Windstromstatistik Baden-W√ľrttemberg von Dipl.-Ing. Willy Fritz

Die nachfolgende Windstromstatistik f√ľr BW soll helfen, die in den Medien oft verzerrt dargestellte Windstromproduktion realistisch einzuordnen. Hierzu wurden die von TransnetBW ver√∂ffentlichten monatlichen Windstrom Produktionsdaten entsprechend ausgewertet und dargestellt.

TransnetBW ver√∂ffentlicht die monatlichen Leistungsdaten aller Windr√§der innerhalb ihres Netzes, welches weitgehend identisch mit der Fl√§che von BW ist, in Form einer Excel Tabelle, welche dann entsprechend ausgewertet werden kann. Nachfolgend sind 2 Beispiele f√ľr die Monate Januar 2018 und Februar 2018 dargestellt. Hierbei handelt es sich um die momentan abgegebene Leistung in 15 Minuten Intervallen.

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Bild 1: Windstromerzeugung in BW im Januar 2018 Hier sieht man deutlich die kr√§ftigen Sturmtiefs die immer wieder durchgezogen sind und die momentane Leistung teilweise nahe an die installierte Nennleistung ansteigen lie√üen. Allerdings aber auch die typischen Totaleinbr√ľche. Insgesamt sieht man aber deutlich, dass es sich um einen extrem windstarken Monat handelte. Noch mehr Sturmtiefs innerhalb eines Monats sind kaum m√∂glich.

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Wesentlich moderater war dagegen der Februar 2018 wie in Bild 2 zu erkennen ist. In den ersten drei Wochen eher schwacher bis m√§√üiger Wind mit teilweise l√§ngeren Flauten. Erst in der letzen Woche gab es kr√§ftigen Wind. Grund daf√ľr war eine √§u√üerst seltene Wetterlage: √ľber Nordeuropa (Nordspitze Skandinaviens) hatte sich ein kr√§ftiges Hoch mit extrem hohem Luftdruck gebildet, welches eine Woche lang kr√§ftigen Nordostwind nach Mitteleuropa presste.

F√ľr eine komprimierte Darstellung wurden nun diese momentanen Leistungen monatsweise f√ľr die Jahre von 2012 bis 2018 zeitlich gemittelt. Damit erfolgt nat√ľrlich eine Gl√§ttung der Zufallsstromerzeugung, aber dies wird ja allgemein in der Windkraftbranche so gehandhabt, man vergleicht monatliche oder j√§hrliche Mittelwerte. Weiterhin wurden diese monatlichen Mittelwerte bezogen auf die jeweils installierte Nennleistung, womit die variierende Nennleistung ausgeglichen wird. Ein Herausfiltern einzelner Regionen aus diesen Daten ist nicht m√∂glich. Damit erh√§lt man die Darstellung in Bild 3:

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Die Darstellung ist nun wie folgt zu verstehen: F√ľr die Jahre 2012 bis 2018 sind die oben erw√§hnten monatlichen Mittelwerte als vertikale Balken dargestellt. So bedeutet z. B. der Wert 38% f√ľr Januar 2018 (roter Balken), dass im Januar die Windr√§der im Durchschnitt 38 % ihrer installierten Nennleistung abgegeben haben, oder auch 38% des Ertrages erbracht haben, den sie bei voller Nennleistung erbracht h√§tten. Dies ist ein sehr hoher Wert, im Jahresmittel kommen die Windr√§der in BW auf etwa 15% bis 17%. Im Januar 2013 (brauner Balken waren es dagegen nur 6%. Die schwarzen Balken stellen die √ľber die 7 Jahre gemittelten Monatswerte dar und erm√∂glichen eine schnelle Einsch√§tzung ob es sich um einen √ľberdurchschnittlichen oder unterdurchschnittlichen Ertragsmonat und somit um eine √ľberdurchschnittliche oder unterdurchschnittliche Windh√∂ffigkeit handelt.

Auffallend sind zun√§chst die teilweise enormen Ertragsspitzen in den Wintermonaten, die aber keinesfalls regelm√§√üig auftreten, auch die Wintermonate k√∂nnen erheblichen Ertragsschwankungen unterliegen, die nicht vorhersagbar sind. Ebenso wenig kann man aus den Windverh√§ltnissen im Winter auf die im Sommer zu erwartenden Windverh√§ltnisse schlie√üen, wie das Jahr 2013 (braune Balken) zeigt. Man erkennt aber die Grundtendenz, vor allem im Verlauf der Mittelwerte, dass die Ertr√§ge in den Sommermonaten niedriger sind, als in den Wintermonaten. Dieser Effekt wird in den Ertragsgutachten ber√ľcksichtigt. Man erkennt aber auch das Problem der Ertragsgutachten: Ein solches Gutachten kann nicht einfach anhand einer Windmessung an einigen Monaten erstellt werden, da die monatlichen Ertragsprognosen ja f√ľr die gesamte Betriebszeit (20 Jahre) Bestand haben sollen, sich also eher an den Mittelwerten orientieren m√ľssen. Diese Mittelwertbildung erfolgt durch einen Abgleich der gemessenen Windgeschwindigkeit mit langfristigen Wetter- und Klimadaten, welcher nat√ľrlich fehleranf√§llig ist. Das nachfolgende Bild verdeutlicht dieses Problem.

