Minute-scale power forecasts of offshore wind farms based on long-range lidar measurements and turbine operational data

The volatility of wind power feed-in threatens system security. Statistical minute-scale power forecasts are used to support grid balancing but fail during ramp events. The aim of the thesis was the development of probabilistic minute-scale power forecasts for offshore wind farms based on lidar meas...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Autor*in:	Theuer, Frauke Theresa [verfasserIn] Kühn, Martin [akademischer betreuerIn] Hasager, Charlotte Bay [akademischer betreuerIn]
Körperschaften:	Deutsche Bundesstiftung Umwelt [SponsorIn]
Hochschulschrift:	Dissertation ; Universität Oldenburg ; 2022

Format:	E-Book
Sprache:	Englisch

Erschienen:	Oldenburg: BIS der Universität Oldenburg ; 2022

Schlagwörter:	Lidar / Windenergie / Offshore-Windpark / Netzstabilität, Elektrische Energietechnik / Leistungsprognose
Formangabe:	Hochschulschrift

Umfang:	1 Online-Ressource (xxvi, 156 Seiten) ; Diagramme

Weitere Ausgabe:	Erscheint auch als Druck-Ausgabe Theuer, Frauke Theresa: Minute-scale power forecasts of offshore wind farms based on long-range lidar measurements and turbine operational data - Oldenburg, 2022

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DOI / URN:	urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178

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title_auth	Minute-scale power forecasts of offshore wind farms based on long-range lidar measurements and turbine operational data
abstract	The volatility of wind power feed-in threatens system security. Statistical minute-scale power forecasts are used to support grid balancing but fail during ramp events. The aim of the thesis was the development of probabilistic minute-scale power forecasts for offshore wind farms based on lidar measurements and turbine operational data as a physical-based alternative. Firstly, a method based on dual-Doppler radar data was extended to the needs of single long-range lidar scans. Next, uncertainty related to wind speed height extrapolation and atmospheric stability was characterized. The forecast availability and skill for wake-impacted turbines were enhanced by combing lidar and operational data. Finally, the forecasts of wind turbines were aggregated to a probabilistic wind farm power forecast using copulas. Our work proved the potential of observer-based forecasts and gave valuable insight into the dependence of forecast skill on atmospheric conditions and the measurement set-up. Die Volatilität der Windenergie-Einspeisung bedroht die Netzstabilität. Statistische Kürzestfrist-Leistungsprognosen sollen diese unterstützen, versagen aber bei Rampenereignissen. Ziel der Arbeit war die Entwicklung von probabilistischen Kürzestfrist-Leistungsprognosen für Offshore-Windparks mittels Lidarscans und Turbinen-Betriebsdaten als physikalische Alternative. Erst wurde eine auf Dual-Doppler-Radardaten basierte Methode auf single Lidarscans erweitert. Dann wurden die Unsicherheiten der Extrapolation der Windgeschwindigkeit und der atmosphärischen Stabilität untersucht. Die Kombination von Lidar- und Betriebsdaten verbesserte Vorhersageverfügbarkeit und -skill von Turbinen im Nachlauf. Turbinenvorhersagen wurden mittels Copulas zu einer probabilistischen Windpark-Vorhersage aggregiert. Diese Arbeit hat das Potenzial beobachtergestützter Vorhersagen bewiesen und Erkenntnisse zur Abhängigkeit des Vorhersageskills von atmosphärischen Bedingungen und dem Messaufbau geliefert.
