Forstinger, Anne

Hirsch, Tobias

Kraas, Birk

Noureldin, Kareem

Nouri, Bijan

Schmidt, Thomas

Wilbert, Stefan

Institute of Transport Research:Publications

Birk Kraas, Thomas Schmidt, Anne Forstinger (CSP Services)Stefan Wilbert, Bijan Nouri, Kareem Noureldin, Tobias Hirsch (DLR)DLR Sonnenkolloqium 202009. Juni 2020Vorhersagemethoden für Solarstrahlungbasierend auf WolkenkamerasVorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 2Überblick • WobaS und WobaS-A Forschungsprojekte• Funktionsweise des Systems• Validierung des Systems (DNI-spezifisch)• Beispiel der Anwendung von räumlich aufgelösten DNI-Informationen am Parabolrinnenkraftwerk• AusblickVorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 3WobaS Förderprojekte • WobaS und WobaS-A  BMWi Forschungsprojekte• WobaS: Wolkenkamera-basierte Betriebsstrategien für konzentrierende Solarkraftwerke• Verbundförderprojekt WobaS: Entwicklung Nowcasting System durch DLR, CSPS und TSK Flagsol(12/2015 - 11/2018), Bewertung und Entwicklung von vorhersagebasierten Betriebsstrategien• WobaS-A (Nachfolgeprojekt, seit 12/2018: Optimierung des Systems, Marktstudie, Verwendung des Systems in Parabolrinnen-, Turm- und PV-KraftwerkenVorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 4• Einstrahlungskarten (DNI, GTI, GHI) mit hoher zeitlicher Auflösung (z.B. 30 sec)• Vorhersage für nächste ~15 min, Update alle 30sec• Räumliche Auflösung bis zu 5m x 5m• Räumliche Abdeckung bis zu ~10km x 10kmKamera in CSP Kraftwerk PV Ramp Vorhersage Beispiel: HimmelsbildNowcasting System entwickelt in WobaSAufbau im 50 MW KraftwerkVorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 5Räumlich aufgelöste solare StrahlungMessen und Zuweisen des TransmissionsgradesSchattenwurfWolkenmodellierung und -verfolgungWolkendetektionHimmelsbilder von 2 bis 4 KamerasGrobe Funktionsweise des Wolkenkamera-SystemsImages: DLRVorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 64D Clear Sky Bibliothek für Wolkendetektion:• RGB Informationen einer großen Anzahl an Rohbildern mit Clear Sky Verhältnissen• Erwartetes Clear Sky Bild wird mit 4 Infos bestimmt:1) Winkel Pixel zu Zenit 3) Airmass2) Winkel Pixel zu Sonne 4) Linke-TrübungRäumlich aufgelöste solare StrahlungMessen und Zuweisen des TransmissionsgradesSchattenwurfWolkenmodellierung und -verfolgungWolkendetektionHimmelsbilder von 2 bis 4 KamerasKuhn, P., et al., 2017. Validation of an all-sky imager-based nowcasting system for industrial PV plants. Prog. Photovolt.:  Res. Appl. doi: 10.1002/pip.2968Grobe Funktionsweise des Wolkenkamera-SystemsVorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 7Wolkenverfolgung und -positionsbestimmung mit: • einem 3D Ansatz • aufeinanderfolgenden Bildern mehrerer KamerasRäumlich aufgelöste solare StrahlungMessen und Zuweisen des TransmissionsgradesSchattenwurfWolkenmodellierung und -verfolgungWolkendetektionHimmelsbilder von 2 bis 4 KamerasImage: DLRNouri, B., et al., 2019. Cloud height and tracking accuracy of three all sky imager systems for individual clouds. Sol. Energy 177, 213–228Grobe Funktionsweise des Wolkenkamera-SystemsVorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 8topografische Informationen vom TanDEM-X global elevation model(DLR Hochfrequenztechnik und Radarsysteme)Räumlich aufgelöste solare StrahlungMessen und Zuweisen des TransmissionsgradesSchattenwurfWolkenmodellierung und -verfolgungWolkendetektionHimmelsbilder von 2 bis 4 KamerasNouri, B., et al., 2018. Nowcasting of DNI Maps for the Solar Field Based on Voxel Carving and Individual 3D Cloud Objects from All Sky Images, AIP Conference Proceedings. Vol. 2033. doi:10.1063/1.5067196Grobe Funktionsweise des Wolkenkamera-SystemsVorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 9Transmissionsgrad an DNI Messstellen τ =𝐷𝑁𝐼𝑠ℎ𝑎𝑑𝑒𝑑𝐷𝑁𝐼𝑐𝑙𝑒𝑎𝑟Für alle anderen Punkte: probabilistischer AnsatzRäumlich aufgelöste solare StrahlungMessen und Zuweisen des TransmissionsgradesSchattenwurfWolkenmodellierung und -verfolgungWolkendetektionHimmelsbilder von 2 bis 4 KamerasNouri, B., et al., 2019. Determination of cloud transmittance for all sky imager based solar nowcasting. Sol. Energy, 181, 251–263. doi: 10.1016/j.solener.2019.02.004Grobe Funktionsweise des Wolkenkamera-SystemsVorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 10Räumlich aufgelöste solare StrahlungMessen und Zuweisen des TransmissionsgradesSchattenwurfWolkenmodellierung und -verfolgungWolkendetektionHimmelsbilder von 2 