Auswirkungen von Messstrategien und Unsicherheiten in der Ertragsprognose auf die Windpark-Projektfinanzierung

Die Nutzung von Windenergie wird in Zukunft aufgrund von begrenzten Flächen in immer komplexerem Gelände stattfinden, was die Erschließung und die Ertragsprognose für potenzielle Windparks erschwert. In diesem Kontext spielt auch die Finanzierung eines Windparkprojektes eine zentrale Rolle, deren Bedingungen ebenfalls auf der Windertragsprognose im Vorfeld basieren. Jede Ertragsprognose geht jedoch mit statistischen Unsicherheiten einher, die sich allerdings mit präziseren Messungen verringern lassen. Im Rahmen dieser Arbeit werden die Auswirkungen und der Zusammenhang von Mess-strategien und Unsicherheiten in der Ertragsprognose auf die Windpark-Projektfinanzierung untersucht und bestimmende Einflussfaktoren identifiziert. Dazu wurde ein Tool verwendet, welches Windmesskampagnen im Voraus hinsichtlich ihrer erwarteten Gesamtunsicherheit im Windertrag optimieren kann. Zur Quantifizierung des Nutzens einer durch Optimierung verringerten Unsicherheit wurde ein Wirtschaftlichkeitsmodul entwickelt, welches das vorhandene Tool erweitert. Mit Hilfe des Tools wurden anhand von fiktiven Windparkfallbeispielen an unterschiedlichen Standorten die Auswirkungen von Messstrategien und Windparkeigenschaften auf die Gesamtunsicherheit hin untersucht. Dabei lag der Fokus insbesondere auf einem systematischen Verfahren nach Clerc et al., zur Bestimmung der Unsicherheitskomponente bedingt durch die horizontale Extrapolation von Messergebnissen. Mittels des Wirtschaftlichkeitsmoduls wurden die Effekte von Unsicherheitsänderungen für verschiedene Ertragsszenarien modelliert. Weiterhin fanden Sensitivitätsanalysen unterschiedlicher wirtschaftlicher Parameter der Projektfinanzierung statt. Es zeigte sich, dass Messstrategien mit mehr als einer Messung insbesondere bei Windparks mit großem Abstand zwischen den Anlagen, sowie im komplexen Gelände zu einer deutlichen Verringerung der erwarteten Gesamtunsicherheit führen können. Dabei ergaben Kombinationen von kurzen, unterjährigen Messungen das beste Verhältnis zwischen Unsicherheit und Messkosten. Die Untersuchungen hinsichtlich des Clerc-Verfahrens weisen darauf hin, dass dieses scheinbar zu einer Unterschätzung der horizontalen Extrapolationsunsicherheit neigt. Eine verringerte Unsicherheit ergab eine Verbesserung der Projektwirtschaftlichkeit und der allgemeinen Projektfinanzierungsfähigkeit. Die betrachteten Parameter der Projektfinanzierung ließen eine sehr hohe Sensitivität in Bezug auf ihre Eingangsbedingungen erkennen. Hierbei zeigten sich die größten Effekte bei Veränderungen der Zinsbedingungen der Finanzierung, des Anteils des Fremdkapitals im Projekt, sowie der angenommenen Kosten und durch Einnahmeverringerungen