zeigt die weltweiten PV-Volllaststunden für die jeweils ertragreichste Kombination aus Orientierung und Dachneigung bzw. die Windkraft-Volllaststunden für die Windkraftanlage Siemens SWT-3.6-107. Alle Daten sind aus Übersichtlichkeitsgründen auf jeweils 9 MERRA-Zellen aggregiert und bilden das Wetterjahr 2015 ab.

Die Animation kann über den Umschalt-Button zwischen PV und Wind umgeschaltet werden. Die Buttons Start und Stop starten bzw. stoppen die Animation. Über das Mausrad kann der Globus vergrößert oder verkleinert werden, über drag&drop verschoben. Der Reset-Button bringt den Globus in die Ausgangsposition zurück. Die Volllaststunden einer Zelle werden im Tooltip angezeigt, wenn mit der Maus über sie gefahren wird.

Weiterhin wurde eine erweiterbare globale Datenbasis an Ausschlussflächen für Onshore Windkraft angelegt, die neben Naturschutzflächen und Hangneigungen auch variable Abstände zu Siedlungsflächen aus OpenStreetMap bereitstellt.

Ausgehend von dieser umfangreichen Datenbankstruktur können nun auf globaler Ebene regionale Analysen zur Stromerzeugung durch Windkraft und Photovoltaik unter Berücksichtigung zuschaltbarer Ausschlussflächen durchgeführt werden. In Kombination mit den kleinteilig aufgelösten Stromverbrauchsdaten der privaten Haushalte und der Sektoren Gewerbe, Handel, Dienstleistung und Industrie aus dem ersten Projekt kann so ein erster Überblick über die energetische Situation an jedem Ort der Erde gewonnen werden.

Weitere Informationen:

• Siemens Global Energy Demand – Modellierung des weltweiten Stromverbrauchs

Literaturverzeichnis: