Langzeitkorrektur (MCP)

Langzeitkorrektur (MCP)

Langzeitkorrektur (MCP)

Unschlagbar – Langzeitkorrektur von Windmessungen (MCP) mittels Maschineller Lernverfahren

Unsere Highlights:
  • Langzeitkorrektur Ihrer aktuellsten Mast- oder LIDAR-Messungen
  • Bestes MCP-Verfahren am Markt – basierend auf Maschineller Belernung auf GPUs mit tiefen Neuronalen Netzen
  • Basierend auf 3D-MERRA-Daten
  • Fortschreibung der MERRA-Daten bis gestern über hoch korrelierende Wettermodell-Analysen
  • Berücksichtigung von thermischer Zirkulation durch Betrachtung von Temperaturgradienten u.v.m.
  • Zeitreihen mit stündlicher Auflösung
  • Berechnungsdauer ca. 6-12 Stunden

Unsere unschlagbare Langzeitkorrektur (MCP) für Winddaten bringt Ihre Messungen in Form. In allen bisher untersuchten Fällen war die Kombination aus Korrelation, mittlerer absoluter Fehler (MAE) und Verteilungsfehler bei diesem neuartigen Verfahren deutlich besser als bei aktuellen Verfahren, wie sie in Standard-Software benutzt wird (lineare Regressionen, Matrix-Methode). Im Ergebnis stehen hochkorrelierte, stündlich aufgelöste Windzeitreihen der letzten 35 Jahre (sogar bis gestern) verfügbar.

Dieses Verfahren der Langzeitkorrektur (MCP, Measure Correlate Predict), das in Zusammenarbeit mit dem Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoffforschung Baden-Württemberg (ZSW) entwickelt wurde, ermöglicht nicht-lineare Korrekturen. Erreicht wird das durch aufwändige Maschinelle Lernverfahren. Es werden tiefe und breite Neuronale Netze benutzt, die gegen die Zielgrößen der Mastmessung belernt werden. Dabei stehen sie unter ständiger maschineller Beobachtung, damit die Generalisierfähigkeit der Netze erreicht wird – ein Auswendiglernen (overfitting) wird durch aufwendige Verfahren vermieden.



Als Langzeitdaten benutzt EWC die 3D-Daten der MERRA-Reanalyse der NASA, die über ein Downscaling-Verfahren lokal korrigiert werden. EWC verlängert die MERRA-Daten mit aktuellsten Wettermodell-Analysen, damit die Langzeitdaten bis gestern abrufbar sind.

Die Belernungs-Prozesse laufen auf Hochleistungsgrafikkarten (GPU, Graphics Processing Unit) und benötigen 4-6 Stunden Rechenzeit. Nur dieser Aufwand, bei dem thermische Zirkulationen und atmosphärische Stabilität berücksichtigt werden, bringt einen Ertragsfehler von im Mittel weniger als 3% – auch in komplexestem Gelände.

Relativer Fehler des zu erwartenden Ertrages
Relativer Fehler des zu erwartenden Ertrages in Abhängigkeit von der Länge der Messzeitreihe, gemittelt über eine Mischung von sechs Standorten. Die neue EWC-NN MCP reduziert den Fehler um beinahe 50% im Vergleich zur nächstbesten Methode. Standard MCP: Sektorielle Korrelation, Matrix-MCP: aus Windographer.

Vorteile durch die unschlagbare Langzeitkorrektur (MCP)

  • Beste, hochkorrelierende Windzeitreihe für den echten Langzeitbezug
  • Basis für Desktop-Studies und Windgutachten
  • Zeitreduktion durch Wegfall von Auswahl freier Parameter und deren Tests bei der Auswahl von MCP-Verfahren, sowie Reproduzierbarkeit
  • Einbindung der Zeitreihen in Standardsoftware, z. B. WindPro und Windographer möglich
  • Weitere Parameter verfügbar zum Antrieb von CFD-Simulationen
Vergleich von MCP Verfahren
Relativer Fehler des zu erwartenden Ertrages gemittelt über eine Mischung von sechs Standorten (links) sowie sechs komplexe Standorte (rechts). Die neue EWC-NN MCP reduziert den Fehler um beinahe 50% im Vergleich zur nächstbesten Methode.
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