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Berechnung der optimalen Auslegung von Offshore-Windkraftanlagen zur Erhöhung der Versorgungssicherheit

Engel, Peter (2014)
Berechnung der optimalen Auslegung von Offshore-Windkraftanlagen zur Erhöhung der Versorgungssicherheit.
Technische Universität Darmstadt
Ph.D. Thesis, Primary publication

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Berechnung der optimalen Auslegung von Offshore-Windkraftanlagen zur Erhöhung der Versorgungssicherheit
Language: German
Referees: Hartkopf, Prof. Thomas ; Wagner, Prof. Ulrich ; Hinrichsen, Prof. Volker
Date: 2014
Place of Publication: Darmstadt
Date of oral examination: 29 January 2014
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Abstract:

Die geplante Ausweitung der Installation von Offshore-Windkraftanlagen in Nord- und Ostsee als Teil der Umstrukturierung der deutschen Stromerzeugung hin zu einem höheren Anteil Erneuerbarer Energien soll die Zuverlässigkeit der Stromversorgung nicht verringern. Dieser Ausbau soll einerseits bei möglichst geringen Kosten stattfinden, während andererseits die Rendite neuer Offshore-Windparks ausreichend attraktiv bleiben muss, um die dafür benötigten erheblichen Investitionen auszulösen. Um den Einfluss des Vergütungsmodells, der Umweltbedingungen in Nord- und Ostsee, des bestehenden Kraftwerksparks und der physikalischen Randbedingungen auf die zukünftige Entwicklung von Offshore-Windkraftanlagen zu ermitteln, wurden im Rahmen dieser Arbeit verschiedene Teilmodelle in der Mathematik-Software MATLAB© entwickelt und miteinander verknüpft: • Ein Optimierungsalgorithmus für Mehrgrößenprobleme, der effizient und zuverlässig die Pareto-Front für Optimierungsprobleme mit einer beliebigen Anzahl von Parametern und Zielfunktionen ermitteln kann. • Eine Methode zur Berechnung des Beitrags eines einzelnen Kraftwerks oder eines beliebigen Kraftwerksparks zur gesicherten Leistung im Netz, basierend auf dem real existierenden Kraftwerkspark in Deutschland in den Jahren 2006 bis 2010. Es können vier unterschiedliche Kennzahlen berechnet werden. • Ein Kostenmodell, das die Kosten für die Hauptkomponenten einer Offshore-Windkraftanlage, inklusive Netzanschluss und Installation, aus einer begrenzten Anzahl von Design-Parametern ermittelt. • Ein Skalierungsmodell für Kennlinien von Windkraftanlagen, das es ermöglicht, mit geringem Rechenaufwand sehr realitätsnahe Kennlinien für geplante Windkraftanlagen mit beliebigen Bemessungsleistungen und Rotordurchmessern aus den Kennlinien bereits existierender Anlagen abzuleiten. • Eine auf neuronalen Netzen basierende Fehlerkorrekturfunktion für die Windmessdaten der FINO-Forschungsplattformen, die es ermöglicht, die Messwerte ausgefallener Sensoren aus den Werten benachbarter Sensoren zu rekonstruieren. • Eine Implementierung des EEG-Vergütungsmodells, das alle wichtigen Einflussfaktoren berücksichtigt und den Barwert einer Investition für die beiden möglichen Vergütungsvarianten berechnet. Basierend auf den mit dem Gesamtmodell durchgeführten Optimierungen werden Schlussfolgerungen über die zukünftige Entwicklung der Offshore-Windkraft in Deutschland abgeleitet: • Eine niedrige spezifische Leistung von maximal 250W=m2 ist an allen Standorten volkswirtschaftlich und betriebswirtschaftlich sowie im Hinblick auf die Versorgungszuverlässigkeit optimal. • Um den Beitrag von Offshore-Windparks zur Versorgungszuverlässigkeit weiter zu erhöhen, ist eine Senkung der spezifischen Leistung effektiver als eine Vergrößerung der Nabenhöhe. • Eine Senkung der spezifischen Leistung reduziert die Rendite deutlich und erhöht die Stromgestehungskosten leicht. • Für einen vorgegebenen Standort entspricht die Anlagenauslegung mit der höchsten Rendite in den betrachteten Fällen auch der Auslegung mit den niedrigsten volkswirtschaftlichen Kosten. • Eine Erhöhung des Kapazitätskredits erhöht die Stromgestehungskosten nur unwesentlich. • Eine Erhöhung der Nabenhöhe über 150m erhöht die Stromgestehungskosten und senkt die Rendite. • Die Entfernungskomponente der Vergütung nach EEG trägt nicht zu einer sinnvollen Steuerung der Auslegung von Offshore-Windkraftprojekten bei. • Die Einführung einer "‘Verstetigungskomponente"’ in die Vergütung nach EEG kann dazu beitragen, die Entwicklung so zu beeinflussen, dass Offshore-Windkraftanlagen einen größeren Beitrag zur Netzstabilität leisten. • Die ideale Anlagengröße für Windparkprojekte in der deutschen AWZ beträgt 7MW bis 10MW bei Rotordurchmessern zwischen 160m und 240m.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