abstractGer	The volatility of wind power feed-in threatens system security. Statistical minute-scale power forecasts are used to support grid balancing but fail during ramp events. The aim of the thesis was the development of probabilistic minute-scale power forecasts for offshore wind farms based on lidar measurements and turbine operational data as a physical-based alternative. Firstly, a method based on dual-Doppler radar data was extended to the needs of single long-range lidar scans. Next, uncertainty related to wind speed height extrapolation and atmospheric stability was characterized. The forecast availability and skill for wake-impacted turbines were enhanced by combing lidar and operational data. Finally, the forecasts of wind turbines were aggregated to a probabilistic wind farm power forecast using copulas. Our work proved the potential of observer-based forecasts and gave valuable insight into the dependence of forecast skill on atmospheric conditions and the measurement set-up. Die Volatilität der Windenergie-Einspeisung bedroht die Netzstabilität. Statistische Kürzestfrist-Leistungsprognosen sollen diese unterstützen, versagen aber bei Rampenereignissen. Ziel der Arbeit war die Entwicklung von probabilistischen Kürzestfrist-Leistungsprognosen für Offshore-Windparks mittels Lidarscans und Turbinen-Betriebsdaten als physikalische Alternative. Erst wurde eine auf Dual-Doppler-Radardaten basierte Methode auf single Lidarscans erweitert. Dann wurden die Unsicherheiten der Extrapolation der Windgeschwindigkeit und der atmosphärischen Stabilität untersucht. Die Kombination von Lidar- und Betriebsdaten verbesserte Vorhersageverfügbarkeit und -skill von Turbinen im Nachlauf. Turbinenvorhersagen wurden mittels Copulas zu einer probabilistischen Windpark-Vorhersage aggregiert. Diese Arbeit hat das Potenzial beobachtergestützter Vorhersagen bewiesen und Erkenntnisse zur Abhängigkeit des Vorhersageskills von atmosphärischen Bedingungen und dem Messaufbau geliefert.
abstract_unstemmed	The volatility of wind power feed-in threatens system security. Statistical minute-scale power forecasts are used to support grid balancing but fail during ramp events. The aim of the thesis was the development of probabilistic minute-scale power forecasts for offshore wind farms based on lidar measurements and turbine operational data as a physical-based alternative. Firstly, a method based on dual-Doppler radar data was extended to the needs of single long-range lidar scans. Next, uncertainty related to wind speed height extrapolation and atmospheric stability was characterized. The forecast availability and skill for wake-impacted turbines were enhanced by combing lidar and operational data. Finally, the forecasts of wind turbines were aggregated to a probabilistic wind farm power forecast using copulas. Our work proved the potential of observer-based forecasts and gave valuable insight into the dependence of forecast skill on atmospheric conditions and the measurement set-up. Die Volatilität der Windenergie-Einspeisung bedroht die Netzstabilität. Statistische Kürzestfrist-Leistungsprognosen sollen diese unterstützen, versagen aber bei Rampenereignissen. Ziel der Arbeit war die Entwicklung von probabilistischen Kürzestfrist-Leistungsprognosen für Offshore-Windparks mittels Lidarscans und Turbinen-Betriebsdaten als physikalische Alternative. Erst wurde eine auf Dual-Doppler-Radardaten basierte Methode auf single Lidarscans erweitert. Dann wurden die Unsicherheiten der Extrapolation der Windgeschwindigkeit und der atmosphärischen Stabilität untersucht. Die Kombination von Lidar- und Betriebsdaten verbesserte Vorhersageverfügbarkeit und -skill von Turbinen im Nachlauf. Turbinenvorhersagen wurden mittels Copulas zu einer probabilistischen Windpark-Vorhersage aggregiert. Diese Arbeit hat das Potenzial beobachtergestützter Vorhersagen bewiesen und Erkenntnisse zur Abhängigkeit des Vorhersageskills von atmosphärischen Bedingungen und dem Messaufbau geliefert.
