Zugl.: Stuttgart, Univ, Studienarb., 2002.

Zugl.: Potsdam, Universiẗat, Diss., 2004.

Master-Arbeit Univ. St. Gallen, 2007.

Zsfassung in engl. Sprache. - Würzburg, Univ., Diss., 2008

Master-Arbeit Univ. St. Gallen, 2009.

Master-Arbeit Univ. St. Gallen, 2009.

Master-Arbeit Univ. St. Gallen, 2007.

Univ. St. Gallen, 2005. / Schriftliche Hausarbeit.

Für eine dauerhaft gesicherte und umweltgerechte Energieerzeugung kommt den erneuerbaren Energien in Zukunft eine immer größere Bedeutung zu. Dies stellt eine große Herausforderung für die Entwicklung zukünftiger Energiesysteme dar, da erneuerbare Energieträger zeitlich und räumlich zumeist hoch variabel zur Verfügung stehen. Eine effiziente Integration solar erzeugter Energie in das bestehende Energieversorgungsnetz ist daher nur möglich, wenn verlässliche Nahe-Echtzeit-Vorhersagen der am Erdboden verfügbaren Einstrahlung und ein- bis dreitägige Vorhersagen von Energieproduktion und -nachfrage zur Verfügung stehen. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Vorhersage der solaren Strahlung für die nächsten Tage und Stunden im Hinblick auf Anwendungen in der Energiewirtschaft. Der dominante Atmosphärenparameter für die Abschwächung der solaren Einstrahlung ist die Bewölkung. Das größte wirtschaftliche Potential der Solarenergie liegt jedoch in Zeiträumen und Regionen, in denen wenig Bewölkung auftritt. Im wolkenlosen Fall beeinflussen vor allem Aerosole, feste und flüssige Partikel in der Atmosphäre, die direkte und diffuse Strahlung am Erdboden. Aerosole sind durch eine hohe zeitliche und räumliche Variabilität gekennzeichnet, die die Bestimmung ihrer raumzeitlichen Verteilung und damit ihres Einflusses auf die Strahlung erschwert und einen hohen Aufwand zu ihrer Prognose erforderlich macht. Am Beispiel eines fünfmonatigen europäischen Datensatzes (Juli-November 2003) werden Prognosen der aerosoloptischen Tiefe bei 550 nm (AOT550) untersucht, die aus Aerosolvorhersagen eines Chemie-Transport-Modells stammen. Es zeigt sich, dass im Vergleich mit Bodenmessungen die Aerosolprognosen mit einer mittleren Unterschätzung von -0,11 und einem RMSE von 0,20 die geforderte Genauigkeit nicht ganz erreichen. Dabei stellen insbesondere die unregelmäßig auftretenden Saharastaubausbrüche über dem zentralen Mittelmeer eine im Modell bisher nicht erfassbare Quelle großer Ungenauigkeiten in der AOT- und damit auch in der Strahlungsvorhersage dar. Entsprechend der hohen regionalen Aerosol-Variabilität finden sich zudem signifikante Unterschiede zwischen den Regionen, zum Beispiel eine deutliche Unterschätzung des Aerosolaufkommens in der stark industriell belasteten Po-Ebene Norditaliens sowie gute Entsprechungen in abgelegenen Gegenden Nordeuropas. Basierend auf dieser Aerosol-Prognose und unter Einbeziehung weiterer Fernerkundungsdaten (Bodenalbedo, Ozon) und Parametern aus der numerischen Wetterprognose (Wasserdampf, Wolken) wird ein Prototyp für ein Vorhersagesystem der Solarstrahlung konzipiert und vorgestellt: das AFSOL-System (Aerosol-based Forecasts of Solar Irradiance for Energy Applications). An Hand der fünfmonatigen Testepisode wird das AFSOL-System mit Vorhersagen des Europäischen Zentrums für Mittelfrist-Wettervorhersage (ECMWF), mit satellitenbasierten Beobachtungen der Solarstrahlung (Meteosat-7) und mit Bodenmessungen der Solarstrahlung verglichen. Für den wolkenlosen Fall erzielt das AFSOL-Modellsystem eine deutliche Verbesserung der Direktstrahlungsprognosen gegenüber den ECMWF-Vorhersagen, mit einer Reduktion des relativen Bias von -26% auf +11% und des relativen RMSE von 31% auf 19%. Dies kann auf die verbesserte Beschreibung des atmosphärischen Aerosols zurückgeführt werden, die sich im Vergleich zu den am ECMWF genutzten AOT-Klimatologien ergibt, auch wenn insbesondere bei der Behandlung von Wüstenstaubepisoden weiterhin Probleme auftreten. Auch die Globalstrahlungsprognosen erreichen im wolkenlosen Fall eine höhere Genauigkeit als die operationell verfügbaren ECMWF-Vorhersagen, was sich in einer Verringerung des relativen Bias von -10% zu +5% sowie des relativen RMSE von 12% zu 7% zeigt. Im bewölkten Fall jedoch können die Vorhersagen des AFSOL-Systems erhebliche Ungenauigkeiten aufweisen, die sich auf Grund von Problemen bei der Wolkenprognose des zu Grunde liegenden numerischen Wettervorhersagemodells ergeben. Abschließend wird in einer Fallstudie zur Verwendung