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Hier sind neben monatlichen Leistungsanteilen (ohne die Mittelwerte) zus√§tzlich sogenannte Trendlinien dargestellt. Diese Trendlinien ermitteln im Prinzip zun√§chst einen Jahresmittelwert und dann anhand der Beitr√§ge der einzelnen Monate die Verteilung dieses Wertes √ľber die einzelnen Monate. Nat√ľrlich ist das alles sehr gegl√§ttet. (F√ľr 2018 kann noch kein Trend angegeben werden). Mit Ausnahme des Jahres 2013 zeigen alle Trendlinien qualitativ denselben Verlauf: H√∂here Stromproduktion in den Wintermonaten, geringere in den Sommermonaten. Quantitativ erkennt man an der vertikalen Verschiebung der Trendlinien die Schwankungen in der Jahresproduktion. So war das Jahr 2012 das windschw√§chste Jahr und das Jahr 2015 das windst√§rkste in diesem 7-Jahresvergleich. V√∂llig aus dem Rahmen f√§llt das Jahr 2013, was wieder einmal zeigt, dass man Statistik nicht auf den Einzelfall anwenden kann.

Das Jahr 2016 gibt den Trend aller 7 Jahre im Mittel am besten wieder und das Problem der Ertragsprognose ist es nun eben jene optimale Trendkurve zu finden, welche die Verh√§ltnisse √ľber die gesamte Betriebszeit am besten wiedergibt und hierzu sind eben erhebliche Korrekturen und Hochrechnungen an einer zeitlich begrenzten Windmessung erforderlich, was im Rahmen einer sogenannten Reanalyse erfolgt. Denn wie Bild 4 zeigt, w√§ren Windmessungen aus dem Jahre 2013 oder 2015 nicht f√ľr einen l√§ngeren Zeitraum repr√§sentativ. Andererseitssind jene Korrekturen im Rahmen dieser Reanalyse alles andere als fehlerfrei und somit die wesentlichen Schwachpunkte der Ertragsanalysen.

Wie erwähnt, handelt es sich bei den in Bild 3 und Bild 4 dargestellten Daten um Mittelwerte sämtlicher Windräder in BW. Anhand dieser Werte kann man keine Ertragsprognose erstellen, es ist z. B. nicht möglich aus den Erträgen von Januar 2018 und Februar 2018 auf die Erträge der Sommermonate zu schließen.

Man kann aber anhand dieser Statistik die Monatsertr√§ge einzelner Windparks realistisch einordnen. So ist z. B. aus Bild 3 leicht zu erkennen, dass es sich beim Januar 2018 in BW um einen absoluten Ausnahmemonat handelt, den es so noch nie gab und den es so auch kaum nochmal geben wird. D.h. die Monatsertr√§ge f√ľr diesen Monat m√ľssen deutlich √ľber den Prognosen (die ja auf Durchschnittswerten basieren) liegen, tun sie dies nicht, ist die Prognose zu optimistisch. Ebenso war offensichtlich der Februar 2018 ein leicht √ľberdurchschnittlicher Windmonat, auch hier sollten die Ertragsprognosen zumindest sicher erreicht werden. Hierzu einige Beispiele.

Zunächst beispielhaft die Ertragsdaten des Windparks Verenafohren (im Hegau, Lkrs. Konstanz), die vom Betreiber Hegauwind so veröffentlicht werden:

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Wie aus Bild 5 zu erkennen ist, wird die Ertragsprognose im Januar gerademal geringf√ľgig √ľberboten. Um also die Ertragsprognose zu erreichen, ist ein absoluter Ausnahmewindmonat erforderlich. Logischerweise wird dann bei einem schw√§cheren, aber immer noch √ľberdurchschnittlichen Windmonat wie dem Februar, die Ertragsprognose deutlich unterschritten wie man in Bild 5 sieht. Die Ertragsprognosen, die sich eigentlich auf einen langj√§hrigen Durchschnitt beziehen sollten sind offensichtlich deutlich zu optimistisch.√Ąhnlich sieht es bei anderen Windparks aus. So erreichen z. B. die Windparks der EnBW in BW, √ľber deren Ertr√§ge die EnBW √ľber ihre E-Cockpit App kontinuierlich informiert, f√ľr den windstarken Monat Februar im Durchschnitt Ertr√§ge von 60% der Prognosen. D.h. auch hier sind die Prognosen fl√§chendeckend erheblich zu optimistisch!

Zusammenfassend kann man feststellen: Man sollte monatliche Ertragsmeldungen nie absolut sehen, sondern eben mit der Qualit√§t des Windmonats in Relation setzen. Hierzu soll diese Statistik, die vom Verfasser weitergef√ľhrt werden wird, helfen. Ebenso ist es nicht erforderlich, einige Jahre abzuwarten um die Rentabilit√§t von Windparks abzusehen, wie es immer wieder betont wird, man kann ziemlich schnell feststellen ob Ertragsprognosen zutreffen oder nicht.