Universität zu Köln

Mömken, Julia ORCID: 0000-0002-9432-0202 (2018). Wind speed and wind energy potentials over Europe: Regionalisation, decadal predictability, and long-term future changes. PhD thesis, Universität zu Köln.

Preview

PDF Dissertation_Julia_Moemken.pdf Download (41MB) | Preview

Abstract

The mitigation of climate change demands a fundamental conversion of our energy system, from a mainly fossil fuel-driven system to one with a higher share of renewable sources. For Europe, wind has emerged as an important renewable energy source with high potential. However, wind energy production is strongly influenced by weather and climate conditions, and hence subject to day-to-day, seasonal and long-term climate change. The analysis and estimation of the impact of these changes on the future wind energy production is of high importance for the development of an energy system with higher renewable energy content. The overall objective of this thesis is to investigate regional scale wind speeds and wind energy potentials over Europe at different timescales, focussing on the near-term and long-term future. With this aim, three studies are performed. The first study estimates future changes of wind energy output (Eout) of an exemplary wind turbine over Europe in a large multi-model ensemble. For this purpose, model output from 22 global climate models (GCMs) from CMIP5 is regionalised using a statistical-dynamical downscaling (SDD) approach. This method is based on a combination of circulation weather type (CWT) analysis and regional climate modelling with COSMO-CLM. Mean annual Eout is projected to increase over Northern and Central Europe and decrease over Southern Europe in the ensemble mean. However, the individual ensemble members can differ both in terms of magnitude and sign of change. Simulated future changes are more robust in seasonal terms, in which Eout generally increases for winter and decreases in summer. These changes lead to an enhancement of the intra-annual variability of Eout for most parts of Europe, which in turn results in a higher volatility of wind energy production under future climate conditions. Regarding changes in the inter-annual variability, results for the individual models vary strongly and the spatial patterns are not coherent between future periods and scenarios. The study clearly reveals an impact of climate change on wind energy potentials over Europe, but in some aspects results depend strongly on the choice of GCM. This highlights the large uncertainties between different GCMs and the importance to analyse multi-model ensembles. The second study evaluates future changes of regional wind speed and wind energy output over Europe, this time in a dynamically downscaled ensemble. The high resolution EURO-CORDEX ensemble is based on nine GCM-RCM chains at 12 km spatial and three-hourly temporal resolution. The ensemble mean projects a weak decrease of mean annual Eout for most parts of Europe and a small but robust increase for the Baltic and the Aegean Sea. Differences to the previous study are primarily based on the model choice. Regarding variability, small robust changes are simulated for inter-daily variability, while changes are larger but more uncertain for inter- and intra-annual variability of Eout. Both inter-daily and intra-annual variability are projected to increase for Northern, Central and Eastern Europe. In terms of wind speed characteristics relevant for wind energy production, an increased occurrence of low wind speeds is detected. The study reveals that regions like the Baltic and the Aegean Sea could profit from climate change due to a combination of increasing mean annual Eout and decreasing intra-annual variability. On the other hand, negative impacts are projected for regions like Germany, France and Iberia with decreasing mean Eout and a higher intra-annual variability. The third study examines the decadal predictability of wind speed and wind energy potentials over Central Europe in three generations of the decadal prediction system developed within the German MiKlip (‘Mittelfristige Klimaprognosen’) project. The prediction system is based on the global Max-Planck-Institute Earth System Model (MPI-ESM). Uninitialised historical and yearly-initialised hindcast experiments are downscaled applying the same SDD approach as used in the first study to assess the decadal forecast skill. The three ensemble generations show some decadal forecast skill for both mean annual wind speed and Eout. This skill is mainly limited to the