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Wake-Effekte im Windpark - Teil 2

Writer's picture: Michael TegtmeierMichael Tegtmeier

Updated: Jul 27, 2023




Häufigkeitsverteilung von Turbulenzen


Unser letzter Beitrag hat gezeigt, dass sich Turbulenzintentisität in den besonders in den Windrichtungen bemerkbar machen, in denen sich andere Windenergieanlagen des Windparks befinden. Aus diesen abgeschatteten Windrichtungen ist die Turbulenzintensität vergleichsweise hoch (meist größer als 15%) jedoch ist die Windfrequenz bzw. die Häufigkeit von Hohen Windgeschwindigkeiten vergleichsweise niedrig.


Die statistische Windhäufigkeitsverteilung der Turbulenzintensität kann in einem Histogrammplot betrachtet werden. Man sieht dann die Häufigkeit der verschiedenen Turbulenzintensitäten. Integriert man den Bereich höher von einer Turbulenzintensität von 15%, erhält man die Häufigkeit der Zeiten, in denen die Anlage abgeschattet war. Daraus lässt sich eine Prozentzahl berechnen, die angibt, wie viel der Zeit die Anlage abgeschattet war. Somit bekommt man eine Angabe dafür, wie viel Zeit die Anlage in einer ungünstigen Situation (meistens Abgeschattet) stand.


Sicherlich hätte man dies auch durch eine Filterung der Windrichtungen erreichen können, jedoch ist diese Methode universaler und unabhängig von der Konstellation des Windparks ebenfalls genau genug für eine Abschätzung.


In unserem Beispiel war die Windenergieanlage etwa 23 % der Zeit abgeschattet. Den entsprechenden Plot der Turbulenzhäufigkeitsverteilung sieht man unten.


Im nächsten Artikel beschreiben wir wie man den Parkwirkungsgrad aus einer Analyse der Windrichtungsverteilung berechnen kann.






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Turbit is an operating system for live wind park AI monitoring. We give operators and asset managers the tools to act as early as possible on abnormal wind turbine behavior patterns regardless of the model and manufacturer. This enables organizations to reap a multitude of benefits, including a massive reduction of operation and maintenance complexity and costs, optimizing power output, asset health, and downtime. Turbit's AI continuously is improving with a growing customer base and failure database. Failure modes and solutions are automatically predicted by AI leading to high scalability and accuracy. Turbit is backed by Vinci Venture Capital to build a next-generation operating system for renewables. 

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