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Impact of time-averaging on the calculation of photovoltaic power output on the basis of climate simulations
Patricia Schluschanek
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Meteorology and Climate Science
Betreuer*in
Aiko Voigt
DOI
10.25365/thesis.79581
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-14310.82513.976218-9
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Abstracts
Abstract
(Deutsch)
In dieser Arbeit untersuche ich die Auswirkungen der zeitlichen Mittelung auf die Berechnung des potentiellen photovoltaischen (PV) Stromertrags. Dazu analysierte ich die Verteilung verschiedener CMIP6 Modelle mit einer AMIP und einer AMIP p4K Konfiguration und einer mittleren täglichen Zeitauflösung und vergleiche sie mit ICON-ESM Klimasimulationen mit einer nativen Zeitauflösung von 15 Minuten. Die Veränderungen des potenziellen PV-Stromertrags unter dem Einfluss des Klimawandels wurden bereits in einer Reihe von Veröffentlichungen untersucht. Die für die Berechnung des zeitabhängigen potenziellen PV-Stromertrages am häufigsten verwendeten Tagesmittelwerte stellten eine erhebliche Einschränkung dar, da Tief- und Hochpunkte der Stromproduktion herausgefiltert wurden. Die meisten Studien fanden Veränderungen im einstelligen Prozentbereich. Für meine Arbeit habe ich ICON-ESM-Simulationen mit einer zeitlichen Auflösung von 15 Minuten verwendet und die Eingangsvariablen vor der Berechnung des potenziellen PV-Stromertrags über mehrere Zeiträume gemittelt, wobei der längste 24 Stunden betrug. Die Ergebnisse wurden dann miteinander verglichen. Meine Ergebnisse zeigen, dass die zeitliche Mittelung von Tagesmittelwerten zu einer relativen Überschätzung von 6,3% auf globaler Ebene führte. Die absolute Überschätzung, die durch die zeitliche Mittelung in den Monaten mit der höchsten und niedrigsten PV-Stromerzeugung verursacht wurde, lag bei +1,5% bzw. +0,1%. Darüber hinaus wurden saisonale Schwankungen in ganz Europa, Österreich und Wien festgestellt. Der multimodale und tägliche Mittelwert des potenziellen PV-Stromertrags für acht GCMs mit einer AMIP-Konfiguration wurde mit 19,2% ermittelt. Der mit sieben GCMs und einer AMIP-p4K-Konfiguration berechnete mittlere tägliche potenzielle PV-Energieertrag ging im Vergleich zu den AMIP-Modellen leicht zurück (18.5%), was mit mehreren früheren Veröffentlichungen übereinstimmt. Da in früheren Veröffentlichungen meist Änderungen des potenziellen PV-Stromertrags im einstelligen Prozentbereich festgestellt wurden, die im Bereich der von mir berechneten Überschätzung liegen, ist klar, dass Tagesmittelwerte für die Abschätzung der PV-Leistung ungeeignet sind.
Abstract
(Englisch)
In this thesis, I study the effects of time averaging on the calculation of potential photovoltaic (PV) power yield. Thus I analysed the spread of several CMIP6 models with an AMIP and an AMIP-p4K configuration and daily mean time resolution and compared it to ICON-ESM climate simulations with a native time resolution of 15 minutes. The changes in potential PV power yield under climate change have been previously examined in a number of publications. The most frequently used daily mean input data for the calculation of the time-dependent potential PV power yield posed a significant restriction due to the filtering out of lows and highs in power production. Most studies found changes in the single-digit percentage range. For the purpose of my thesis, I use ICON-ESM simulations with a temporal resolution of 15 minutes and averaged the input variables across several periods, with the longest being 24 hours, prior to the calculation of the potential PV power yield. The results were then compared. My findings reveal that the time averaging of daily mean data led to an overestimation of relative percentage of 6.3% on a global scale. The absolute overestimation caused by time averaging during months with the highest and lowest PV power generation was found to be +1.5% and +0.1%, respectively. Furthermore, seasonal variations were identified across Europe, Austria and Vienna. The multi-model and daily mean potential PV power yield for eight GCMs with an AMIP configuration was determined to be 19.20%. Globally, the daily multi-model mean potential PV power yield calculated with seven GCMs using an AMIP-p4K configuration decreased slightly compared to the AMIP models (18.5%), which is in agreement with several previous publications. Since previous publications have found changes in potential PV power yield that are within the range of my calculated overestimation, it is clear that daily mean data sets are not suitable for PV power estimation.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Photovoltaischer Stromertrag Globale Klimamodelle ICON-ESM Erneuerbare Energien
Schlagwörter
(Englisch)
Photoltaic power generation Global climate models ICON-ESM Renewable energy
Autor*innen
Patricia Schluschanek 
Haupttitel (Englisch)
Impact of time-averaging on the calculation of photovoltaic power output on the basis of climate simulations
Paralleltitel (Deutsch)
Auswirkungen der zeitlichen Mittelung auf die Berechnung des potentiellen photovoltaischen Stromertrags auf der Basis von Klimasimulationen
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
47 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Aiko Voigt
AC Nummer
AC17701062
Utheses ID
77650
Studienkennzahl
UA | 066 | 614 | |