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The aim of the thesis was the development of probabilistic minute-scale power forecasts for offshore wind farms based on lidar measurements and turbine operational data as a physical-based alternative. Firstly, a method based on dual-Doppler radar data was extended to the needs of single long-range lidar scans. Next, uncertainty related to wind speed height extrapolation and atmospheric stability was characterized. The forecast availability and skill for wake-impacted turbines were enhanced by combing lidar and operational data. Finally, the forecasts of wind turbines were aggregated to a probabilistic wind farm power forecast using copulas. Our work proved the potential of observer-based forecasts and gave valuable insight into the dependence of forecast skill on atmospheric conditions and the measurement set-up. Die Volatilität der Windenergie-Einspeisung bedroht die Netzstabilität. 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The aim of the thesis was the development of probabilistic minute-scale power forecasts for offshore wind farms based on lidar measurements and turbine operational data as a physical-based alternative. Firstly, a method based on dual-Doppler radar data was extended to the needs of single long-range lidar scans. Next, uncertainty related to wind speed height extrapolation and atmospheric stability was characterized. The forecast availability and skill for wake-impacted turbines were enhanced by combing lidar and operational data. Finally, the forecasts of wind turbines were aggregated to a probabilistic wind farm power forecast using copulas. Our work proved the potential of observer-based forecasts and gave valuable insight into the dependence of forecast skill on atmospheric conditions and the measurement set-up. Die Volatilität der Windenergie-Einspeisung bedroht die Netzstabilität. Statistische Kürzestfrist-Leistungsprognosen sollen diese unterstützen, versagen aber bei Rampenereignissen. Ziel der Arbeit war die Entwicklung von probabilistischen Kürzestfrist-Leistungsprognosen für Offshore-Windparks mittels Lidarscans und Turbinen-Betriebsdaten als physikalische Alternative. Erst wurde eine auf Dual-Doppler-Radardaten basierte Methode auf single Lidarscans erweitert. Dann wurden die Unsicherheiten der Extrapolation der Windgeschwindigkeit und der atmosphärischen Stabilität untersucht. Die Kombination von Lidar- und Betriebsdaten verbesserte Vorhersageverfügbarkeit und -skill von Turbinen im Nachlauf. Turbinenvorhersagen wurden mittels Copulas zu einer probabilistischen Windpark-Vorhersage aggregiert. Diese Arbeit hat das Potenzial beobachtergestützter Vorhersagen bewiesen und Erkenntnisse zur Abhängigkeit des Vorhersageskills von atmosphärischen Bedingungen und dem Messaufbau geliefert. Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet pdager DE-101 Hochschulschrift (DE-588)4113937-9 (DE-627)105825778 (DE-576)209480580 gnd-content s (DE-588)4167607-5 (DE-627)10542398X (DE-576)209909927 Lidar gnd s (DE-588)4079329-1 (DE-627)106074652 (DE-576)209212179 Windenergie gnd s (DE-588)1132588286 (DE-627)889176655 (DE-576)488899478 Offshore-Windpark gnd s (DE-588)4415875-0 (DE-627)212683675 (DE-576)212212966 Netzstabilität Elektrische Energietechnik gnd s (DE-588)4167298-7 (DE-627)105426407 (DE-576)209907703 Leistungsprognose gnd (DE-627) Kühn, Martin akademischer betreuerin dgs Hasager, Charlotte Bay akademischer betreuerin dgs Deutsche Bundesstiftung Umwelt SponsorIn (DE-588)5090756-6 (DE-627)128334134 (DE-576)194576493 spn Oldenburg (Oldenburg) (DE-588)4043457-6 (DE-627)106209655 (DE-576)209055979 uvp Erscheint auch als Druck-Ausgabe Theuer, Frauke Theresa Minute-scale power forecasts of offshore wind farms based on long-range lidar measurements and turbine operational data Oldenburg, 2022 xxvi, 156 Seiten (DE-627)1830199889 https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 Resolving-System kostenfrei https://d-nb.info/1278551212/34 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek kostenfrei http://oops.uni-oldenburg.de/5536 application/pdf Verlag kostenfrei GBV-ODiss GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_151 ISIL_DE-546 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_619 ISIL_DE-Os8 GBV_ILN_2403 ISIL_DE-LFER