first years (1-4) after initialisation. In seasonal terms, skill scores are generally lower than for annual means with lowest values in summer and highest values in autumn. In general, differences between the individual ensemble generations are small. The regionalisation is able to preserve and sometimes increase the forecast skill from the global model, and it often improves the ensemble spread. The study identifies a dominant westerly weather type with strong pressure gradients over Central Europe as potential source for the forecast skill, showing similar MSE-based skill scores as Eout. Overall, results are encouraging for the installation of a decadal prediction system for Central Europe and for the utilization of such a system for wind energy applications. This thesis extends the current knowledge on wind speed and wind energy potentials over Europe. The outcomes show that climate change affects future wind energy generation at different timescales. Future responses depend on the analysed ensembles, which consider different models and downscaling approaches. Differences arise mainly from the model choice, while the different downscaling methods provide similar climate change signals. The results proved to be important for an advanced impact study, which analysed climate change impacts on a European renewable energy system. The results on decadal predictability are encouraging for the establishment of a decadal prediction system for wind energy applications. Overall, outcomes of this thesis may be relevant for the successful integration of wind energy into our electric power system.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Translated abstract:	Abstract Language Der Klimaschutz erfordert einen grundlegenden Umbau unseres Stromnetzes, von einem vorwiegend mit fossilen Brennstoffen angetriebenen System zu einem System mit höheren Anteilen an erneuerbaren Energien. In Europa hat sich Wind als wichtige und vielversprechende erneuerbare Energiequelle erwiesen. Allerdings wird die Windenergieproduktion stark von vorherrschenden Wetter- und Klimabedingungen beeinflusst und unterliegt dadurch dem Klimawandel auf täglichen, saisonalen und langfristigen Zeitskalen. Die Analyse und Abschätzung der Auswirkungen des Klimawandels auf die zukünftige Windenergieproduktion ist somit von großer Bedeutung für die Entwicklung eines Energiesystems mit einem höheren Anteil an erneuerbaren Energien. Das Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung von Windgeschwindigkeiten und Windenergiepotentialen auf der regionalen Skala für Europa auf verschiedenen Zeitskalen. Der Fokus liegt dabei auf der näheren und der langfristigen Zukunft. Mit diesem Ziel werden drei Studien durchgeführt. Die erste Studie untersucht zukünftige Änderungen der Windenergieleistung (Eout) für eine Beispiel-Windkraftanlage in Europa in einem großen Multimodell-Ensemble. Zu diesem Zweck wurde der Modelloutput von 22 globalen Klimamodellen (GCMs) aus CMIP5 mit einem statistisch-dynamischen Downscaling-Verfahren (SDD) regionalisiert. Dieses Verfahren basiert auf einer Kombination der Analyse von „Circulation Weather Types“ (CWTs) und regionaler Klimamodellierung mit COSMO-CLM. Für den mittleren jährlichen Eout wird im Ensemblemittel eine Zunahme über Nord- und Mitteleuropa und eine Abnahme über Südeuropa simuliert. Allerdings können sich die einzelnen Ensemblemitglieder sowohl in der Größenordnung als auch dem Vorzeichen der Veränderung unterscheiden. Für die einzelnen Jahreszeiten sind die simulierten Änderungen robuster, mit einem generellen Anstieg von Eout im Winter und einer Verminderung im Sommer. Diese saisonalen Änderungen führen zu einer Verstärkung der intra-annuellen Variabilität für große Teile von Europa. Daraus resultiert wiederum eine erhöhte Unbeständigkeit der Windenergieproduktion unter künftigen Klimabedingungen. In Bezug auf Änderungen der inter-annuellen Variabilität variieren die Ergebnisse der einzelnen Modelle stark und die räumlichen Muster der verschiedenen Zeiträume und Szenarien sind nicht kohärent. Die Studie zeigt einen deutlichen Einfluss des Klimawandels auf Windenergiepotentiale über Europa. Allerdings hängen die Ergebnisse in mancher Hinsicht stark von der Wahl der GCMs ab. Dies unterstreicht die Unsicherheiten zwischen verschiedenen GCMs und die Notwendigkeit Multimodell-Ensembles zu untersuchen. Die zweite Studie analysiert zukünftige Änderungen der regionalen Windgeschwindigkeit und Windenergieleistung über Europa, diesmal in einem dynamisch regionalisierten Ensemble. Das