[:de]Projekte[:en]Projects[:]

[:de]Weltweit nah am Wind[:en]Worldwide close to the wind[:]

[:de]

Wir sind weltweit aktiv. Unsere Projektauswahl zeigt Ihnen hier jeweils die wichtigsten Eckdaten. Die Filterfunktion bietet schnell Zugriff auf die für Sie interessanten Projekte.

[:en]

Our experts are operating worldwide. Our selection of special projects provides an overview about the most relevant aspects. The filtering function enables an easy access to single projects.

 

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[:de]Alle[:en]All[:] Bachelor- und Masterarbeiten Betriebsdatenanalyse Parkoptimierung Verlustberechnungen Wind- und Ertragsgutachten Windmessung  
[:de]Eignung der Gondelanemometerdaten von Windkraftanlagen für die Ermittlung der energetischen Verfügbarkeit – Bachelorarbeit[:]

[:de]Standorte: 
5 Windparks in unterschiedlichem Gelände, in 4 Bundesländern Deutschlands, mit 5 unterschiedlichen Anlagentypen von 4 Herstellern

Hintergrund:
Die Anzeige von Gondelanemometern bei Stillstand kann sich von der Anzeige im Leistungsbetrieb im Vergleich zur Anströmung vor der Anlage unterscheiden. Deshalb ist möglich, dass bei Verwendung der Gondelanemometerdaten einer Anlage für die energetische Verfügbarkeitskorrektur ein systematischer Fehler entsteht. Dieser Fehler sollte hier untersucht werden. Die Technische Richtlinie 10 der FGW schreibt aus diesem Grund die Verwendung anderer Daten für diesen Zweck vor, in der Regel die Gondelanemometerdaten benachbarter Anlagen. Doch auch hierbei können Fehler entstehen, was in der Arbeit ebenfalls beleuchtet werden sollte.

Methode:

  • Zunächst Betrachtungen mehrerer Anlagenpaare in Windrichtungsbereichen, in denen jeweils beide Anlagen gleich (in der Regel frei) angeströmt sind, d.h. in denen eine gute Korrelation zwischen den Gondelanemometerdaten besteht und eine davon längere Stillstände aufweist.
  • Es wurde angenommen, dass der Unterschied der ermittelten energetischen Verfügbarkeit zwischen der Vorgehensweise lt. TR 10 (Verwendung des Gondelanemometers einer Nachbaranlage) und der Verwendung des anlageneigenen Gondelanemometers in dieser Situation ein Maß für die Unsicherheit der Verlustbestimmung über das anlageneigene Gondelanemometer liefert.
  • Dann wurden andere Windrichtungsbereiche bzw. Anlagenpaare betrachtet, bei denen zumindest eine der Anlagen Abschattung durch weitere Anlagen des Windparks erfährt. Die Ertragsverluste wurden wieder wie zuvor bestimmt.

Ergebnisse:

  • Bei Verwendung des anlageneigenen Gondelanemometers entsteht vermutlich ein systematischer Fehler des ermittelten Verlustes, der vom Anlagentyp abhängt.
  • Bei einem Anlagenhersteller ist zu vermuten, dass dieser Fehler nahe Null liegt, bei weiteren wurden mittlere Abweichungen von ca. +5 % bzw. +10 % ermittelt und bei einem, vermutlich aufgrund der Formgebung der Rotorblätter, Abweichungen um ca. -20 %. Die Streuung um diese mittleren Abweichungen lag in den meisten Fällen im Bereich von mehreren Prozent.
  • Das bedeutet beispielsweise, dass bei einer energetischen Verfügbarkeit von 90 % der Fehler des ermittelten Langfristertrags in einer Größenordnung von +1 % bis -2 % je nach Anlagentyp liegen würde und die Unsicherheit um diesen Mittelwert in der Größenordnung von 1 %.
  • Die Untersuchungen sind als exemplarisch zu verstehen. Bei Wiederholung mit einer größeren Zahl von Fällen könnten vermutlich nicht nur hersteller- oder typspezifische Unsicherheiten, sondern auch Korrekturen ermittelt werden.
  • Liegen ungünstigere Verhältnisse vor, sei es durch Abschattung einer der betrachteten Anlagen oder in komplexem Gelände, können die nach TR 10 ermittelten Ertragsverluste sehr unsicher werden. Die Unsicherheiten können dann ein Vielfaches gegenüber der Verwendung des anlageneigenen Gondelanemometers betragen.

