01/09/2015 - Sie entwickeln eine Technik, um die Wellenenergie mit mehreren Stunden vorherzusehen

Menéame

La Intermitation ist eines der Probleme der erneuerbaren Energien, einschließlich der Meeresenergie: manchmal ist es reichlich vorhanden, manchmal knapp. Um die Energie des Meeres angemessen zu verwalten und in das Stromnetz zu integrieren, ist es daher angebracht, zu wissen, wann die Wellen genügend Kraft haben werden.

Die Zeitschrift Ocean Engineering hat vor kurzem einen Artikel der Gruppe "Short-term forecasting of the wave energy flux: Analygues, random forests, and physics-based models" mit den Einzelheiten des Projekts veröffentlicht.

Wie wichtig es ist zu wissen, wie viel Energie die Wellen bringen werden

Die Meeresenergie hat nach Meinung der Experten ein großes Zukunftspotenzial, aber es muss noch ein langer Weg zu ihrer massiven Nutzung zurückgelegt werden. Trotz des Problems der Intermitenz hat die Wellenenergie einen Vorteil, beispielsweise im Hinblick auf die Windkraft: Es ist einfacher, eine optimale Wellengeschwindigkeit vorherzusagen als angemessene Windblasen. Deshalb ist es genauso wichtig wie effiziente Prototypen für die Nutzung der undimutiz Energie zu wissen, wie viel Energie die Wellen in ein paar Stunden bringen werden. Wenn man diese Daten kennt, kann man die durch Wellen erzeugten Energie besser in das Stromnetz einbauen und den Verbrauch erneuerbarer Energien erhöhen.

Die EOLO-Gruppe (UPV/EHU) hat verschiedene Modelle zur Vorhersage der Menge der undimutierten Energie für den Bizkaia-Golf entwickelt, wobei sie die Methode der Randomisierung forests (Wälder) nutzte. "Random forests (RF) ist ein Algorithmus, der in den letzten Jahren im Bereich des Machine learning entwickelt wurde. Die Grundlage der RF sind sogenannte 'Rückkehrbäume', bei denen Inputvariablen als Wurzeln und Ausgabevariablen als Blätter betrachtet werden. Daher die Bezeichnung "Baum." Der random forest ist eine Entwicklung der Regressionsbäume, die statt eines einzigen Baumes viele (in der Regel mehr als tausend) aus einem "Wald" oder Dschungel machen, sagt Gabriel Ibarra von der EOLO-Gruppe.

Nach dem zitierten Forscher sind die Modelle, die von seiner Gruppe entwickelt wurden, zuverlässiger als andere bereits existierende Modelle für Vorhersagen zu drei-sechszehn Stunden gesehen. Die EOLO-Modelle basieren auf einer historischen Reihe von Messungen, die die Energieniveaus der Wellen zu einem bestimmten Zeitpunkt miteinander vergleichen, und auf denen, die in einigen Stunden erwartet werden. Die Messung erfolgt durch Bojen, von denen fünf im Golf von Bizkaia, drei in der Nähe der galicischen Küste und zwei auf offener See installiert sind. Die Behörde Ports des Staates ist für die Instandhaltung der Bojen in Galicien und die britischen Wetterdienste (MetOffice) der offenen See zuständig.

Klimawandel und Wellen

Zwei Prioritäten der EOLO-Gruppe für die Zukunft sind: einerseits der Echtzeit-Zugang zu den Daten des Wettermodells WRF (Weather Research and Forecasting), das dazu beitragen wird, die aktuellen Ergebnisse zu verbessern, und andererseits die Erforschung künftiger Klimaszenarien fortsetzen. Der Klimawandel wirkt sich auch auf die Wellenlage aus, ebenso auf die Zeitzonen, die in einigen Fällen die baskische Küste treffen. Nach Ansicht der EOLO-Mitglieder ist es wichtig zu wissen, welche Entwicklung die Meeresenergie in den nächsten Jahrzehnten haben wird. Das ist genau der Schwerpunkt Ihrer Forschung. Auf jeden Fall haben die Forschungsarbeiten zur Vorhersage der Wellenenergie erst begonnen, und sie sind noch nicht in der Betriebsphase, d.h. sie werden nicht direkt umgesetzt.

Die erste operative Anlage zur Nutzung der Meeresenergie wurde 2008 in Portugal errichtet. Im Baskenland wurde 2011 eine kleine Anlage in Mutriku eröffnet. Das Mutriku Kraftwerk arbeitet mit OWC-Technologie und sendet die Energie, die es erzeugt, an das Stromnetz. Darüber hinaus wird die von EVE abhängige BIMEP-Plattform (Biscay Marine Energy Platform) in Kürze eine Testplattform für die Erprobung von Prototypen mit echter Wellenaktivität einrichten.

Bibliographische Angaben

G. Ibarra-Berastegi, J. Saénz, G. Esnaola, A. Ezcurra, A. Ulazia (2015) "Short-term forecasting of the wave energy flux: Analogues, random forests, and physics-based models". Ocean Engineering, doi: 10.1016/j.oceaneng.2015.05.038. 104. 530-539. 2015

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UPV/EHU

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