Universität zu Köln

Frank, Christopher William ORCID: 0000-0003-4860-5183 (2019). The potential of high resolution regional reanalyses COSMO-REA for renewable energy applications. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

Atmospheric reanalyses, a synthesis of meteorological observations and weather models, provide best estimates of past weather information in a physically consistent way on a temporal and spatial grid. These characteristics make reanalyses an established tool for a variety of weather related applications. In the field of renewable energies reanalyses are used to simulate production variabilities of existing or theoretical power plants and their impact on the energy system, which leads to a steadily growing interest in such products. However, the application potential of reanalyses depends highly on their ability to describe atmospheric phenomena accurately. Thus, with each new reanalysis product assessment studies of its potential for specific applications becomes necessary. At this point, the thesis at hand contributes to assess the accuracy of reanalyses with respect to renewable energy applications. Herein, the novel high resolution regional reanalyses COSMO-REA6 and COSMO-REA2 developed within the Hans-Ertel-Centre for weather research at the German weather service are assessed, post-processed, and further exploited for renewable energy related applications. The first part investigates global horizontal irradiance (GHI), which is relevant for photovoltaics (PV). In order to assess which reanalysis provides best estimates of GHI, the two regional reanalyses are compared comprehensively to measurements as well as to the frequently used global reanalyses ERA-Interim and MERRA-2. Here, multiple validation metrics like the bias, the root mean square error and the correlation show that the COSMO reanalyses significantly outperform the global reanalyses. For instance, the median bias of daily average GHI is shown to be improved from about 10 W m^-2 for global reanalyses to roughly 3 W m^-2 in COSMO-REA6. Beside the bias, in particular variance related scores are found to be improved in the higher resolved products. Especially a spatio-temporal representativity study which investigates the representation of spatial cloud distributions shows significant improvements regarding the regional products. However, the comparisons of the GHI from the COSMO reanalyses to measurements reveal systematic shortcomings in the reanalyses: (1) an underestimation of GHI in clear sky situations and (2) an overestimation of GHI in cloudy sky situations. Motivated by the need for reliable radiation information in the PV sector a cloud dependent post-processing is developed. Therein, GHI values are scaled by either clear or cloudy sky specific adjustment factors. The factors are determined by applying orthogonal distance regressions between modeled and measured GHI for the two different cloud regimes. With systematic bias improvements by the post-processing in clear sky from roughly -47 W m^-2 to -2 W m^-2 and in cloudy sky from 15 W m^-2 to -1 W m^-2 significant improvements are achieved. Further, the post-processed GHI significantly improves temporal ramp rates which are of special interest for the energy sector in order to estimate power variations over time. A central advantage of the developed post-processing method is its applicability to the entire reanalysis domain. A cross-validation exhibits a significant improvement of the post-processed GHI also at independent locations. The second main study of this thesis complements the radiation assessment by a wind speed assessment. A comprehensive evaluation of wind speed from regional reanalyses compared to global reanalyses is conducted. Here, reference measurements of wind speed obtained from four wind towers with maximum measurement heights up to 280 m in Central Europe are used. Main improvements from the global to the regional reanalyses are found for the representation of ramp rate- and vertical wind gradient distributions. Considering joint distribution scores like the bias, mean absolute error, and the correlations most significant improvements are found close to the ground or at sites where surface effects are more prominent. With the confidence gained from the first two parts, that the regional reanalyses add information to the