Windenergie
Mit künstlicher Intelligenz zu Einschätzungen von Windenergie-Erträgen
Investoren sollen dank künstlicher Intelligenz schneller, effizienter und günstiger Entscheidungsgrundlagen für den Bau von Windparks erhalten.
Wer einen Windpark plant, benötigt verlässliche Schätzungen der zu erwartenden Energieerträge. Derzeit ist diese Prognose häufig mit Unsicherheiten und hohen Kosten verbunden. Vor allem die üblicherweise vorab erforderliche einjährige Windmessung ist zeitintensiv und teuer. Die Expertinnen und Experten im Forschungsprojekt STRAIGHT wollen dies ändern. Ihr Ziel: Projektentwickler und Investoren sollen dank künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen wesentlich zügiger verlässliche Informationen zur „Windernte“ erhalten – und damit Planungssicherheit.
Messdauer soll um mindestens 50 Prozent reduziert werden
Das Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik (IEE) koordiniert das Verbundprojekt. Gemeinsam mit zwei Partnern werden im Forschungsvorhaben Modelle entwickelt, die Informationen über Wind und Wetter sowie die technischen Rahmenbedingungen der Windenergieanlagen nutzen, um die Windenergie-Erträge zu berechnen. Einen Schwerpunkt legen die Forschenden zum Beispiel auf das Entwickeln verschiedener Verlustmodelle, welche Schattenwurf, Schallimmissionen und aerodynamische Effekte berücksichtigen. Insgesamt sollen die Forschungsergebnisse dazu beitragen, die Messdauer auf sechs bzw. drei Monate anstelle des bisher üblichen Jahres zu verkürzen.
Hoher Automatisierungsgrad senkt die Kosten
Das Entwickeln und Zusammenführen verschiedener Verfahren und Daten ermöglicht nicht nur, die Qualität der Ertragsberechnungen zu steigern. Durch die angedachten Forschungsarbeiten der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler wird das Berechnen von Windenergieerträgen zudem zu einem hohen Grad automatisiert. Auch das soll die Kosten deutlich senken. (it)