BO 20 01 0084 4272937812 x 16-02-23 21 01 0046 4272972251 z 16-02-23 22 01 0018 4273007142 SUBolrd xu 16-02-23 23 01 0830 4273040743 olr-d x 16-02-23 30 01 0104 4273060914 z 16-02-23 40 01 0007 4273076519 xsn 16-02-23 60 01 0705 4273109115 OLRD z 16-02-23 63 01 3401 427314137X ORD x 16-02-23 70 01 0089 4273155397 zdo 16-02-23 105 01 0841 4273340984 z 16-02-23 110 01 3110 4273177072 x 16-02-23 120 01 0715 426801473X 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma oc ds z 07-02-23 132 01 0959 4273196719 OLR-DISS x 16-02-23 151 01 0546 4273251086 OLR-ODISS z 16-02-23 161 01 0960 4273260913 ORD z 16-02-23 293 01 3293 4273321939 ORD z 16-02-23 370 01 4370 427333965X x 16-02-23 619 01 4619 4285935252 Förderkennzeichen: AZ 20018/582 Promotionsstipendienprogramm der DBU z 09-03-23 2403 01 DE-LFER 4268529411 00 --%%-- --%%-- n --%%-- l01 08-02-23 20 01 0084 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 21 01 0046 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 22 01 0018 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 23 01 0830 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 30 01 0104 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 40 01 0007 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 60 01 0705 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 63 01 3401 E-Book https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 LF 70 01 0089 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 105 01 0841 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 110 01 3110 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 120 01 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991016057314003501 132 01 0959 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 151 01 0546 Volltext https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 161 01 0960 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 293 01 3293 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 370 01 4370 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 619 01 4619 https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 LF 2403 01 DE-LFER https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 60 01 0705 10 ho 20 01 0084 OLRD 110 01 3110 OLRD 370 01 4370 OLRD 22 01 0018 SUBolrd 23 01 0830 olr-d 60 01 0705 OLRD 63 01 3401 ORD 120 01 0715 alma 132 01 0959 OLR-DISS 151 01 0546 OLR-ODISS 161 01 0960 ORD 293 01 3293 ORD 23 01 0830 2023-02-16:16:24:58
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The aim of the thesis was the development of probabilistic minute-scale power forecasts for offshore wind farms based on lidar measurements and turbine operational data as a physical-based alternative. Firstly, a method based on dual-Doppler radar data was extended to the needs of single long-range lidar scans. Next, uncertainty related to wind speed height extrapolation and atmospheric stability was characterized. The forecast availability and skill for wake-impacted turbines were enhanced by combing lidar and operational data. Finally, the forecasts of wind turbines were aggregated to a probabilistic wind farm power forecast using copulas. Our work proved the potential of observer-based forecasts and gave valuable insight into the dependence of forecast skill on atmospheric conditions and the measurement set-up. Die Volatilität der Windenergie-Einspeisung bedroht die Netzstabilität. Statistische Kürzestfrist-Leistungsprognosen sollen diese unterstützen, versagen aber bei Rampenereignissen. Ziel der Arbeit war die Entwicklung von probabilistischen Kürzestfrist-Leistungsprognosen für Offshore-Windparks mittels Lidarscans und Turbinen-Betriebsdaten als physikalische Alternative. Erst wurde eine auf Dual-Doppler-Radardaten basierte Methode auf single Lidarscans erweitert. Dann wurden die Unsicherheiten der Extrapolation der Windgeschwindigkeit und der atmosphärischen Stabilität untersucht. Die Kombination von Lidar- und Betriebsdaten verbesserte Vorhersageverfügbarkeit und -skill von Turbinen im Nachlauf. Turbinenvorhersagen wurden mittels Copulas zu einer probabilistischen Windpark-Vorhersage aggregiert. Diese Arbeit hat das Potenzial beobachtergestützter Vorhersagen bewiesen und Erkenntnisse zur Abhängigkeit des Vorhersageskills von atmosphärischen Bedingungen und dem Messaufbau geliefert. Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet pdager DE-101 Hochschulschrift (DE-588)4113937-9 (DE-627)105825778 (DE-576)209480580 gnd-content s (DE-588)4167607-5 (DE-627)10542398X (DE-576)209909927 Lidar gnd s (DE-588)4079329-1 (DE-627)106074652 (DE-576)209212179 Windenergie gnd s (DE-588)1132588286 (DE-627)889176655 (DE-576)488899478 Offshore-Windpark gnd s (DE-588)4415875-0 (DE-627)212683675 (DE-576)212212966 Netzstabilität Elektrische Energietechnik gnd s (DE-588)4167298-7 (DE-627)105426407 (DE-576)209907703 Leistungsprognose gnd (DE-627) Kühn, Martin akademischer betreuerin dgs Hasager, Charlotte Bay akademischer betreuerin dgs Deutsche Bundesstiftung Umwelt SponsorIn (DE-588)5090756-6 (DE-627)128334134 (DE-576)194576493 spn Oldenburg (Oldenburg) (DE-588)4043457-6 (DE-627)106209655 (DE-576)209055979 uvp Erscheint auch als Druck-Ausgabe Theuer, Frauke Theresa Minute-scale power forecasts of offshore wind farms based on long-range lidar measurements and turbine operational data Oldenburg, 2022 xxvi, 156 Seiten (DE-627)1830199889 https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 Resolving-System kostenfrei https://d-nb.info/1278551212/34 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek kostenfrei http://oops.uni-oldenburg.de/5536 application/pdf Verlag kostenfrei GBV-ODiss GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_151 ISIL_DE-546 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_619 ISIL_DE-Os8 GBV_ILN_2403 ISIL_DE-LFER BO 20 01 0084 4272937812 x 16-02-23 21 01 0046 4272972251 z 16-02-23 22 01 0018 4273007142 SUBolrd xu 16-02-23 23 01 0830 4273040743 olr-d x 16-02-23 30 01 0104 4273060914 z 16-02-23 40 01 0007 4273076519 xsn 16-02-23 60 01 0705 4273109115 OLRD z 16-02-23 63 01 3401 427314137X ORD x 16-02-23 70 01 0089 4273155397 zdo 16-02-23 105 01 0841 4273340984 z 16-02-23 110 01 3110 4273177072 x 16-02-23 120 01 0715 426801473X 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma oc ds z 07-02-23 132 01 0959 4273196719 OLR-DISS x 16-02-23 151 01 0546 4273251086 OLR-ODISS z 16-02-23 161 01 0960 4273260913 ORD z 16-02-23 293 01 3293 4273321939 ORD z 16-02-23 370 01 4370 427333965X x 16-02-23 619 01 4619 4285935252 Förderkennzeichen: AZ 20018/582 Promotionsstipendienprogramm der DBU z 09-03-23 2403 01 DE-LFER 4268529411 00 --%%-- --%%-- n --%%-- l01 08-02-23 20 01 0084 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 21 01 0046 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 22 01 0018 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 23 01 0830 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 30 01 0104 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 40 01 0007 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 60 01 0705 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 63 01 3401 E-Book https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 LF 70 01 0089 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 105 01 0841 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 110 01 3110 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 120 01 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991016057314003501 132 01 0959 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 151 01 0546 Volltext https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 161 01 0960 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 293 01 3293 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 370 01 4370 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 619 01 4619 https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 LF 2403 01 DE-LFER https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 60 01 0705 10 ho 20 01 0084 OLRD 110 01 3110 OLRD 370 01 4370 OLRD 22 01 0018 SUBolrd 23 01 0830 olr-d 60 01 0705 OLRD 63 01 3401 ORD 120 01 0715 alma 132 01 0959 OLR-DISS 151 01 0546 OLR-ODISS 161 01 0960 ORD 293 01 3293 ORD 23 01 0830 2023-02-16:16:24:58