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[:de]Entwicklung einer Messstrategie und Betreuung der Windmessungen an einem Standort in Tunesien[:en]Development of a measurement strategy and supervision of wind measurements[:]

[:de]Für Details zu diesem Projekt verweisen wir auf die entsprechende englischsprachige Seite.[:en]Site: Medium size project in Tunisia, mountainous region

Scope: A local company was in charge of the installation and operation of met masts. The equipment had already been procured. aj was to

  • advise on number of masts
  • advise on measurement positions
  • check and document the masts independently
  • check the measured data continuously
  • assess the site conditions with respect to turbine specification
  • prepare wind resource and energy production assessments

Results:

  • Although the site itself was not very complex, the complex surroundings led to varying and hardly predictable wind flow conditions across the site. Namely, flow detachment was detected on one of the mast positions in an important wind direction.
  • The placement of the masts was first defined for an initial stage. Care had to be taken to avoid misleading results due to local features.
  • As some data of the first and second mast had come in, the remaining open questions regarding the wind flow and the most relevant contributions to the uncertainty could be addressed. One of the masts was relocated to cover these best possible.
  • The choice of the mast location not only addressed the needs of the wind resource assessment, but also of turbine specification.
  • It was found that some booms had not been mounted as predefined. The wind direction offsets were not correct. The mounting of the anemometers was such that the mast structure influenced the measured data significantly. Together with the installation team, changes of the boom orientations and lengths were agreed. An additional anemometer was mounted to help quantifying all impacts on the measurement and assessing the wind shear with confidence. Finally, sufficient quality and purposefulness of the measured data could be achieved.
  • It was found that cable ties had been used that were not UV resistant. They were replaced before any measurement cables could have broken.
  • A measurement documentation was prepared by aj that was able to satisfy the requirements of investors and turbine suppliers.
  • A wind resource assessment with good confidence and state of the art uncertainty could be prepared by aj based on the data.

 

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[:de]Ermittlung der Unsicherheit von Langfristextrapolationsverfahren für Windmessdaten[:en]Assessment of the uncertainty of methods for the extrapolation of wind data to the long term[:]

[:de]Standorte: mehrere Standorte in verschiedenen Regionen Europas mit langen Windmessungen

Methode:

Projektion jeweils einjähirger Ausschnitte aus den Messdaten auf den gesamten Messzeitraum mit verschiedenen Verfahren und auf Basis verschiedener Referenzdaten

Ergebnisse:

  • Der Standardfehler der bestimmten, langfristigen mittleren Windgeschwindigkeit liegt bei Verwendung des MCP-Verfahrens und des aj-eigenen MDP-Verfahrens auf Basis 12-monatiger Zeitreihen bei etwa 0,1 m/s.
  • Bei linearer Regression über Monatsmittel der Windgeschwindigkeit ist die Unsicherheit deutlich größer. In einzelnen Jahren ergaben sich auf diese Weise besonders große Abweichungen.
  • Meistens ist die ermittelte langfristige mittlere Windgeschwindigkeit auf Basid des MCP- und MDP-Verfahrens bei stündlicher Auflösung sehr ähnlich.
  • Das MCP-Verfahren ermöglicht die Berechnung einer langfristigen Zeitreihe, das MDP-Verfahren liefert dagegen genauere, langfristige Häufigkeitsverteilungen und Windrosen.
  • Datenlücken in den Referenzdaten können erhebliche Auswirkungen auf das Ergebnis haben.

[:en]Sites: Several sites in different European regions with relatively long measured wind data sets

Method:

Calculation of the average wind speed of the entire measurement period based on the data of individual 12-months periods

Results:

  • The standard error of the long term mean wind speed determined with the MCP method and the MDP method developed by aj based on time series of 12 months is about 0.1 m/s.
  • With linear regressions over monthly means, the uncertainty is higher. Strongly deviating results occurred in some years with this method.
  • Based on hourly means, the long term mean wind speeds determined with the MCP method and the MDP method are usually very similar.
  • The MCP method allows for calculating a long term time series, whilst the MDP method yields a more accurate long termn frequency distribution and wind rose.
  • Gaps in the reference data set can have an important impact on the result.

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[:de]Parkoptimierung 40 Anlagen[:en]Wind park optimisation of 40 planned wind turbines[:]

[:de]Standort: Bosnien-Herzegowina

Ergebnisse:

  • wg. einer stark ausgeprägten Hauptwindrichtung wurden die ursprünglich 2 geplanten Anlagenreihen auf eine Reihe reduziert, in der die Anlagenabstände sehr gering sind
  • zusätzlich bessere bzw. optimale Ausnutzung eines vorhandenen Höhenzuges

 [:en]Site: Bosnia-Herzegovina

Results:

  • due to a pronounced main wind direction the planning of the wind turbines was modified to one single row instead of two with short distances between the turbines
  • better placing on a mountain ridge possible

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[:de]Parkoptimierung, Messstrategie auf Basis erster Messungen mit vier Masten[:en]Development of an optimum wind farm layout using four met masts[:]

[:de]Standort: West-Kanada

Ergebnisse:

  • Der Einfluss vom Meer wird vom Modell stark überschätzt, eine Anpassung der Modellierung hat das Problem gelöst (höhere Rauigkeitslänge für das Meer)
  • Die Datenqualität der Maste ist unzureichend, die Daten der Anemometer sind inkonsistent.
  • Die eng gewählten Messhöhen erlauben keine sichere Höhenextrapolation.
  • Das verfügbare Kartenmaterial ist vertikal nicht gut genug aufgelöst, Erhebungen erscheinen nicht darauf.
  • Ein erstes Layout konnte erstellt werden. Wegen stark dominanter Hauptwindrichtungen wurden die Anlagenreihen weiter auseinander gezogen und dafür die Anlagen in der Reihe dichter gestellt.
  • Das Layout musste mangels hinreichend differenzierter Geländedaten vor Ort erarbeitet werden.
  • An einigen Anlagenpositionen könnte das Windpotenzial wegen exponierter Lage außerhalb der Anlagenspezifikationen liegen.

[:en]Site: Western Canada

Results:

  • The influence of the nearby sea is strongly overestimated by the model, this could be solved through a modified modelling of the roughness lengths.
  • Poor quality of the met mast data, inconsistent anemometer data
  • Due to the measurement heights being close together, no reliable vertical extrapolation is possible.
  • A first layout of the wind farm was developed. Due to a pronounced main wind direction, the wind turbines ware placed in several rows, with an adequate distance between these. However, the distance between neighbouring turbines could be strongly reduced.

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[:de]Profunde Beratungstätigkeit während einer Windmesskampagne an einem Standort in Spanien[:en]Consultancy on wind resource over the time of development of a wind farm project[:]

[:de]Für Details zu diesem Projekt verweisen wir auf die entsprechende englischsprachige Seite.[:en]Site: 300 MW project in Spain

Scope:

  • initial estimate of wind resource
  • advice on measurement positions
  • optimisation of wind farm lay-out
  • input to turbine specifications
  • regular check on measured data
  • independent documentation of wind measurements
  • continuous further development of measurement strategy
  • preparation of wind resource and energy production assessments
  • selection of locations for masts for the power curve verifications

Results:

  • Although the wind farm area has a relatively simple structure, the wind resource was found to vary across it in a way that is not predicted by wind flow models and that does not correspond to the impression of the site. The reason is in the large size of the area, in which the regional (mesoscale) variation of the wind field becomes relevant.
  • Therefore, the measurement strategy consisted of a tall mast in a central position and a Lidar instrument which was first verified against that mast, then moved consecutively to a number of positions in the area.
  • The measurement positions were defined step by step depending on the outcome of the data captured in the meanwhile.
  • The wind resource was determined by combining the outcome of mesoscale wind flow calculations with the results of the wind measurements.
  • Due to the strong directionality of the wind field, the wind farm was arranged in rows with relatively narrow spacing within the rows but large distances between rows. With this, the wake losses were kept very low for all turbines. At the same time, the cost of infrastructure was minimised.
  • Icing was found to be an issue for the site, despite of its Mediterranean character.
  • Wind resource and energy production assessments could finally be prepared with good confidence.
  • The final results were not far from the initial estimate.
  • The largest uncertainties were found with the power performance of the wind turbines and the extrapolation of the measured data to the long term. The best way to reduce the uncertainty of the entire project was to prolong the mast measurement by one year.

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[:de]Prüfung der Abschattungsverluste; der Kunde vermutet erheblich höhere Verluste als im Gutachten berechnet wurden[:en]Re-assessment of wake losses[:]

[: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 farm in Germany; the client assumes distinctly higher wake losses than calculated in the original assessment report

Procedure: profound analysis of SCADA data, adapted model calculations

Results:

  • the met station data used in the wind assessment report turned out to be less appropiate for the site, which is influenced by very local effects, thus the wind rose of the met station is less representative
  • the frequency distribution of the wind speed of the met station data is also not representative for the site
  • thrust coefficients of the power curve of the wind turbines are too low as has often been observed by aj for this specific turbines manufacturer
  • very low turbulence at the site, i.e. the calculated wake losses are too low

Final result: wake losses more than doubled compared to the original calculations[:]

[:de]Prüfung der Performance und insbesondere der Windnachführung[:en]Check of the performance and in particular the yaw behaviour of wind turbines[:]

[: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 Wind. Sie würde bei einer Änderung um mehrere Prozent höhere Erträge liefern.

