Projektziel
Numerische Berechnungen von lokalen Windfeldern über
bewaldetem Gebiet erfordern eine feine Auflösung und sind bei exakter
Modellierung mit langen Rechenzeiten verbunden. Im Rahmen des
Forschungsprojekts WINDForest soll exemplarisch gezeigt werden, wie hochaufgelöste
Winddaten an ausgewählten Referenzstandorten schnell und unkompliziert zur
Verfügung gestellt werden können.
Methoden
Mit Hilfe numerischer Strömungssimulationen wird ein
umfassender, synthetischer Trainingsdatensatz erzeugt und anhand messtechnischer
Untersuchungen mittels Windmessdrohne validiert. Die synthetischen
Simulationsdaten werden anschließend für die Entwicklung, das Training und die
problembezogene Optimierung einer KI-Anwendung verwendet. Über den erlernten
Zusammenhang können grobskalige Eingangs-Wetterdaten auf kleinskalige
Topografiedaten projiziert werden, um die resultierenden Strömungsfelder für
beliebige Waldumrisse und beliebige Einströmungen vorherzusagen. Der Zugang und
die Visualisierung der KI-generierten Windkarten erfolgt per webbasierter App.
Anwendung
Die Ergebnisse dienen der Planung des Schwertransports von
Rotorblättern durch bewaldetes Gebiet, der Feuerwehr zur Koordination der
Einsatzkräfte bei Großwaldbränden und der Windenergiebranche zur Evaluierung
potenzieller Windenergiestandorte im Wald.
- Newsticker - WINDForest
auf der mFUND-Konferenz
- Newsticker - Kick-off
beim Forschungsprojekt WINDForest
Thielicke, William; Buchele, Alexander (2024)
20 Jahre Windenergieforschung und Ausbildung, Stuttgarter Lehrstuhl für Windenergie (SWE), Uni Stuttgart 2024.
OPTOkopter - a flying anometer and Application of OPTOkopter measurements in research projects WINDbreaks and WINDforest
Zacharias, Konstantin; Welsch, Dennis; Geißelsöder, Stefan; Buchele, Alexander (2023)
mfund Konferenz 2023, Berlin.
Kopplung von KI, Strömungssimulation und Strömungsmessung