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The aim of the thesis was the development of probabilistic minute-scale power forecasts for offshore wind farms based on lidar measurements and turbine operational data as a physical-based alternative. Firstly, a method based on dual-Doppler radar data was extended to the needs of single long-range lidar scans. Next, uncertainty related to wind speed height extrapolation and atmospheric stability was characterized. The forecast availability and skill for wake-impacted turbines were enhanced by combing lidar and operational data. Finally, the forecasts of wind turbines were aggregated to a probabilistic wind farm power forecast using copulas. Our work proved the potential of observer-based forecasts and gave valuable insight into the dependence of forecast skill on atmospheric conditions and the measurement set-up. Die Volatilität der Windenergie-Einspeisung bedroht die Netzstabilität. Statistische Kürzestfrist-Leistungsprognosen sollen diese unterstützen, versagen aber bei Rampenereignissen. Ziel der Arbeit war die Entwicklung von probabilistischen Kürzestfrist-Leistungsprognosen für Offshore-Windparks mittels Lidarscans und Turbinen-Betriebsdaten als physikalische Alternative. Erst wurde eine auf Dual-Doppler-Radardaten basierte Methode auf single Lidarscans erweitert. Dann wurden die Unsicherheiten der Extrapolation der Windgeschwindigkeit und der atmosphärischen Stabilität untersucht. Die Kombination von Lidar- und Betriebsdaten verbesserte Vorhersageverfügbarkeit und -skill von Turbinen im Nachlauf. Turbinenvorhersagen wurden mittels Copulas zu einer probabilistischen Windpark-Vorhersage aggregiert. Diese Arbeit hat das Potenzial beobachtergestützter Vorhersagen bewiesen und Erkenntnisse zur Abhängigkeit des Vorhersageskills von atmosphärischen Bedingungen und dem Messaufbau geliefert. Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet pdager DE-101 Hochschulschrift (DE-588)4113937-9 (DE-627)105825778 (DE-576)209480580 gnd-content s (DE-588)4167607-5 (DE-627)10542398X (DE-576)209909927 Lidar gnd s (DE-588)4079329-1 (DE-627)106074652 (DE-576)209212179 Windenergie gnd s (DE-588)1132588286 (DE-627)889176655 (DE-576)488899478 Offshore-Windpark gnd s (DE-588)4415875-0 (DE-627)212683675 (DE-576)212212966 Netzstabilität Elektrische Energietechnik gnd s (DE-588)4167298-7 (DE-627)105426407 (DE-576)209907703 Leistungsprognose gnd (DE-627) Kühn, Martin akademischer betreuerin dgs Hasager, Charlotte Bay akademischer betreuerin dgs Deutsche Bundesstiftung Umwelt SponsorIn (DE-588)5090756-6 (DE-627)128334134 (DE-576)194576493 spn Oldenburg (Oldenburg) (DE-588)4043457-6 (DE-627)106209655 (DE-576)209055979 uvp Erscheint auch als Druck-Ausgabe Theuer, Frauke Theresa Minute-scale power forecasts of offshore wind farms based on long-range lidar measurements and turbine operational data Oldenburg, 2022 xxvi, 156 Seiten (DE-627)1830199889 https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 Resolving-System kostenfrei https://d-nb.info/1278551212/34 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek kostenfrei http://oops.uni-oldenburg.de/5536 application/pdf Verlag kostenfrei GBV-ODiss GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_30 ISIL_DE-104 GBV_ILN_40 ISIL_DE-7 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_63 ISIL_DE-Wim2 GBV_ILN_70 ISIL_DE-89 GBV_ILN_105 ISIL_DE-841 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_132 ISIL_DE-959 GBV_ILN_151 ISIL_DE-546 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_619 ISIL_DE-Os8 GBV_ILN_2403 ISIL_DE-LFER BO 20 01 0084 4272937812 x 16-02-23 21 01 0046 4272972251 z 16-02-23 22 01 0018 4273007142 SUBolrd xu 16-02-23 23 01 0830 4273040743 olr-d x 16-02-23 30 01 0104 4273060914 z 16-02-23 40 01 0007 4273076519 xsn 16-02-23 60 01 0705 4273109115 OLRD z 16-02-23 63 01 3401 427314137X ORD x 16-02-23 70 01 0089 4273155397 zdo 16-02-23 105 01 0841 4273340984 z 16-02-23 110 01 3110 4273177072 x 16-02-23 120 01 0715 426801473X 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma oc ds z 07-02-23 132 01 0959 4273196719 OLR-DISS x 16-02-23 151 01 0546 4273251086 OLR-ODISS z 16-02-23 161 01 0960 4273260913 ORD z 16-02-23 293 01 3293 4273321939 ORD z 16-02-23 370 01 4370 427333965X x 16-02-23 619 01 4619 4285935252 Förderkennzeichen: AZ 20018/582 Promotionsstipendienprogramm der DBU z 09-03-23 2403 01 DE-LFER 4268529411 00 --%%-- --%%-- n --%%-- l01 08-02-23 20 01 0084 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 21 01 0046 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 22 01 0018 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 23 01 0830 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 30 01 0104 