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SmallFlex: hydrologische Echtzeitvorhersagen für ein Kleinwasserkraftwerk

 

Bei diesem Projekt mit Partnern des Energiekompetenzzentrums "SCCER Supply of Electricity" wird der Mehrwert von sehr kurzfristigen (< 6 Std.) und langfristigen (1 Monat) hydrologischen Vorhersagen für den Betrieb eines alpinen Kleinwasserkraftwerks (Gletsch-Oberwald) untersucht. Dabei werden ein neues Nowcasting-Produkt von MeteoSchweiz (INCA), sowie detaillierte Schneeschmelz-Vorhersagen in einem hydrologischen Modell assimiliert. Ausserdem wird ein Wetter-Generator der ETH Zürich verwendet, um die räumliche und zeitliche Variabilität der meteorologischen Variablen sehr detailliert abzubilden. Die hydrologischen Vorhersagen sollen Optionen für eine kurzzeitige Wasserspeicherung im Eingangsbereich des Kraftwerks ermöglichen.

Das Gesamtziel dieses Projekts ist es, zu zeigen, wie Kleinwasserkraftwerke (SHP) im Winter Spitzenenergie und Systemdienstleistungen liefern können und dabei umweltverträglich bleiben. Die Ergebnisse der jüngsten Forschungsarbeiten der SCCER-SoE-Partner werden auf einem von der FMV finanzierten Pilotprojekt angewendet, um dem Betreibern des Wasserkraftwerks betriebliche Flexibilität zu bieten und damit zusätzliche Einnahmen zu erwirtschaften. Die zusätzliche Flexibilität wird durch das Testen von Infrastruktur und technischer Ausstattung oder betrieblichen Anpassungsmaßnahmen erreicht, wobei deren Auswirkungen in Bezug auf Abflüsse, Stromerzeugung und Einnahmen bewertet werden. Die aus diesem Demonstrator gezogenen Lehren werden öffentlich präsentiert und als Massstab für den Kleinwasserkraftwerk-Sektor verwendet.

Der Beitrag der WSL soll zeigen, wie die FMV von (sehr) kurzen (< 1 Tag bis 5 Tage) Wasserzuflussprognosen an der Wasserentnahme in Gletsch profitieren könnte. Dies wird durch die Kombination verschiedener numerischer Modelle, die kürzlich u.a. an der MeteoSchweiz, dem SLF und der WSL entwickelt wurden, mit Echtzeitdaten erreicht.

Die Implementierung eines Kurzfristprognosesystems (Nowcast) wird angesichts der potenziell verfügbaren Zuflüsse der nächsten Stunden ein Maximum an Handlungs- und Steuerungsfreiheit für das Kraftwerk entsprechend dem tatsächlichen Energiemarkt ermöglichen. Insbesondere die sehr begrenzten Speicherkapazitäten zur Optimierung der Produktion entsprechend den täglichen Strompreisschwankungen erfordern hochpräzise Prognosen. ierte Schneeschmelz-Vorhersagen in einem hydrologischen Modell assimiliert. Ausserdem wird ein Wetter-Generator der ETH Zürich verwendet, um die räumliche und zeitliche Variabilität der meteorologischen Variablen sehr detailliert abzubilden. Die hydrologischen Vorhersagen sollen Optionen für eine kurzzeitige Wasserspeicherung im Eingangsbereich des Kraftwerks ermöglichen.

 

Die Grundlage des implementierten Vorhersagesystems ist das INCA-CH-System, das alle in Echtzeit verfügbaren meteorologischen Informationen wie Stations-, Radar- und Satellitendaten zusammenführt und in die Zukunft extrapoliert.  Diese Beobachtungsdaten werden zu einem Raster mit einer Auflösung von 1 km interpoliert und alle 10 Minuten aktualisiert und ergeben Vorhersagen für die nächsten 6 Stunden für die wichtigsten meteorologischen Variablen wie Niederschlag, Temperatur, Wind. Das hydrologische Modell PREVAH, das aus diesen meteorologischen Beobachtungs- und Vorhersagevariablen den Abfluss berechnet, läuft operationell mit einer räumlichen Auflösung von 100 m und mit stündlichen Zeitschritten. Daher müssen die INCA-CH-Prognosen zunächst herunterskaliert werden. In der Abbildung unten ist ein Beispiel einer INCA-CH-Temperaturvorhersage für das Gletsch-Einzugsgebiet dargestellt, wobei die unterschiedlichen räumlichen Auflösungen des 1km-Rasters des meteorologischen (in grau) und der 100m-Auflösung nach Anwendung von Downscaling-Verfahren innerhalb des Einzugsgebietes (in Farben) hervorgehoben sind.

