Der Herbst 2024 war in Sachsen-Anhalt zu warm und startete im September hochsommerlich mit Temperaturen über 30 °C. Er war sonnenscheinreicher und feuchter als im Durchschnitt. Insbesondere der sonnenscheinarme November sorgte für einen schlechten Ertrag bei der Solarenergie. Die Windenergie brachten hingegen gute Erträge, ausgenommen während der ersten Novemberhälfte. Dort waren die Erträge aus Solar- und Windenergie nur gering. Die sehr warme Phase mit wiederholten Heißen Tagen von Ende August setzte sich auch im September fort. Dies führte dazu, dass der September mit einer Monatsmitteltemperatur in Sachsen-Anhalt von 16,5 °C um 2,8 K wärmer war als im Mittel der Referenzperiode von 1961 bis 1990. Auch im Vergleich zum 30-jährigen Mittel von 1991 bis 2020 war der Monat um 2,2 K zu warm. Den Höhepunkt erreichte die Hitzewelle am 04. September als verbreitet neue Monatsrekorde für den September gemessen werden konnten. Die wärmsten sachsen-anhaltischen Orte im DWD-Messnetz waren dabei Demker mit 34,5 °C und Genthin mit 34,4 °C. An den LÜSA-Messstationen in Magdeburg, Halle und Leuna konnten sogar etwas mehr als 36 °C registriert werden. Die höheren Temperaturen an diesen Stationen sind ihrer innerstädtischen Lage geschuldet und erfüllen mitunter nicht die Standards der offiziellen Wetterstationen des Deutschen Wetterdienstes (DWD). Insgesamt zeichnete sich das erste Monatsdrittel durch eine hochsommerliche Witterung aus. Verbreitet wurden sechs Tage mit mindestens 30 °C registriert, in Zeitz konnten sogar sieben solcher Tage gemessen werden. Eine weitere sommerliche Phase mit Temperaturen um 25 °C gab es zwischen dem 17. und 23. September. So konnten über den gesamten Monat verbreitet mehr als 10, in Köthen sogar 12 Sommertage (Tage mit mindestens 25 °C) gemessen werden. Darüber hinaus gab es in Wittenberg eine sogenannte Tropennacht. Dabei handelt es sich um eine Nacht, in der es nicht unter 20 °C abkühlt. Diese treten im September nur sehr selten auf. Der September brachte im Flächenmittel Sachsen-Anhalts 68,6 mm Niederschlag. Dabei setzte sich zu Beginn die trockene Phase, zusammen mit der hochsommerlichen Witterung, fort, bevor mit kühleren Temperaturen vermehrt Niederschläge fielen. Somit konnten 165,0 % im Vergleich zur Referenzperiode von 1961 bis 1990 erreicht werden, im Bezug zum 30-jährigen Klimamittel von 1991 bis 2020 wurden 138,8 % gemessen. Dabei gab es wieder große räumliche Unterschiede, so war es im Harz und im südlichen Sachsen-Anhalt sehr feucht mit beispielsweise 128,4 mm bzw. 321,0 % des Mittels von 1961 bis 1990 in Naumburg oder 89,7 mm bzw. 268,6 % in Quedlinburg. Hintergrund waren kräftige Regenfälle und Gewitter am 8. und 23. September, die binnen kurzer Zeit in diesen Bereichen über 50 mm Niederschlag brachten. Hingegen war es im äußersten Norden und Osten trockener mit 44,8 mm bzw. 101,1 % der üblichen Niederschlagsmenge in Gardelegen-Letzlingen oder 44,5 mm bzw. 104,7 % in Jessen-Naundorf. Mit 200,7 Sonnenstunden erreichte der September 2024 in Sachsen-Anhalt 139,6 % der Klimareferenzperiode 1961 bis 1990 und 127,1 % zum 30-jährigen Mittel von 1991 bis 2020. Vor allem das sehr sonnige erste Monatsdrittel war entscheidend für den sonnigen Gesamtmonat, ebenso wie die warme und sonnige Phase vom 17. bis 23. September. Das erste