Eoltech, ein unabhängiger Wind Energieberatungsunternehmenhat angekündigt, Aufträge von großen französischen Kunden zur Bereitstellung des IREC-Index zu erhalten. Mit diesem fortschrittlichen Multi-Source-Windenergieindex will Eoltech die Überwachung von 24 Windparks in Frankreich mit einer Gesamtleistung von 500 MW verfeinern. Mit dem IREC-Index können die Kunden von Eoltech die Konsistenz der Leistung ihrer Flotte mit der verfügbaren Windressource vergleichen, um mögliche Leistungsunterschiede zwischen Turbinen festzustellen.
Die Spezifität des IREC-Index soll auf der Auswahl und Kombination mehrerer Datenquellen beruhen, die sowohl unabhängig als auch kohärent sind. Dieser Multi-Source-Ansatz stärkt die Konsistenz und Robustheit dieses Energieindex und begegnet gleichzeitig der Herausforderung, die Datenhomogenität rechtzeitig zu verwalten.
Für jede Region berücksichtigt der IREC-Index mindestens vier verschiedene und unabhängige Quellen von Winddaten, deren zeitliche Konsistenz jeden Monat überprüft wird. Diese Daten werden dann in die Produktion umgewandelt und kombiniert, um robuste Leistungsreferenzindikatoren nach Regionen zu erhalten, die den Betreibern, die die Energieeffizienz ihres Windportfolios optimieren möchten, wertvolle Informationen liefern.
„Die meisten Akteure, die an der Überwachung der Leistung von Windparks beteiligt sind, suchen nach Datenbanken, die ein hohes Korrelationsniveau mit ihren Produktionsdaten aufweisen. Aber selbst wenn dieser Zustand wichtig ist, ist er keine Garantie für die Zuverlässigkeit, da die zeitliche Konsistenz im Allgemeinen nicht berücksichtigt wird. Durch die Kombination mehrerer unabhängiger Quellen kann der IREC-Index-Ansatz inkonsistente Quellen herausfiltern und die Robustheit der Ergebnisse erhöhen, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass ein hohes Korrelationsniveau mit den Produktionsdaten erhalten bleibt “, erklärte Habib Leseney, CEO von Eoltech.
Seit seiner Erstellung im Jahr 2010 wurde der IREC-Index in mehr als 130 Windparks mit einer Leistung von 1,600 MW und einem durchschnittlichen Korrelationsgrad von mehr als 97% getestet und validiert. Diese strengen Testkampagnen haben gezeigt, dass sie überlegen sind, einfach zu implementieren sind und die Produktionskontrollprozesse verbessern können.
