Windstromstatistik Baden-Württemberg von Dipl.-Ing. Willy Fritz

Die nachfolgende Windstromstatistik für BW soll helfen, die in den Medien oft verzerrt dargestellte Windstromproduktion realistisch einzuordnen. Hierzu wurden die von TransnetBW veröffentlichten monatlichen Windstrom Produktionsdaten entsprechend ausgewertet und dargestellt.

TransnetBW veröffentlicht die monatlichen Leistungsdaten aller Windräder innerhalb ihres Netzes, welches weitgehend identisch mit der Fläche von BW ist, in Form einer Excel Tabelle, welche dann entsprechend ausgewertet werden kann. Nachfolgend sind 2 Beispiele für 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 kräftigen Sturmtiefs die immer wieder durchgezogen sind und die momentane Leistung teilweise nahe an die installierte Nennleistung ansteigen ließen. Allerdings aber auch die typischen Totaleinbrüche. Insgesamt sieht man aber deutlich, dass es sich um einen extrem windstarken Monat handelte. Noch mehr Sturmtiefs innerhalb eines Monats sind kaum möglich.

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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 mäßiger Wind mit teilweise längeren Flauten. Erst in der letzen Woche gab es kräftigen Wind. Grund dafür war eine äußerst seltene Wetterlage: über Nordeuropa (Nordspitze Skandinaviens) hatte sich ein kräftiges Hoch mit extrem hohem Luftdruck gebildet, welches eine Woche lang kräftigen Nordostwind nach Mitteleuropa presste.

Für eine komprimierte Darstellung wurden nun diese momentanen Leistungen monatsweise für die Jahre von 2012 bis 2018 zeitlich gemittelt. Damit erfolgt natürlich eine Glättung der Zufallsstromerzeugung, aber dies wird ja allgemein in der Windkraftbranche so gehandhabt, man vergleicht monatliche oder jährliche 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 möglich. Damit erhält man die Darstellung in Bild 3:

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Die Darstellung ist nun wie folgt zu verstehen: Für die Jahre 2012 bis 2018 sind die oben erwähnten monatlichen Mittelwerte als vertikale Balken dargestellt. So bedeutet z. B. der Wert 38% für Januar 2018 (roter Balken), dass im Januar die Windräder im Durchschnitt 38 % ihrer installierten Nennleistung abgegeben haben, oder auch 38% des Ertrages erbracht haben, den sie bei voller Nennleistung erbracht hätten. Dies ist ein sehr hoher Wert, im Jahresmittel kommen die Windräder in BW auf etwa 15% bis 17%. Im Januar 2013 (brauner Balken waren es dagegen nur 6%. Die schwarzen Balken stellen die über die 7 Jahre gemittelten Monatswerte dar und ermöglichen eine schnelle Einschätzung ob es sich um einen überdurchschnittlichen oder unterdurchschnittlichen Ertragsmonat und somit um eine überdurchschnittliche oder unterdurchschnittliche Windhöffigkeit handelt.

Auffallend sind zunächst die teilweise enormen Ertragsspitzen in den Wintermonaten, die aber keinesfalls regelmäßig auftreten, auch die Wintermonate können erheblichen Ertragsschwankungen unterliegen, die nicht vorhersagbar sind. Ebenso wenig kann man aus den Windverhältnissen im Winter auf die im Sommer zu erwartenden Windverhältnisse schließen, wie das Jahr 2013 (braune Balken) zeigt. Man erkennt aber die Grundtendenz, vor allem im Verlauf der Mittelwerte, dass die Erträge in den Sommermonaten niedriger sind, als in den Wintermonaten. Dieser Effekt wird in den Ertragsgutachten berücksichtigt. 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 für die gesamte Betriebszeit (20 Jahre) Bestand haben sollen, sich also eher an den Mittelwerten orientieren müssen. Diese Mittelwertbildung erfolgt durch einen Abgleich der gemessenen Windgeschwindigkeit mit langfristigen Wetter- und Klimadaten, welcher natürlich fehleranfällig ist. Das nachfolgende Bild verdeutlicht dieses Problem.

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Hier sind neben monatlichen Leistungsanteilen (ohne die Mittelwerte) zusätzlich sogenannte Trendlinien dargestellt. Diese Trendlinien ermitteln im Prinzip zunächst einen Jahresmittelwert und dann anhand der Beiträge der einzelnen Monate die Verteilung dieses Wertes über die einzelnen Monate. Natürlich ist das alles sehr geglättet. (Für 2018 kann noch kein Trend angegeben werden). Mit Ausnahme des Jahres 2013 zeigen alle Trendlinien qualitativ denselben Verlauf: Höhere 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 windschwächste Jahr und das Jahr 2015 das windstärkste in diesem 7-Jahresvergleich. Völlig aus dem Rahmen fällt 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 Verhältnisse über 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, wären Windmessungen aus dem Jahre 2013 oder 2015 nicht für einen längeren Zeitraum repräsentativ. 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 Monatserträge 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 Monatserträge für diesen Monat müssen deutlich über 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 überdurchschnittlicher 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 geringfügig überboten. Um also die Ertragsprognose zu erreichen, ist ein absoluter Ausnahmewindmonat erforderlich. Logischerweise wird dann bei einem schwächeren, aber immer noch überdurchschnittlichen Windmonat wie dem Februar, die Ertragsprognose deutlich unterschritten wie man in Bild 5 sieht. Die Ertragsprognosen, die sich eigentlich auf einen langjährigen Durchschnitt beziehen sollten sind offensichtlich deutlich zu optimistisch.Ähnlich sieht es bei anderen Windparks aus. So erreichen z. B. die Windparks der EnBW in BW, über deren Erträge die EnBW über ihre E-Cockpit App kontinuierlich informiert, für den windstarken Monat Februar im Durchschnitt Erträge von 60% der Prognosen. D.h. auch hier sind die Prognosen flächendeckend erheblich zu optimistisch!

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