Oktoberdrittel startete wechselhaft und häufig wolkenverhangen. Den Rest des Monats dominierten Hochdruckwetterlagen mit viel Sonne, aber auch herbstlicher Nebel. Insgesamt blieb es dabei sehr mild, und es gab einige Tage mit mehr als 20 °C. Am wärmsten war es dabei am 25.10. mit 22,3 °C in Huy-Pabstorf gefolgt von Wittenberg mit 22,0 °C am 08.10. An der Messstation des LÜSA in Halberstadt konnten am 25.10. sogar 23,6 °C gemessen werden. Dies mündete in einen Monat mit einer Mitteltemperatur im Flächenmittel Sachsen-Anhalts von 11,3 °C. Damit war der Oktober um 1,9 K wärmer als nach der Referenzperiode von 1961 bis 1990 üblich. Im Vergleich zum 30-Jahreszeitraum von 1991 bis 2020 betrug die Abweichung 1,7 K. Abseits des sehr wechselhaften ersten Monatsdrittels präsentierte sich der Monat sehr trocken. In der Konsequenz blieb der Monat mit 37,3 mm Niederschlag zwar mit 104,8 % des Solls oberhalb des Referenz-Mittelwertes von 1961 bis 1990, aber unterhalb (86,3 %) des 30-Jahresmittels von 1991 bis 2020. Außerdem war der Niederschlag im Land sehr ungleich verteilt. So war es in der Altmark, Börde und im Harz besonders feucht mit beispielweise 66,9 mm (175,6 %) in Harzgerode oder 55,9 mm (162,0 %) in Calvörde. Im Süden und Osten des Landes blieben Niederschläge häufig deutlich hinter den langjährigen Mittelwerten zurück. So fielen in Halle-Döllnitz mit 18,8 mm Niederschlag nur 59,3 % des langjährigen Mittelwertes und in Jessen-Naundorf mit 22,5 mm nur 61,5 % der üblichen Niederschlagsmenge. Der Oktober war durch Hochdruck geprägt und entsprechend neben einigen Nebelfeldern, recht sonnenscheinreich. Dies zeigte sich mit 111,3 Sonnenstunden bzw. 106,7 % im Vergleich zur Referenzperiode von 1961 bis 1990 auch in der Statistik. In Bezug auf die Klimaperiode von 1991 bis 2020 wurden 99,5 % der üblichen Sonnenscheindauer erreicht. Die erste Hälfte des Monats November war überwiegend von Hochdruckwetter geprägt. Das bedeutet zu dieser Jahreszeit häufig trübes und relativ kühles Wetter. Die zweite Monatshälfte gestaltete sich unter Tiefdruckeinfluss dann deutlich wechselhafter aber auch milder. Der mildeste Tag war dabei der 25.11. mit beispielsweise bis zu 18,5 °C in Quedlinburg. Dies führte im Endeffekt zu einer Monatsmitteltemperatur von 5,5 °C für den November in Sachsen-Anhalt, welche um 1,0 K über dem Mittel der Referenzperiode von 1961 bis 1990 und um 0,4 K über dem Klimamittel von 1991 bis 2020 lag. Die Niederschlagsmenge im Flächenmittel Sachsen-Anhalts blieb im November mit 40,4 mm etwas hinter dem langjährigen Mittel zurück. Damit wurden im Vergleich zur Referenzperiode von 1961 bis 1990 94,2 % und im Vergleich zum Klimamittel von 1991 bis 2020 91,5 % erreicht. Dabei gab es regional größere Unterschiede. Während es im Norden und Osten des Landes häufig feuchter war als im langjährigen Mittel, war es im Süden und Westen des Landes teils deutlich zu trocken. So fielen beispielsweise in Ummendorf mit 42,0 mm Niederschlag 147,9% des Niederschlags der Referenzperiode von 1961 bis 1990, während in Zeitz mit 20,1 mm Niederschlag nur 51,1 % der üblichen Menge gefallen sind. Mit 43,5 Sonnenstunden war der November ein sehr trüber Monat und entsprechend wurden gegenüber der Klimareferenzperiode von 1961 bis 1990 lediglich 86,1 % der üblichen Sonnenscheindauer erreicht. Im