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Benchmarking wind power plants regarding their operational performance using Data Envelopment Analysis (DEA)
Nikolaus Ederer
Art der Arbeit
Magisterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Betreuer*in
Andreas J. Novak
Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29173.05403.105359-7
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Die rasante Entwicklung der Windenergiebranche in den letzten Jahren stellt die Entwickler und Betreiber von Windparks vor immer neue Herausforderungen. Nicht nur in technischer Hinsicht sondern auch im organisatorischen Bereich steht man vor immer neuen Problemen die gelöst werden müssen. Unter anderem gibt es keinerlei Erfahrungen in der Betriebsführung von großen Windparks mit Windturbinen im Megawatt-Bereich, da die ersten erst vor wenigen Jahren in Betrieb gingen. Zu den Aufgaben der Betriebsführung gehört das kontinuierliche Monitoring der Anlagen um mögliche Performanceabfälle frühzeitig zu erkennen und entgegenwirken zu können. Obwohl eine Hülle von Daten fortlaufend aufgezeichnet werden, gibt es nur wenig Erfahrung wie man die Performance von Windenergieanlagen darstellen und bewerten und darüber hinaus auch miteinander vergleichen kann. In dieser Magisterarbeit wird beschrieben wie die Performance dieser Anlagen mit Hilfe der Data Envelopment Analysis (DEA), einer Effizienz-Analyse aus dem Bereich des Operations Research, ermittelt werden kann. Dazu werden verschiedene Forschungsmethodiken, die eine relative Produktions- und Instandhaltungseffizienz der Anlagen berechnen, entwickelt. Das Ziel dieser Magisterarbeit ist aufzuzeigen, ob die DEA geeignet ist um eine sinnvolle Bewertung der Performance von Windenergieanlagen durchzuführen beziehungsweise welche der verschiedenen entwickelten Methodiken aussagekräftige Ergebnisse generieren. Um die Aussagekraft der entwickelten Methodiken zu prüfen, wurden diese mittels realer Daten im Rahmen einer Case Study angewendet. Die Daten wurden von einem Energieunternehmen, das mehrere Windparks in Europa betreibt, zur Verfügung gestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass die DEA eine sinnvolle Methode sein kann um die Performance von Windenergieanlagen zu ermitteln und darüber hinaus dem Anwender ermöglicht Schwachstellen und Defizite der Anlagen zu erkennen.
Abstract
(Englisch)
The rapid development of the wind energy industry in recent years generates permanently new challenges with regard to technical but also organizational issues. Due to the fact that development of large-scale wind power plants have been started only a few years ago, there is a considerable lack of experience in their operational management. One issue is the evaluation of wind farms regarding their productive efficiency as well as the efficiency of the maintenance activities. Therefore in this thesis the operations research method Data Envelopment Analysis (DEA) is used in order to generate a benchmark of wind power plants and their turbines. The objective of this thesis is to investigate whether DEA is an useful benchmarking tool for this scope and what methodologies are reasonable to use. An own research methodology was developed with the help of publications about DEA applications investigating the electricity generation sector. A case study with real world data provided by a renewable energy company, that operates several wind farms in Europe, was carried out and made it possible to evaluate the different methodologies according to their validity. The results reveal that DEA is an useful aid for benchmarking wind power plants and capacitates the operator to discover deficiencies of his plant.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Englisch)
wind power plant wind energy DEA Data Envelopment Analysis Performance Evaluation Operation
Schlagwörter
(Deutsch)
Windenergieanlagen Windenergie DEA Data Envelopment Analysis Performance Betriebsführung
Autor*innen
Nikolaus Ederer
Haupttitel (Englisch)
Benchmarking wind power plants regarding their operational performance using Data Envelopment Analysis (DEA)
Paralleltitel (Deutsch)
Benchmarking Windenergieanlagen hinsichtlich ihrer betrieblichen Performance mittels Data Envelopment Analysis (DEA)
Publikationsjahr
2012
Umfangsangabe
IV, 73 S. : graph. Darst.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Andreas J. Novak
Klassifikationen
52 Maschinenbau, Energietechnik, Fertigungstechnik > 52.56 Regenerative Energieformen, alternative Energieformen ,
85 Betriebswirtschaft > 85.03 Methoden und Techniken der Betriebswirtschaft
AC Nummer
AC09030552
Utheses ID
17623
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |
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