GIS-basierte Optimierung – Realisierung des österreichischen Windenergieziels bis 2030

Robert Gaugl*, Thomas Florian Klatzer, Udo Bachhiesl, Sonja Wogrin, Stefan Jodl

*Korrespondierende/r Autor/-in für diese Arbeit

Publikation: Beitrag in einer FachzeitschriftArtikelBegutachtung

Abstract

Diese Arbeit befasst sich mit dem im österreichischen Erneuerbaren-Ausbau-Gesetz (EAG) festgelegten Ziel, bis 2030 jährlich zusätzlich 10 TWh aus Windkraft zu erzeugen. Wir führen eine GIS (Geographic Information System)-basierte Analyse durch, um die durchschnittliche Windenergiedichte auf zellulärer Ebene unter Berücksichtigung von Ausschlusszonen wie Nationalparks, in denen der Bau von Windkraftanlagen nicht erlaubt sein kann, zu bestimmen. Das berechnete Expansionspotential für alle übrigen Gebiete Österreichs wird den räumlich nächstgelegenen Übertragungsknoten zugeordnet. Darüber hinaus schlagen wir einen Optimierungsalgorithmus vor, um die Erweiterung der Windkraftkapazität geografisch auf die entsprechenden Übertragungsknoten zu verteilen. Schließlich führen wir eine Fallstudie durch, um den Algorithmus anhand historischer Expansionsdaten zu validieren und daraus ein jährliches Szenario für den Ausbau der Windenergie von 2021 bis 2030 auf regionaler Ebene vorherzusagen. Die insgesamt erforderliche Kapazitätserweiterung zur Erreichung des Ziels von 10 TWh wird anhand der vordefinierten Volllaststunden mit 4 GW berechnet, wobei von einer exponentiellen Erhöhung der jährlich zugebauten Windkraftkapazität ausgegangen wird (von 250 MW im Jahr 2021 auf 590 MW im Jahr 2030).
Titel in ÜbersetzungGIS-based optimization – achieving Austria’s 2030 wind energy target
Originalsprachedeutsch
Seiten (von - bis)590-596
Seitenumfang7
FachzeitschriftElektrotechnik und Informationstechnik
Jahrgang138
Ausgabenummer8
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - Dez. 2021

Schlagwörter

  • Windkraft
  • erneuerbare Energie
  • GIS-basierte Analyse
  • Windkraftpotential
  • Weibull-Verteilung
  • Optimierung
  • GIS-based analysis
  • renewable energy
  • wind power
  • optimization
  • wind power potential
  • Weibull distribution

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  • Elektrotechnik und Elektronik

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