[:en]Site: Small wind farm in the state of Bavaria, Germany

Method:

  • Wind measurement by Sodar
  • Analysis of SCADA data of the wind turbines

Results:

  • The power curves as determined on the turbines are sufficiently in agreement with the warranted levels. However, improvements are possible.
  • The yaw algorithm of one of the investigated turbines is far from optimal.
  • A check after a corresponding software change showed a significant improvement.
  • One of the turbines is on average not aligned optimally with the wind direction. A change would result in an increase of the energy capture by several percent.

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[:de]Prüfung des Höhenprofils[:en]Assessment of the wind shear[:]

[:de]Standort: mittelgroßer Windpark in Brandenburg

Lösung:

  • Analyse von SCADA-Daten und Monatserträgen
  • Einbezug einer Sodar-Windmessung
  • Vergleich mit Nachbarpark
  • Modellrechnungen

Ergebnisse:

  • geänderter Langfristbezug ist etwa zur Hälfte für den Unterschied verantwortlich
  • Berechnung der Abschattungswirkung im Windpark ist korrekt
  • der im Windgutachten wichtigste Vergleichspark mit Anlagen gleichen Typs liefert sehr hohe Erträge, die aufgrund der Lage des Windparks  nicht der Erwartung entsprechen; die Ertragsdaten konnten aber über die eingespeisten Erträge bestätigt werden
  • die untersuchten Anlagen sind eine neuere Variante desselben Anlagentyps, die Leistungskennlinien weichen systematisch von denen der Vergleichsanlagen ab

[:en]Site: 200 MW project in Morocco

Issue to be resolved:

The existing wind measurements with masts only cover a small part of the height range of the rotors of the planned wind turbines. The course of the wind speed above the masts is therefore unknown. This results in a significant uncertainty of the energy prediction and a difference between the results of different experts.

Solution: Wind measurement with Sodar over several months

Results:

  • The wind shear across the entire heigt range of the rotor is very homogenous.
  • The main cause for the difference in the results between the existing wind resource assessments could be resolved.
  • The total uncertainty of the energy prediction for the entire project was reduced by about 1 %.
  • The data availability of the Sodar instrument at the site was very good.
  • The results of the verification of the Sodar instrument performed in North Germany are valid for the Moroccan site.
  • The parabolic sound reflectors should be cleaned from sand about every two months.
  • Operation of the instrument by local personnel was possible without problems.

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[:de]Prüfung des Leistungsverhaltens der Anlagen[:en]Performance check of wind turbines [:]

[: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 zeigt allerdings noch immer Auffälligkeiten im Nennleistungsbereich, welche hinsichtlich der Anlagenermüdung näher analysiert werden sollte. Demgegenüber ist das Anlagenverhalten unter Abschattungsbedingungen im Windpark unauffällig.[:en]Site: medium size wind farm in Belgium

Procedure:

  • combination of analyses of SCADA data and a nearby wind measurement
  • comparison to reanalyses data, met station data and aj production indices

Results:

  • inconsistencies related to the power curve could be detected in the past, including longer periods with reduced availabilities and a variety of curtailments
  • more recently, the operational behaviour of the turbines has improved; however, some inconsistencies still occur around rated wind speed which need to be analysed further with respect to an additional load on the turbines
  • realistic performance of the wind turbines in the wake of neighbouring turbines, i.e. no under-performance with respect to the power curve

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[:de]Prüfung, weshalb die vorhergesagten Erträge nicht erreicht werden[:en]Re-assessment of energy production[:]

[: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 nur sehr geringen Abständen zwischen den Anlagen

[:en]Site: medium size wind farm in Northern Germany; the real energy production is much lower than calculated in the original assessment report

Procedure: profound analysis of SCADA data

Results:

  • reduction of the long term mean wind resource, albeit its contribution to the overall result is small compared to the following aspects
  • thrust coefficients too low
  • power curves are not reached in the wake of neighbouring turbines
  • strong deflection of the flow due to the specific wind farm layout in terms of very low distances between wind turbines

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[:de]Überprüfung der Verluste durch Abschaltungen zum Fledermausschutz[:en]Re-Assessment of the energy losses due to curtailment for the protection of bats[:]

