Neue Windfeldmodelle beschreiben Windböen genau

(WK-intern) – Ein neues statistisches Modell, das Forscher der Universität Oldenburg entwickelt haben, kann Windturbulenzen wesentlich genauer als je zuvor beschreiben.

Die Physiker haben wichtige Fortschritte bei der realitätsnahen Simulation der oft extremen Schwankungen des Windes erzielt.

Sie entwickelten auch eine Methode, die dieses Modell verwendet, um dreidimensionale Windfelder auf der Grundlage von Daten einer begrenzten Anzahl von Messpunkten zu berechnen. Das Verfahren eignet sich für Anwendungen nicht nur im Bereich der Windenergie, sondern auch in anderen Bereichen, beispielsweise bei der Berechnung von Aerosolkonzentrationen oder Schadstoffverteilungen in atmosphärischen turbulenten Strömungen.

Forscher der Universität Oldenburg haben ein neues statistisches Modell entwickelt, mit dem sie Windturbulenzen wesentlich genauer als je zuvor beschreiben können. Das Team aus Wissenschaftlern des Instituts für Physik und des ForWind Zentrums für Windenergieforschung hat außerdem eine Methode entwickelt, die dieses Modell nutzt, um vollständig dreidimensionale Windfelder auf der Grundlage von Daten einer begrenzten Anzahl realer Messpunkte zu berechnen. Wie das Team um Dr. Jan Friedrich im Wissenschaftsjournal PRX Energy, herausgegeben von der American Physical Society, berichtet, eignet sich die Methode nicht nur für Anwendungen im Bereich der Windenergie, sondern auch für andere Bereiche, beispielsweise zur Berechnung von Aerosolen Konzentrationen oder Schadstoffverteilungen in atmosphärischen turbulenten Strömungen.

Hersteller von Windenergieanlagen müssen die Windverhältnisse am Rotorblatt möglichst genau beschreiben können, um beispielsweise die Belastung von Bauteilen abzuschätzen. Auch Betreiber von Windparks müssen bereits in der Planungsphase wissen, welche Windverhältnisse an einem bestimmten Standort zu erwarten sind, um Größen wie elektrische Leistung oder Geräuschentwicklung vorhersagen zu können. Um solche Analysen durchzuführen, arbeitet die Windindustrie mit mathematischen Modellen, die statistische Beschreibungen von Schwankungen der Windgeschwindigkeit verwenden. Allerdings haben diese „Windfeldmodelle“ ein großes Manko, wie Friedrich erklärt: „Bei diesen Modellen fehlen die Böen.

Ein Team um den Oldenburger Physiker Prof. Dr. Joachim Peinke hatte bereits 2012 nachgewiesen, dass extreme Schwankungen der Windgeschwindigkeit in der Natur weitaus häufiger vorkommen als in den üblicherweise verwendeten Modellen. „Ein Ereignis, das nach der gängigen Gaußschen Statistik nur alle 1250 Jahre eintreten sollte, tritt in der realen Welt einmal pro Stunde auf“, erklärt Peinke, der auch an der aktuellen Studie beteiligt war. Mit anderen Worten: Ereignisse, die so unwahrscheinlich wie ein Sechser im Lotto sein sollten – wie zum Beispiel Windböen, die einen Baum entwurzeln – sind gar nicht so selten. Bisher gibt es für dieses Problem nur eine Notlösung: In Anwendungen werden Böen künstlich zu Windmodellen hinzugefügt. Dieser Ansatz bildet die realen Bedingungen jedoch nur unzureichend ab und nimmt zudem viel Rechenzeit in Anspruch.

Mit ihrem neuen Modell konnten Friedrich und seine Oldenburger Kollegen mit relativ geringem Rechenaufwand dreidimensional realistische Windfelder inklusive Turbulenzen synthetisieren. Die wichtigste Errungenschaft ihrer Arbeit bestand darin, jedem der räumlichen Punkte mehrere leicht variierende klassische Gaußsche Statistiken zufällig zu überlagern. Das Team kann die statistischen Eigenschaften des resultierenden Windfeldes – sogenanntes „superstatistisches Zufallsfeld“ – beliebig anpassen, damit Intensität und Häufigkeit der Turbulenzen am jeweiligen Ort realen Bedingungen entsprechen.

In seiner Studie beschreibt das Team auch, wie mit seinem Modell aus Daten von nur wenigen Messpunkten ein vollständig dreidimensionales, realistisches Windfeld akkurat generiert werden kann. „Wir können sozusagen die Abstände zwischen den in einem meteorologischen Messmastfeld angeordneten Punkten ausfüllen“, erklärt Friedrich. Dieser neue Ansatz ist auch für praktische Anwendungen in der Windenergiebranche interessant und ermöglicht es gleichzeitig, wichtige Forschungsfragen mit neuen Methoden zu bearbeiten.