 

An der WSL erfolgt die Kopplung der INCA -CH Nowcasts und des PREVAH Modells stündlich und liefert eine Abfluss- bzw. Zuflussvorhersage bei Gletsch für die nächsten 6 Stunden. Für die Vorhersagenbereiche von 6 Stunden bis mehrere Tage (Wochen) werden andere meteorologische Vorhersagesysteme von MeteoSchweiz nahtlos in die Abflussvorhersagen übernommen.

Im November 2018 wurde das Vorhersagesystem im Rahmen einer Feldkampagne bei Gletsch getestet und die WSL stellte den Projektpartnern zweimal täglich Vorhersagen in Echtzeit zur Verfügung.

 

Ein Beispiel für eine Prognose in der Woche der Feldkampagne im November 2018 ist oben dargestellt. Schwarze Punkte zeigen den beobachteten Abfluss am Pegel und die blaue Linie ist die Vorhersage. Die grauen Punkte sind die beobachteten Werte, die nicht zum Vorhersagezeitpunkt verfügbar sind, aber zur Veranschaulichung der Vorhersagegüte dienen. Die roten Punkte sind Abflussbeobachtungen, die in der Zeitspanne zwischen der Initialisierung der meteorologischen Vorhersage und der Fertigstellung der hydrologischen Vorhersagen abgerufen werden.    

Im letzten Projektjahr wurden verschiedene maschinelle Lernverfahren (z.B. Gradient Boosting und Random Forests) und Prognosekombinationsverfahren getestet, um die Fehler im Vorhersagesystem zu reduzieren. Diese Post-Processing-Methoden zeigen einige signifikante Verbesserungsmöglichkeiten.

Der zweite Teil des WSL-Beitrags zum SmallFlex-Projekt besteht in der Verbesserung eines hochauflösenden Schneemodells vom Energiebilanz-Typ, welches eine realistische Darstellung kleinskaliger Prozesse im alpinen Gelände ermöglicht. Die Berücksichtigung der räumlichen Variabilität ist der Schlüssel zur genauen Beurteilung des Abflusses in kleinen Gebirgseinzugsgebieten. Das von uns gewählte Schneemodell löst die Energiebilanz an der Schneedeckenoberfläche direkt. Es verwendet eine herunterskalierte numerische Wettervorhersage (NWP) mit 250 m Auflösung als Input für die Vorhersage der Schneeschmelze. Um die besten Zustände der Schneedeckenbedingungen vor Beginn der Vorhersage zu erhalten, wurden die Messdaten im Modell assimiliert. Die Schneedichte wird an den Schneestationen modelliert und das Schneehöhensignal auf festen Niederschlag übertragen. Ein optimales Interpolationsschema wird verwendet, um Punktmessungen räumlich zu interpolieren und auch Messfehler sowohl bei den Niederschlagsmessern als auch bei den Schneehöhenmessungen zu berücksichtigen.

Da die Schneedecke in komplexem Gelände sehr variabel verteilt ist, ist eine lückenhafte Schneebedeckung ein typisches Merkmal in der Ablationssaison, welches die für den Abfluss verfügbare Schneeschmelze direkt beeinflusst. Daher wurde eine Subgrid-Parametrisierung des schneebedeckten Anteils (SCF) basierend auf der Oberflächenrauheit verwendet. Das Modell berücksichtigt die Fähigkeit des Schnees, Regen oder Schmelzwasser in der Schneedecke zu speichern, was den Zeitpunkt beeinflusst, zu dem das Wasser die Schneedecke verlässt.

 

Schließlich wurde der modellierte Oberflächenwassereintrag (SWI) dem hydrologischen Modell PREVAH zur Verfügung gestellt, um den Zufluss zu dem Wasserkraftwerk in Gletsch zu simulieren.

Die Vorhersagen der kombinierten Modellkette (d.h. Energiebilanz-Schneemodell und hydrologisches Modell PREVAH) werden auf unserer gemeinsamen Website visualisiert und können somit zur Beurteilung der Kraftwerkseingänge der nächsten Stunden verwendet werden, um eine flexible Steuerung des Kraftwerks zu ermöglichen.