dc.contributor.advisor | Muyiwa Samuel Adaramola | |
dc.contributor.advisor | Ida Marie Solbrekke | |
dc.contributor.author | Straume, Henning | |
dc.date.accessioned | 2023-07-20T16:27:48Z | |
dc.date.available | 2023-07-20T16:27:48Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier | no.nmbu:wiseflow:6839539:54591937 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11250/3080526 | |
dc.description.abstract | Den norske regjeringen har som mål å tildele områder med potensial på 30 GW havvind innen 2040. På grunn av den stokastiske naturen til vindkraft som en væravhengig energikilde, er en mer helhetlig tilnærming til energiplanlegging nødvendig. Avstanden på tvers av Norges økonomiske sone (NEZ) er stor på grunn av Norges langstrakte form. Dermed opplever NEZ mange typer vær samtidig. Dette kan føre til utfordringer for det norske kraftsystemet, ettersom vindkraft kan svinge raskt. Denne avhandlingen undersøker egenskapene til åtte utvalgte områder for havvind i NEZ. Data samles inn fra et høyoppløselig offshore vindkraftdatasett kalt NORA3-WP, som er utledet fra det meteorologiske datasettet NORA3. Moderne porteføljeteori (MPT) blir brukt på alle åtte områdene for å bestemme den optimale fordelingen av havvind i to forskjellige scenarier. De åtte havvindområdene er optimalisert for gjennomsnitt-varians og Sharpe-forhold porteføljene for begge scenariene. | |
dc.description.abstract | The Norwegian government aims to allocate areas with a potential of 30 GW offshore wind within 2040. Because of the stochastic nature of wind power as a weather-dependent energy source, a more holistic approach to energy planning is needed. The distance across the Norwegian economic zone (NEZ) are vast due to Norway's elongated shape. Thus, NEZ experience many types of weather at the same time. This can cause challenges for the Norwegian power system as wind power can fluctuate quickly. This thesis investigates the characteristics of eight selected offshore sites across NEZ. Data is gathered from a high-resolution offshore wind power dataset called NORA3-WP, which is derived from the meteorological hindcast dataset NORA3. Modern portfolio theory (MPT) is also utilized on all eight sites to determine the optimal spatial distribution of offshore wind in two different scenarios. The eight sites are optimised for the mean-variance and Sharpe-ratio portfolio in both scenarios. | |
dc.language | eng | |
dc.publisher | Norwegian University of Life Sciences | |
dc.title | Spatial Optimisation of Offshore Wind in the Norwegian Economic Zone: A Portfolio Approach | |
dc.type | Master thesis | |