global reanalyses products, the third study focuses on European wide balancing potentials of wind and solar power by using COSMO-REA6. The central goal is to determine to which extend decorrelations of wind and PV can balance extreme situations on a country-wise level, but also across different countries in Europe. Therefore, fixed fleet distributions of wind- and PV plants are simulated for the time period 1995-2014. An additional scaling of the installed capacities of the different technologies gives the opportunity to further investigate balancing potentials in an optimized PV to wind allocation ratio scenario. The simulations show that the potential of variability reductions of hybrid wind-PV production caused by decorrelations of wind and PV power varies between 29 and 42% per country, with a slight tendency to higher potentials for northern than for southern countries. The corresponding optimized ratios of installed capacity between wind and PV are found to vary between 32-42% for the former and 58-68% for the latter technology. Moreover, a simultaneous extreme production analysis of wind and PV from country to country showed high cross-border balancing potentials in Europe. Highest probabilities of simultaneous wind and PV extremes between countries are mainly less than 10%. To summarize, all studies in this work show that the novel regional reanalyses bring an additional value for the renewable energy sector compared to global reanalyses products. Thus, this thesis provides a solid basis for the user community of reanalyses to decide which reanalysis might be the best for the particular application.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Translated abstract:	Abstract Language Atmosphärische Reanalysen, eine Synthese aus meteorologischen Beobachtungen und Wettermodellen, liefern beste Schätzungen vergangener Wetterinformationen auf physikalisch konsistente Weise in einem zeitlichen und räumlichen Raster. Diese Eigenschaft macht Reanalysen zu einem etablierten Werkzeug für eine Vielzahl von wetterbezogenen Anwendungen. Im Bereich der erneuerbaren Energien, welcher ein stetig wachsendes Interesse an Reanalysen zeigt, werden Reanalysen beispielsweise zur Simulation von Produktionsvariabilitäten bestehender oder theoretischer Kraftwerke sowie deren Auswirkungen auf das Energiesystem genutzt. Das Anwendungspotenzial von Reanalysen hängt jedoch von ihrer Fähigkeit ab, atmosphärische Phänomene genau zu beschreiben. So werden mit jeder neuen Reanalyse Produktbewertungsstudien über ihr Potenzial für spezifische Anwendungen notwendig. An dieser Stelle setzt die vorliegende Arbeit an. Die aktuellen hochauflösenden und regionalen Reanalysen COSMO-REA6 und COSMO-REA2, die im Hans-Ertel-Zentrum für Wetterforschung beim Deutschen Wetterdienst entwickelt wurden, werden bewertet, post-prozessiert und für Anwendungen im Bereich der erneuerbaren Energien genutzt. Der erste Teil untersucht die für die Photovoltaik (PV) relevante globale horizontale Bestrahlungsstärke (GHI). Um zu beurteilen, welche Reanalyse die besten Schätzungen des GHI liefert, werden die regionalen Reanalysen umfassend mit Messungen sowie mit den etablierten globalen Reanalysen ERA-Interim und MERRA-2 verglichen. Hier zeigen mehrere Validierungsmetriken wie der Bias, der Root Mean Square Error und die Korrelation, dass die COSMO-Reanalysen die globalen Reanalysen deutlich übertreffen. Der Bias von GHI Tagesmitteln beispielsweise verbesserte sich von ca. 10 W m^-2 in den globalen auf etwa 3 W m^-2 in den regionalen Reanalysen. Neben dem Bias werden vor allem varianzbezogene Scores in den höher aufgelösten Produkten verbessert. Insbesondere eine raumzeitliche Repräsentativitätsstudie, die basierend auf GHI-Korrelationen die Darstellung räumlicher Wolkenverteilungen untersucht, zeigte signifikante Verbesserungen von den globalen zu den regionalen Produkten. Die Evaluierung des GHI der COSMO-Reanalysen mit Messungen zeigt jedoch verbleibende systematische Mängel: (1) eine Unterschätzung des GHI in Situationen mit "wolkenfreiem" Himmel und (2) eine Überschätzung des GHI in Situationen mit "bewölktem" Himmel. Motiviert durch den Bedarf an zuverlässigen Strahlungsinformationen, insbesondere im PV-Bereich, wird hier eine wolkenabhängiges post-processing entwickelt. Darin werden die GHI-Werte mit einstrahlungsabhängigen Anpassungsfaktoren