Forschungsprojekt STRAIGHT entwickelt KI-basierte Methoden, um die Zeit der Ertragsabschätzung von Windparks zu halbieren

(WK-intern) – Um die Klimaziele zu erreichen, muss der Windenergieausbau in Deutschland deutlich beschleunigt werden, es müssen also viele neue Windparks in kurzer Zeit gebaut werden.

Zu Beginn eines jeden Windparkprojekts steht die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge am jeweiligen Standort.

Im Forschungsprojekt „STRAIGHT – Steigerung von Qualität und Effizienz bei der Ertragsabschätzung für Windparks“ entwickelt das Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE mit seinen Partnern hierfür neue Verfahren auf Basis künstlicher Intelligenz. Das ehrgeizige Ziel: Die Dauer der Ertragsabschätzung mindestens halbieren, um so zur Beschleunigung des Windenergieausbaus beizutragen.

Das Kick-off-Treffen des Forschungsprojekts fand im Juli 2023 statt. Gefördert wird das Projekt vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz in den kommenden drei Jahren mit knapp 1,2 Millionen Euro. Neben dem Koordinator Fraunhofer IEE beteiligen sich die Universität Kassel, die anemos GmbH sowie weitere Unternehmen aus der Windbranche an dem Projekt.

Das Konsortium erforscht, wie sich eine verkürzte Messdauer von einem Jahr auf wenige Monate auswirkt – vor dem Hintergrund der jahreszeitlichen Schwankungen im Wind ein wichtiger Faktor, wie Projektleiter Dr. Alexander Basse erläutert: „Im Sommer liegen hier in Deutschland üblicherweise deutlich geringere Windgeschwindigkeiten vor als in Herbst oder Winter. Wenn wir statt einem ganzen Jahr nur noch wenige Monate messen, deckt die Messung nicht mehr den ganzen Jahresgang des Windes ab; sie ist also nicht mehr repräsentativ für die mittleren Windbedingungen.“ Hinzu kommen außerdem jahreszeitliche Variationen in der Windrichtung oder der Windscherung (diese beschreibt die Änderung der Windgeschwindigkeit mit der Höhe). „Unsere KI-basierten Modelle sollen diese jahreszeitlichen Muster erkennen, lernen und auf andere Standorte übertragen – wir wenden also maschinelles Lernen auf Wind und Wetter an“.

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PM: Fraunhofer IEE

PB: KI gesteuerter Windertrag / ©: 2023 Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik / : © Adobe Stock