The envisioned expansion of the installation of offshore wind farms in the North and Baltic Sea as part of the restructuring of the German electricity production towards a higher share of renewable energy should not reduce the reliability of the electric power supply. This expansion on the one hand should happen at the lowest possible cost, while, on the other hand, the return on investment of new offshore wind farms must remain sufficiently attractive to induce the required significant investment. To determine the influence of the feed-in-tariff, the wind conditions in North Sea and Baltic Sea, the existing generation system, and the physical boundary conditions on the future development of offshore wind energy converters, several separate models were developed in MATLAB© in the course of this dissertation: • An optimization algorithm for multi-dimensional problems, able to efficiently and reliably determine the Pareto-front for optimization tasks with an arbitrary number of parameters and objective functions. • A method to calculate the contribution of a single power plant or a given generation system to the guaranteed capacity, based on the existing generation system in Germany in the years 2006 to 2010. Four different indicators can be determined. • A cost model to calculate the costs for the main components of an offshore wind energy converter, including grid connection and installation, based on a limited number of design criteria. • A scaling model for wind turbine power curves, enabling estimation of realistic power curves for prospective wind energy converters, featuring arbitrary nominal power and rotor diameter, based on the power curves of existing wind energy converters. • An error correction function based on neural networks for the wind measurement data from the FINO research platforms, enabling the reconstruction of missing data from neighboring sensors. • An implementation of the German feed-in-tariff, considering all major drivers and returning the present value of an investment for both available compensation options. Based on the optimization conducted with the combined model, conclusions for the future development of offshore wind power in Germany are derived: • Low specific power of at most 250W=m2 results in the best economic results for both the investor and the community, as well as in a high contribution to security of supply. • To further increase the contribution of offshore wind parks to power system stability, a reduction of specific power is more effective than an increase in hub height. • A reduction of specific power results in a considerable reduction of return on investment and a moderate increase of cost of energy. • For a given location the turbine design with the highest return on investment corresponds to the design with the lowest cost of energy, for all cases considered. • Raising the capacity credit results in moderately increased cost of energy. • Rising the hub height above 150m increases the cost of energy and lowers the return on investment. • The distance-to-coast component of the German feed-in-tariff does not contribute to a sensible design of offshore wind projects. • The introduction of a "‘steadying"’ component to the feed-in-tariff can lead to design changes that will result to an increased contribution of offshore wind energy converters to security of supply. • The optimal offshore wind energy converter for projects in the German exclusive economic zone has a nominal power of 7MW to 10MW with a rotor diameter between 160m and 240m.

English
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-37858
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Regenerative Energien
Date Deposited: 23 Apr 2014 09:30
Last Modified: 09 Jul 2020 00:36
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/3785
PPN: 386312672
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