Diese Methode, Windfelder aus physikalischen Messgrößen auf Basis einer begrenzten Datenmenge zu rekonstruieren, hat laut dem Team ein breites Anwendungsspektrum. Es könnte beispielsweise zur detaillierten Modellierung von Schadstoffkonzentrationen oder Temperaturverteilungen in städtischen Umgebungen mit nur wenigen realen Messdatenpunkten verwendet werden.

Die Forschung wurde teilweise vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz im Rahmen der Projekte EMUwind (03EE2031A) und PASTA (03EE2024B) gefördert. Dr. Jan Friedrich ist Feodor Lynen-Forschungsstipendiat der Alexander von Humboldt-Stiftung.

New wind field models accurately describe wind gusts

A new statistical model developed by researchers from the University of Oldenburg can describe wind turbulence with considerably greater accuracy than ever before. The physicists have made important progress in realistically simulating the often extreme fluctuations of the wind. They also developed a method which uses this model to calculate three-dimensional wind fields based on data from a limited number of measurement points. The method is suitable for applications not just in the field of wind energy but also other areas, for example, in the calculation of aerosol concentrations or pollutant distributions in atmospheric turbulent flows.

Researchers at the University of Oldenburg have developed a new statistical model with which they can describe wind turbulence with considerably greater accuracy than ever before. The team of scientists from the Institute of Physics and the ForWind Centre for Wind Energy Research also developed a method which uses this model to calculate fully three-dimensional wind fields based on data from a limited number of real-world measurement points. As the team led by Dr. Jan Friedrich reports in science journal PRX Energy, published by the American Physical Society, the method is suitable for applications not just in the field of wind energy but also other areas, for example, in the calculation of aerosol concentrations or pollutant distributions in atmospheric turbulent flows.

Wind turbine manufacturers need to be able to describe wind conditions on the rotor blade as precisely as possible in order to estimate the load on components, for example. Operators of wind farms also need to know already during the planning stage what the expected wind conditions in a determined location are in order to predict variables such as electrical output or noise generation. To perform such analyses, the wind industry works with mathematical models that use statistical descriptions of wind speed fluctuations. However, these “wind field models” have a major shortcoming, as Friedrich explains: „The gusts are missing in these models. The wind blows far more steadily in the models than it does in the real world.“

A team led by the Oldenburg physicist Prof. Dr. Joachim Peinke had already proven in 2012 that extreme fluctuations in wind speed occur far more frequently in the natural environment than in the models that are typically used. „An event that, according to the commonly applied Gaussian statistics, should occur only once every 1250 years occurs once an hour in the real world,“ explains Peinke, who was also involved in the current study. In other words, events that should be as improbable as winning the lottery – such as wind gusts uprooting a tree – are in fact not all that rare. Up to now there has only been a stop-gap solution for this problem: in applications, gusts are artificially added to wind models. But this approach reproduces real-world conditions inadequately and also takes up a lot of computing time.

With their new model, Friedrich and his Oldenburg colleagues were able to synthesize three-dimensional, realistic wind fields including turbulence with relatively little computational effort. The key achievement of their work was to randomly superimpose several slightly varying classical Gaussian statistics on each of the spatial points. The team can adjust the statistical properties of the resulting wind field – referred to as a “superstatistical random field” – as required so that the intensity and frequency of turbulence at the respective location correspond to real-world conditions.

In its study, the team also describes how their model can be used to accurately generate a fully three-dimensional, realistic wind field using data from just a few measuring points. „We can fill in, so to speak, the spaces between points arranged in a meteorological measurement mast array,“ Friedrich explains. This new approach is also interesting for practical applications in the wind energy sector, while at the same time allowing important research questions to be addressed using new methods.

This method of reconstructing wind fields of physical measurement parameters on the basis of a limited amount of data has a broad range of applications, according to the team. It could, for example, be used for detailed modelling of concentrations of pollutants or temperature distribution in urban settings using just a few real-world measurement data points.

The research was partly funded by Germany’s Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action as part of the EMUwind (03EE2031A) and PASTA (03EE2024B) projects. Dr Jan Friedrich is a Feodor Lynen Research Fellow of the Alexander von Humboldt Foundation.

PR: Carl von Ossietzky-Universität Oldenburg

PB: Using the data from 16 anemometers (indicated as grey dots) the team reconstructed a complete, three-dimensional wind field with the help of the new model. Here, a section can be seen. Blue and green hues represent low, yellow and red high wind speeds. / ©: University of Oldenburg/Jan Friedrich

PB: Aus den Daten von 16 Anemometern (als graue Punkte angedeutet) rekonstruierte das Team mit Hilfe des neuen Modells ein komplettes, dreidimensionales Windfeld. Hier ist ein Ausschnitt zu sehen. Blaue und grüne Farbtöne stehen für niedrige, gelbe und rote für hohe Windgeschwindigkeiten. / ©: University of Oldenburg/Jan Friedrich