Vergleich verschiedener Verfahren zur Langfristextrapolation von Windmessdaten

Abstract

Im Zuge dieser Arbeit findet ein Vergleich von verschiedenen Verfahren zur Langfristextrapolation von Windmessdaten statt. Dazu gehören ein MDP, MCP und lineare Regressionen sowohl mit y-Achsenabschnitt als auch durch den Ursprung gezwungen (die linearen Regressionen werden jeweils auf Basis verschiedener Mittelungsintervalle der Ausgangsdaten durchgeführt). Für den Vergleich der Verfahren stehen drei langjährig laufende Mastmessungen zur Verfügung, die in Kombination mit Referenzdaten (MERRA, conWX, Wetterstationen bzw. eine weitere Messung) als Datengrundlage für die Verfahren dienen. Es wird auf Basis von einem Jahr Messung und Referenzdaten, die über den gesamten Zeitraum der Mastmessung gehen, ein langfristig zu erwartender, mittlerer Wind bestimmt. Für eine Messung von neun Jahren ergeben sich also neun Prognosen. Eine Bewertung der Verfahren wird im Wesentlichen über den Root-Mean-Square-Error (RMSE) dieser Prognosen vorgenommen. Er ist ein Maß für die Streuung der Abweichung dieser Prognosen vom Erwartungswert (Mittelwert der Messung über den gesamten Analysezeitraum) um Null. Es zeigt sich, dass MDP und MCP die geringsten Streuungen aufweisen, die linearen Regressionen durch den Ursprung die höchsten (insbesondere auf Basis von Stundenmitteln). Die linearen Regressionen mit y- Achsenabschnitt liegen zwischen den linearen Regressionen durch den Ursprung und MDP sowie MCP.