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 40 01 0007 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 60 01 0705 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 63 01 3401 E-Book https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 LF 70 01 0089 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 105 01 0841 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 110 01 3110 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 120 01 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991016057314003501 132 01 0959 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 151 01 0546 Volltext https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 161 01 0960 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 293 01 3293 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 370 01 4370 https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 619 01 4619 https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 LF 2403 01 DE-LFER https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:715-oops-56178 60 01 0705 10 ho 20 01 0084 OLRD 110 01 3110 OLRD 370 01 4370 OLRD 22 01 0018 SUBolrd 23 01 0830 olr-d 60 01 0705 OLRD 63 01 3401 ORD 120 01 0715 alma 132 01 0959 OLR-DISS 151 01 0546 OLR-ODISS 161 01 0960 ORD 293 01 3293 ORD 23 01 0830 2023-02-16:16:24:58
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The aim of the thesis was the development of probabilistic minute-scale power forecasts for offshore wind farms based on lidar measurements and turbine operational data as a physical-based alternative. Firstly, a method based on dual-Doppler radar data was extended to the needs of single long-range lidar scans. Next, uncertainty related to wind speed height extrapolation and atmospheric stability was characterized. The forecast availability and skill for wake-impacted turbines were enhanced by combing lidar and operational data. Finally, the forecasts of wind turbines were aggregated to a probabilistic wind farm power forecast using copulas. Our work proved the potential of observer-based forecasts and gave valuable insight into the dependence of forecast skill on atmospheric conditions and the measurement set-up. Die Volatilität der Windenergie-Einspeisung bedroht die Netzstabilität. Statistische Kürzestfrist-Leistungsprognosen sollen diese unterstützen, versagen aber bei Rampenereignissen. Ziel der Arbeit war die Entwicklung von probabilistischen Kürzestfrist-Leistungsprognosen für Offshore-Windparks mittels Lidarscans und Turbinen-Betriebsdaten als physikalische Alternative. Erst wurde eine auf Dual-Doppler-Radardaten basierte Methode auf single Lidarscans erweitert. Dann wurden die Unsicherheiten der Extrapolation der Windgeschwindigkeit und der atmosphärischen Stabilität untersucht. Die Kombination von Lidar- und Betriebsdaten verbesserte Vorhersageverfügbarkeit und -skill von Turbinen im Nachlauf. Turbinenvorhersagen wurden mittels Copulas zu einer probabilistischen Windpark-Vorhersage aggregiert. Diese Arbeit hat das Potenzial beobachtergestützter Vorhersagen bewiesen und Erkenntnisse zur Abhängigkeit des Vorhersageskills von atmosphärischen Bedingungen und dem Messaufbau geliefert. 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Statistical minute-scale power forecasts are used to support grid balancing but fail during ramp events. The aim of the thesis was the development of probabilistic minute-scale power forecasts for offshore wind farms based on lidar measurements and turbine operational data as a physical-based alternative. Firstly, a method based on dual-Doppler radar data was extended to the needs of single long-range lidar scans. Next, uncertainty related to wind speed height extrapolation and atmospheric stability was characterized. The forecast availability and skill for wake-impacted turbines were enhanced by combing lidar and operational data. Finally, the forecasts of wind turbines were aggregated to a probabilistic wind farm power forecast using copulas. Our work proved the potential of observer-based forecasts and gave valuable insight into the dependence of forecast skill on atmospheric conditions and the measurement set-up.