der Vorhersagen für die optimale Betriebsführung eines solarthermischen Kraftwerks in Spanien beispielhaft gezeigt, dass die Nutzung der AFSOL-Prognose im wolkenlosen Fall eine deutliche Gewinnsteigerung bei der Einspeisung ins öffentliche Stromnetz durch den Handel an der spanischen Strombörse ermöglicht. / Due to the limitation of fossil fuel resources and their impact on climate change, our future energy system will increasingly depend on growing shares of renewable energy sources. This poses a major challenge on the development of future energy systems, since energy production from most renewable resources is highly variable in space and time. Because of the high variability, an efficient integration of solar energy into the existing energy supply system will only be possible if reliable near real time forecasts of ground level solar irradiance as well as one to three day forecasts of energy production and demand are available. This study deals with solar irradiance forecasts of the next few days and hours with respect to their application in solar energy industries. The main atmospheric parameter responsible for the extinction of solar irradiance is clouds. However, a main focus and economic potential of the solar energy industry is situated in regions and time periods with minimal cloud cover. During these ”clear sky cases“ it is mainly aerosols, solid and liquid particles in the atmosphere, that influence the direct and diffuse irradiance at ground level. Aerosols are highly variable in space and time, which leads to difficulties in calculating and forecasting their spatio-temporal patterns and thus their influence on irradiance. For an episode of five months (July-November 2003) in Europe, forecasts of the aerosol optical depth at 550 nm (AOD550) based on particle forecasts of a chemistry transport model are analysed. It is shown that the aerosol forecasts underestimate ground based measurements by a mean -0.11 (RMSE 0.20), which is not within the accuracy required for input parameters of irradiance forecasts. In particular, sporadic Saharan dust storm events in the central Mediterranean region lead to large inaccuracies which at the moment cannot be accounted for in the model system. Due to the high regional variability of aerosol presence and type, also large differences in the representation accuracy for different European regions can be distinguished, e.g., severe underestimations of particle load in the highly industrialized Po Valley in northern Italy or small errors for remote continental areas in Northern Europe. Using these aerosol forecasts and other remote sensing data (ground albedo, ozone) as well as numerical weather prediction parameters (water vapor, clouds), a prototype for an irradiance forecasting system is set up: the AFSOL system (Aerosol-based Forecasts of Solar Irradiance for Energy Applications). Based on the five month dataset its results are compared to forecasts of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), satellite based irradiance data from Meteosat-7 and ground measurements. It is demonstrated that for clear sky situations the AFSOL system significantly improves direct irradiance forecasts compared to ECMWF forecasts, with a reduction of relative bias from -26% to +11% and a reduction of relative RMSE from 31% to 19%. This can be attributed to the increased accuracy of atmospheric aerosol description compared to the climatological values used by the ECMWF, regardless if there are still deficiencies especially for desert dust situations. Global irradiance forecasts are also shown to have higher accuracies in comparison to the operationally available ECMWF forecasts, with a reduction of relative bias from -10% to +5% and a reduction of relative RMSE from 12% to 7%. However, for cloudy situations the AFSOL forecasts can lead to significant forecast errors due to cloud modelling deficiencies in the underlying mesoscale numerial weather model. Finally, a case study on the use of the AFSOL irradiance forecasts for optimizing operation strategies of a solar thermal power plant in Spain is presented. It is demonstrated that with the improved forecast in clear sky cases a significant rise in profit can be obtained when feeding the solar energy into the public Spanish electricity market by participating in the Spanish electricity stock exchange.

Zugl.: Oldenburg, Univ., Diss., 2006