[:de]Standort: kleiner Windpark in Bayern Methode: Sodar-Windmessung Analyse von SCADA-Daten Ergebnisse: Die Leistungskennlinien können schon in im vorgefundenen Zustand nicht beanstandet werden, dennoch sind Verbesserungen möglich. Der Algorithmus zur Windnachführung ist bei einer der untersuchten Anlagen nicht normal. Eine Überprüfung der Windnachführung nach einer Softwareänderung ergab eine deutliche Verbesserung. Eine Anlage steht nicht optimal im
[:de]Standort: mittelgroßer Windpark in Belgien Lösung: Kombination aus vielschichtiger Analyse von SCADA-Daten und Windmessung in der Umgebung; Verwendung von Reanalysedaten, Wetterstationsdaten und Produktionsindices Ergebnis: Die Anlagen zeigten deutliche Auffälligkeiten bei der tatsächlich erreichten Kennlinie, aber vor allem gab es in der Vergangenheit Verfügbarkeitsprobleme und eine Vielzahl von Drosselungen. Inzwischen wird die anzunehmende Leistungskennlinie erreicht. Sie
[:de]Standort: mittelgroßer Windpark in Mecklenburg-Vorpommern Lösung: vielschichtige Analyse der SCADA-Daten und Vergleich mit Modellrechnungen Ergebnisse: Absenkung des Langfristniveaus, welches aber nur einen kleinen Beitrag zum Gesamtergebnis liefert zu geringe Schubbeiwerte Leistungskennlinien der Anlagen werden nicht mehr erreicht, wenn sie sich im Nachlauf anderer Anlagen befinden starke Ablenkungen der Strömung durch spezielle Windparkkonfiguration vor Ort mit
[:de]Standort: kleiner Windpark in Thüringen Lösung: komplexe Analyse von SCADA-Daten, parametrisch variierte Modellrechnungen Gründe: Windrose der Wetterstationsdaten ist nicht repräsentativ, lokal stark ausgeprägte Hauptwindrichtung Häufigkeitsverteilung der Windgeschwindigkeit der Wetterstationsdaten ist nicht repräsentativ Schubbeiwerte des Herstellers erfahrungsgemäß zu niedrig sehr geringe Turbulenz am Standort Ergebnis: Abschattungsverluste fast doppelt so groß wie im Vorwege berechnet[:en]Site: small wind