</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Die Volatilität der Windenergie-Einspeisung bedroht die Netzstabilität. Statistische Kürzestfrist-Leistungsprognosen sollen diese unterstützen, versagen aber bei Rampenereignissen. Ziel der Arbeit war die Entwicklung von probabilistischen Kürzestfrist-Leistungsprognosen für Offshore-Windparks mittels Lidarscans und Turbinen-Betriebsdaten als physikalische Alternative. Erst wurde eine auf Dual-Doppler-Radardaten basierte Methode auf single Lidarscans erweitert. Dann wurden die Unsicherheiten der Extrapolation der Windgeschwindigkeit und der atmosphärischen Stabilität untersucht. Die Kombination von Lidar- und Betriebsdaten verbesserte Vorhersageverfügbarkeit und -skill von Turbinen im Nachlauf. Turbinenvorhersagen wurden mittels Copulas zu einer probabilistischen Windpark-Vorhersage aggregiert. Diese Arbeit hat das Potenzial beobachtergestützter Vorhersagen bewiesen und Erkenntnisse zur Abhängigkeit des Vorhersageskills von atmosphärischen Bedingungen und dem Messaufbau geliefert.</subfield></datafield><datafield tag="583" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet</subfield><subfield code="2">pdager</subfield><subfield code="5">DE-101</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="a">Hochschulschrift</subfield><subfield code="0">(DE-588)4113937-9</subfield><subfield code="0">(DE-627)105825778</subfield><subfield code="0">(DE-576)209480580</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4167607-5</subfield><subfield code="0">(DE-627)10542398X</subfield><subfield code="0">(DE-576)209909927</subfield><subfield code="a">Lidar</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield 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Statistical minute-scale power forecasts are used to support grid balancing but fail during ramp events. The aim of the thesis was the development of probabilistic minute-scale power forecasts for offshore wind farms based on lidar measurements and turbine operational data as a physical-based alternative. Firstly, a method based on dual-Doppler radar data was extended to the needs of single long-range lidar scans. Next, uncertainty related to wind speed height extrapolation and atmospheric stability was characterized. The forecast availability and skill for wake-impacted turbines were enhanced by combing lidar and operational data. Finally, the forecasts of wind turbines were aggregated to a probabilistic wind farm power forecast using copulas. Our work proved the potential of observer-based forecasts and gave valuable insight into the dependence of forecast skill on atmospheric conditions and the measurement set-up.</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Die Volatilität der Windenergie-Einspeisung bedroht die Netzstabilität. Statistische Kürzestfrist-Leistungsprognosen sollen diese unterstützen, versagen aber bei Rampenereignissen. Ziel der Arbeit war die Entwicklung von probabilistischen Kürzestfrist-Leistungsprognosen für Offshore-Windparks mittels Lidarscans und Turbinen-Betriebsdaten als physikalische Alternative. Erst wurde eine auf Dual-Doppler-Radardaten basierte Methode auf single Lidarscans erweitert. Dann wurden die Unsicherheiten der Extrapolation der Windgeschwindigkeit und der atmosphärischen Stabilität untersucht. Die Kombination von Lidar- und Betriebsdaten verbesserte Vorhersageverfügbarkeit und -skill von Turbinen im Nachlauf. Turbinenvorhersagen wurden mittels Copulas zu einer probabilistischen Windpark-Vorhersage aggregiert. Diese Arbeit hat das Potenzial beobachtergestützter Vorhersagen bewiesen und Erkenntnisse zur Abhängigkeit des Vorhersageskills von atmosphärischen Bedingungen und dem Messaufbau geliefert.</subfield></datafield><datafield tag="583" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet</subfield><subfield code="2">pdager</subfield><subfield code="5">DE-101</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="a">Hochschulschrift</subfield><subfield code="0">(DE-588)4113937-9</subfield><subfield code="0">(DE-627)105825778</subfield><subfield code="0">(DE-576)209480580</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="D">s</subfield><subfield code="0">(DE-588)4167607-5</subfield><subfield code="0">(DE-627)10542398X</subfield><subfield code="0">(DE-576)209909927</subfield><subfield code="a">Lidar</subfield><subfield code="2">gnd</subfield></datafield><datafield 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