hochaufgelöste EURO-CORDEX Ensemble basiert auf neun GCM-RCM Modellketten mit einer Auflösung von 12 km und drei Stunden. Das Ensemblemittel simuliert eine schwache Abnahme des mittleren jährlichen Eout für große Teile Europas und eine schwache aber robuste Zunahme für die Ostsee und die Ägäis. Unterschiede zur vorhergehenden Studie beruhen in erster Linie auf der Auswahl der Modelle. In Bezug auf die Variabilität von Eout werden kleine robuste Änderungen für die Variabilität zwischen einzelnen Tagen simuliert, während die Änderungen für die inter- und intra-annuelle Variabilität stärker aber unsicherer sind. Sowohl für die zwischentägliche als auch die intra-annuelle Variabilität wird ein Anstieg über Nord-, Mittel- und Osteuropa erwartet. Außerdem ist ein vermehrtes Auftreten von Schwachwindphasen erkennbar. Die Studie zeigt, dass Regionen wie die Ostsee und die Ägäis vom Klimawandel profitieren könnten da der mittlere jährliche Eout zunimmt und gleichzeitig die intra-annuelle Variabilität schwächer wird. Auf der anderen Seite zeigen sich negative Auswirkungen für Regionen wie Deutschland, Frankreich und die iberische Halbinsel, wo weniger Eout und zeitgleich eine steigende Variabilität simuliert wird. Die dritte Studie untersucht die dekadische Vorhersagbarkeit von Windgeschwindigkeit und Windenergiepotentialen für Mitteleuropa in drei Generationen des dekadischen Vorhersagesystems, das im Rahmen des deutschen MiKlip-Projekts („Mittelfristige Klimaprognosen“) entwickelt wurde. Das Vorhersagesystem basiert auf dem globalen Max-Planck-Institute Earth System Model (MPI-ESM). Das gleiche SDD-Verfahren wie in der ersten Studie wird genutzt, um nicht-initialisierte historische Läufe und jährlich-initialisierte Hindcast-Läufe zu regionalisieren und den dekadischen Vorhersage-Skill zu bewerten. Die drei Ensemble-Generationen zeigen eine dekadische Vorhersagbarkeit für mittlere Windgeschwindigkeiten und Eout. Diese Vorhersagbarkeit ist im Allgemeinen auf die ersten Jahre nach der Initialisierung (1-4) beschränkt. Für die Jahreszeiten ist der Vorhersage-Skill generell schwächer ausgeprägt als für jährliche Mittelwerte. Die schwächsten Werte zeigen sich im Sommer und die höchsten Werte im Herbst. Die Unterschiede zwischen den einzelnen Ensemble-Generationen sind allgemein klein. Die Regionalisierung ist in der Lage den Vorhersage-Skill des globalen Modells zu bewahren und in einigen Fällen zu verbessern. Außerdem wird oftmals der Ensemble-Spread verbessert. In der Studie wird eine dominante westliche Wetterklasse mit starken Druckgradienten über Mitteleuropa als mögliche Quelle für die Vorhersagbarkeit identifiziert. Diese Wetterklasse zeigt ähnliche MSE-basierte Skill Scores wie Eout. Insgesamt sind die Ergebnisse vielversprechend für den Aufbau eines dekadischen Vorhersagesystems für Mitteleuropa und dessen Nutzung für Windenergie-Anwendungen. Diese Arbeit erweitert den momentane Wissensstand zu Windgeschwindigkeit und Windenergiepotentialen in Europa. Die Ergebnisse zeigen, dass der Klimawandel die zukünftige Windenergieproduktion auf verschiedenen Zeitskalen beeinflusst. Die Zukunftsprojektionen hängen dabei von den betrachteten Ensembles ab, die unterschiedliche Modelle und Regionalisierungsansätze berücksichtigen. Unterschiede ergeben sich überwiegend aus der Wahl des Modells, während die verschiedenen Regionalisierungsverfahren ähnliche Klimaänderungssignale liefern. Die Ergebnisse sind für eine weiterführende Studie von Bedeutung, die den Einfluss des Klimawandels auf ein europäisches Stromnetz, das zu 100% mit erneuerbaren Energien angetrieben wird, untersucht. Die Resultate zur dekadischen Vorhersagbarkeit sind vielversprechend für die Etablierung eines dekadischen Vorhersagesystems für Windenergie-Anwendungen. Insgesamt können die Ergebnisse dieser Arbeit für eine erfolgreiche Einbindung von Windenergie in unser bestehendes Stromnetz relevant sein. German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Mömken, Julia julia.moemken@kit.edu orcid.org/0000-0002-9432-0202 UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-84331
Date:	July 2018
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:	Earth sciences
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language wind energy English wind speed English Europe English climate change English decadal predictability English downscaling English
Date of oral exam:	17 November 2017
Referee:	Name Academic Title Pinto, Joaquim G. Prof. Dr. Shao, Yaping Prof. Dr.
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/8433