skaliert. Die Faktoren werden durch die Anwendung orthogonaler Distanzregression zwischen modelliertem und gemessenem GHI für die beiden verschiedenen Wolkenregime bestimmt. Mit systematischen Bias-Verbesserungen durch die Nachbearbeitung von ca. -47 W m^-2 auf -2 W m^-2 im Falle klarer Himmelssituationen und von 15 W m^-2 auf -1 W m^-2 in bewölkten Situationen werden signifikante Verbesserungen erzielt. Darüber hinaus zeigt die nachbearbeitete GHI auch eine signifikante Verbesserung zeitlicher Variabilität, die für den Energiesektor von besonderem Interesse ist, um Erzeugungsschwankungen abzuschätzen. Ein zentraler Vorteil der entwickelten Nachbearbeitungsmethode ist ihre Anwendbarkeit auf die gesamte Reanalysedomäne. Eine Kreuz-Validierung zeigt, dass die Nachbearbeitung des GHI auch an unabhängigen Standorten signifikante Verbesserung erzielt. Im zweiten Hauptteil dieser Arbeit wird eine umfassende Bewertung der Windgeschwindigkeit aus regionalen Reanalysen im Vergleich zu globalen Reanalysen durchgeführt. Hierbei werden Referenzmessungen der Windgeschwindigkeit von vier etablierten Windtürmen mit maximalen Messhöhen von bis zu 280 m in Mitteleuropa verwendet. Im Vergleich zu den globalen Reanalysen zeigen die regionalen Reanalysen, insbesondere in den Verteilungen von zeitlichen Windrampen und vertikalen Windgradienten, signifikante Verbesserungen. Unter Berücksichtigung gemeinsamer Verteilungskennzahlen wie dem Bias, mittlerer absoluter Fehler und Korrelationen zeigen sich die signifikantesten Verbesserungen vor allem in Bodennähe und in Gebieten mit vergleichsweise komplexen Oberflächeneffekten. Mit den Erkenntnissen der ersten beiden Teile, dass die regionalen Reanalysen im Vergleich zu den globalen Reanalysen einen signifikanten Mehrwert liefern, konzentriert sich die dritte Studie auf europaweite Ausgleichspotenziale der Wind- und Sonnenenergie unter Verwendung von COSMO-REA6. Zentrales Ziel ist es, festzustellen, inwieweit Dekorrelationen von Wind und PV Extremsituationen auf Länderebene, aber auch zwischen verschiedenen Ländern in Europa ausgleichen können. Hierzu werden für den Zeitraum 1995-2014 feste Flottenverteilungen von Wind- und PV Anlagen auf Länderebene simuliert. Eine Skalierung der Installationskapazitäten der einzelnen Technologien bietet die Möglichkeit, die Ausgleichspotenziale in einem optimierten PV/Wind Installationsverhältnis zu untersuchen. Die Simulationen zeigen, dass das Potenzial von Variabilitätsreduktionen der hybriden Wind-PV-Produktion durch Dekorrelationen von Wind und PV-Leistung zwischen 29 und 42% pro Land liegt, mit einer leichten Tendenz zu höheren Ausgleichspotenzialen in nördlichen im Vergleich zu südlichen europäischen Ländern. Die entsprechenden optimierten Installationsverhältnisse zwischen Wind und PV variieren zwischen 58-68% für Solar und 32-42% für Wind. Darüber hinaus zeigt eine Produktionsanalyse von Wind und PV hohe grenzüberschreitende Ausgleichspotenziale von Land zu Land in Europa. Die höchsten Wahrscheinlichkeiten für gleichzeitige Wind- und PV-Extreme zwischen den Ländern liegen in der Regel unter 10%. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass alle Studien in dieser Arbeit zeigen, dass die neuartigen regionalen Reanalysen einen Mehrwert für den Sektor der erneuerbaren Energien im Vergleich zu globalen Reanalyseprodukten darstellen. So bietet diese Arbeit eine solide Grundlage für die Anwender-Community von Reanalysen um zu entscheiden, welche Reanalyse die beste für die jeweilige Anwendung sein könnte. German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Frank, Christopher William chr.frank@gmx.de orcid.org/0000-0003-4860-5183 UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-108573
Date:	4 November 2019
Language:	English
Faculty:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Department of Geosciences > Institute for Geophysics and Meteorology
Subjects:	Natural sciences and mathematics
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language Reanalysis English Renewable energy English Wind energy English Solar energy English Hybrid wind-PV power English
Date of oral exam:	15 January 2020
Referee:	Name Academic Title Crewell, Susanne Prof. Dr. Neggers, Roel A. J. Prof. Dr.
Funders:	Hans-Ertel-Zentrum für Wetterforschung
Projects:	HErZ
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/10857