bis 4 KamerasZ-dimension in m (Höhe)Source: DLRGrobe Funktionsweise des Wolkenkamera-SystemsVorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 11Evaluierung des Systems an 5 Standorten Unter Beachtung der Klassifizierung der zeitlichen DNI VariabilitätM. Schroedter-Homscheidt, et al., 2018. Classifying ground-measured 1 minute temporal variability within hourly intervalsfor direct normal irradiances. Met. Z., 27, 161-179AnlageValidierungs-zeitraumPSA, ESPVolle Jahre2016, 2017, 2018La Africana, ESPVolles Jahr2017Évora, POR42 TageMai 2017 - März 2018Jülich, DE80 TageJuni 2019 - August 2019Oldenburg, DE86 TageApril 2019 - Juli 2019B. Nouri et al. "Evaluation of an All Sky Imager BasedNowcasting System for Distinct Conditions and Five Sites." SolarPaces Daegu 2019• Weltweit mit Abstand umfangreichste Validierung von Wolkenkameravorhersagen• DNI Variabilität ist wichtiger Treiber der Vorhersage-Unsicherheit• Validierung separat für 8 DNI Variabilitäts-klassen Vorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 12• Gutes Verständnis der Systemgenauigkeit• Zusätzliche Unsicherheits-faktoren separat untersucht:• Zenitwinkel der Sonne• Wolkenhöhe• Wolkengeschwindigkeit• Wolkenklassen• mehrere Wolkenschichten• Bildauflösung• Abstand zwischen Kameras• Einfluss räumlicher Mittelung & Rampen untersuchtB. Nouri et al. "Evaluation of an All Sky Imager Based Nowcasting System for Distinct Conditions and Five Sites." SolarPaces Daegu, 2019Validierung in verschiedenen DNI VariabilitätsklassenVorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 13Verwendung von DNI-Karten für PT Kraftwerke• variable DNI ist Herausforderung für Kraftwerksbetrieb  • wenige DNI-Messpunkte können Variabilität im Feld nicht abbilden• visuelle Beurteilung der Beschattung durch Operator nicht möglich• Variabilität kann zu Unter-/Überhitzungen und nichtoptimalem HTF Massenstrom führen• mit DNI-Karten für das Solarfeld kann Betrieb weiter automatisiert & optimiert werdenNoureldin, K., et al., 2017. Virtual Solar Field-Validation of a detailed transient simulation toolfor line focus STE fields with single phase heat transfer fluid. Sol. Energy146, 131–140. doi: 10.1016/j.solener.2017.02.028 Vorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 14• Simulation mit virtuellem Solarfeld und angepasstem Solarfeldcontroller (automatischer Betrieb basierend auf DNI-Karten für Bildaufnahmezeitpunkt)• Vergleich gegen Referenzfall (“normaler” Controller mit punktueller DNI-Messung)• Abgeschätzter Mehrertrag: 2%➢ Ohne Verwendung der DNI Vorhersage, nur Jetzt-Situation➢ weitere Ertragssteigerungen durch Vorhersage erwartetNouri, B., et al., 2020. Optimization of parabolic trough power plant operationusing irradiance maps from all sky imagers. Solar Energy, Vol 198, p. 434-453Verwendung von DNI-Karten für Parabolrinnen-KraftwerkeVorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 15Wolkenkamerabasierte Strahlungs-VorhersageQ4cast – kommerzielles System von CSP Services• System-Grundlagen beruhen auf Arbeiten im WobaS-Projekt• Kommerziell verfügbar• Anfragen von verschiedenen CSP Kraftwerken in BearbeitungVorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf WolkenkamerasSonnenkolloquium, 09. Juni 2020 Folie 16Ausblick• Simulationsstudien zur Ertragssteigerung in Turmkraftwerken, PV-Kraftwerken und CSP-PV-Hybridkraftwerken• Parabolrinnenkraftwerk: optimierte Betriebsführung unter Nutzung von Nowcasts entwickeln und demonstrieren• Turmkraftwerk: Demonstration der ASI-basierten Regelung – verbesserte Zielpunktstrategie für Heliostatenfeld– gleichmäßigere Wärmeflussverteilung auf Receiver durch stetige Neuausrichtung Heliostaten basierend auf erwarteter DNI-Verteilung• PV-Kraftwerk: Vorhersage von räumlicher Variabilität und plötzlichen Leistungsschwankungen (Rampen)• Verbesserung des Nowcasting durch künstliche Intelligenz (z.B. bei Wolkendetektion, -tracking, -klassifizierung)• Netzintegration Solarkraftwerke: verbesserte Kürzestfristvorhersage der EinspeiseleistungVielen Dank fürIhre Aufmerksamkeit!Contact:www.cspservices.de+49 2203 959 0036 b.kraas@cspservices.deBirk KraasCommercial Head Meteorological Services

Vorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf Wolkenkameras

https://elib.dlr.de/137611/1/Vorhersagemethoden_fuer_Solarstrahlung_basierend_auf_Wolkenkameras_KRAAS.pdf

Vorhersagemethoden für Solarstrahlung basierend auf Wolkenkameras

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