[:de]Standort: mittelgroßer Windpark in Hessen

Methode:

  • Analyse von SCADA-Daten
  • Vergleich mit Modellrechnungen
  • Parameterstudien

Ergebnisse:

  • Die Berechnungen mit dem hauseigenen Programm geben die tatsächlichen Verluste sehr gut wieder.
  • Durch eine zu hohe Anzeige der Außentemperatur an der Anlage wird diese zu oft abgeschaltet. Die Verluste sind somit deutlich höher.
  • Durch die zu geringe Anzeige der Windgeschwindigkeit werden einige Anlagen zu lange abgeschaltet. Die Verluste sind somit ebenfalls deutlich höher als auf Basis der Abschaltparameter berechnet.
  • Die gegenseitige Abschattung im Windpark ist bei den Modellrechnungen zu berücksichtigen.
  • In windschwachen Jahren sind die Verluste deutlich größer als in windstarken.

 

 [:en]Site: Medium size wind farm in the state of Hessen, Germany

Method:

  • Analysis of SCADA data of the wind turbines
  • Comparison with model calculations
  • Parametric studies

Results:

  • The calculations with the model of aj determine the real energy losses very well.
  • Too high values of the outside air temperature measured by the turbines lead to unnecessary shutdowns. The energy losses are thus signficantly higher.
  • Some turbines show too low wind speeds. This also leads to unnecessarily increased shutdown periods and too high energy losses.
  • The wake impact within the wind farm must be taken into account in the model calculations.
  • The energy losses are much higher in years with low wind resource compared to high wind years.

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[:de]Vergleich der Windmessdaten eines hohen Messmastes mit gängigen Langzeitreferenzdaten[:en]Comparison of the wind data measured on a tall met mast with common long term reference data[:]

[:de]Standort: Norddeutschland

Ergebnisse:

  • Das in Wetterstationsdaten und Produktionsindices im Mittel sichtbare Absinken des Windniveaus im Untersuchungszeitraum wird vom Messmast bestätigt.
  • Die Reanalysedaten geben diesen Verlauf nicht wieder.
  • Der Verlauf ist in allen Messhöhen grundsätzlich ähnlich.
  • Die Mastdaten korrelieren mit Wetterstationsdaten am besten in niedrigen Höhen und mit Reanalysedaten am besten in größeren Höhen. Die Höhe der Korrelation gibt aber keine Aussage darüber, welche Datenreihe im mittleren Verlauf besser übereinstimmen.

 [:en]Site: North Germany

Results:

  • The on average decreasing wind speed level observed in met station data and production indices during the investigated period is confirmed by the met mast.
  • The reanalysis data do not show the same pattern.
  • The long term course of wind speed is similar in all measurement heights.
  • The measured data correlate best with met station data in low heights and with reanalysisd data in high levels. However, the magnitude of the correlation does not provide a means for evaluating the agreement of the long term average course in the time series.

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[:de]Vergleich von Reanalysedaten mit Windmessdaten – Masterarbeit[:en]Comparison of a reanalysis data source with measured wind data[:]

[:de]Standorte: zahlreiche Standorte in verschiedenen Regionen Deutschlands

Ergebnis:

Nach einer starken, aber systematischen Korrektur geben die Reanalysedaten Windrose, Häufigkeitsverteilung und Tagesgang des Windes an allen Standorten, außer den kleinräumig komplexen, in größeren Höhen sehr gut wieder.

[:en]Sites: Many sites in different regions of Germany

Result:

After a strong, but systematic correction, the reanalysis data show very realistic wind roses, wind speed frequency distributions and diurnal courses of the wind speed in larger heights above the ground at all sites, except for those with complex structure on a small scale.

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[:de]Wind- und Ertragsgutachten auf Basis von Messmast, Sodar und Lidar[:en]3 wind measurements in parallel: met mast, Sodar and Lidar[:]

[:de]Standort: Schwarzwald

Ergebnisse:

  • das am Mast gemessene Höhenprofil ist unplausibel
  • das fremde Sodargerät zeigt ebenfalls unplausible Werte, weshalb es durch ein AQS-Sodargerät ersetzt wurde
  • Lidar und AQS-Sodar bestätigten sich gegenseitig

[:en]Site: Black Forest, Germany

Results:

  • the vertical wind profile of the met mast showed implausible values
  • data of a Sodar instrument from an external company were also considered implausibe, therefore a Sodar instrument of the manufacturer AQ Systems was used afterwards
  • strong consistency between the AQ Systems Sodar and the Lidar

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Expertise