Vergleich zum 30-Jahreszeitraum von 1991 bis 2020 sogar nur 77,9 %. Deutlich mehr Sonne gab es auf den Bergen, die häufig aus dem Nebel herausschauten. Entsprechend erreichte der Brocken mit 89,7 Sonnenstunden 179,3 % der Sonnenscheindauer im Vergleich zu 1961 bis 1990. Im Rückblick auf den gesamten Herbst vom 01. September bis 30. November zeigt sich ein mit 11,1 °C um 1,9 K zu warmer Zeitraum im Vergleich zur Referenzperiode von 1961 bis 1990. Auch im Vergleich zum neueren 30-Jahreszeitraum von 1991 bis 2020 war es noch um 1,4 K wärmer. Besonders der warme September und Oktober haben zu diesem milden Herbst beigetragen. So waren die ersten Septembertage noch hochsommerlich und auch im Oktober gab es noch spätsommerliche Phasen. Ein erster Wintereinbruch im November blieb hingegen aus. In den letzten drei Monaten fielen insgesamt 146,3 mm Niederschlag im Flächenmittel über Sachsen-Anhalt. Damit war der Herbst im Vergleich zur Referenzperiode von 1961 bis 1990 mit 121,8 % feuchter als gewöhnlich. Auch im Vergleich zum Klimazeitraum von 1991 bis 2020 wurden noch 107,0 % erreicht. Besonders feucht war es dabei in einem Streifen vom Harz über die Börde bis ins nordöstliche Sachsen-Anhalt. Ausschlaggebend war dabei vor allem der feuchte September. Während des Herbstes schien die Sonne in Sachsen-Anhalt 355,4 Stunden. Damit war der Herbst mit 119,0 % im Vergleich zur Referenzperiode von 1961 bis 1990 sehr sonnig, auch im Vergleich zum Klimazeitraum von 1991 bis 2020 wurden noch 109,2 % erreicht. Maßgeblich dazu beigetragen hat der sehr sonnige September, der den trüben November mehr als ausgleichen konnte. Im Sommer haben Solarenergieanlagen aufgrund des Sonnenstandes und der Tageslänge in der Regel eine größere Auslastung als Windenergieanalgen. Im Winter tritt der gegenteilige Effekt auf, sodass Windenergieanlagen eine größere Auslastung haben. Somit ergänzen sich Windenergie und Photovoltaik im Jahresgang. Der Herbst markiert dabei den Übergang zwischen den vorherrschenden Erzeugungsarten. Gerade in den Herbst- und Wintermonaten gibt es aber manchmal Phasen mit wenig Wind und Sonnenschein. Der diesjährige September startete unter Hochdruck sehr sommerlich, entsprechend hoch war an den ersten Tagen der Ertrag von Solarenergieanlagen. Eine weitere sonnenscheinreiche Phase gab es vom 18. bis 23.09., in der ebenfalls ein hoher Ertrag erreicht wurde. In den tiefdruckgeprägten Phasen um die Monatsmitte und zum Monatsende dominierte die Windkraft die Stromerzeugung der volatilen Energieträger, sodass sich die beiden Erzeugungsarten im September gut ergänzten. Im Oktober war die erste Monatshälfte überwiegend von Wolken und Tiefdruck geprägt. Entsprechend wenig Sonnenschein gab es, dafür aber wiederholt kräftigen Wind. Besonders am 10., 13. und 16.10. war dies am Ertrag zu beobachten. Der Ertrag der beiden Erneuerbaren Energien ging in den letzten Tagen des Monats deutlich zurück. Die Entwicklung von Ende Oktober setzte sich auch im November fort und verstärkte sich noch. Die trübe und windschwache Witterung erreichte ihren Höhepunkt im Zeitraum vom 04.11. bis 13.11., sodass der Ertrag aus Windkraft- und Solarenergieanlagen nur gering war. Die Solarenergie hatte auch im restlichen November nur wenig Anteil an der Stromerzeugung im Vergleich zum Mittel der Jahre 2010 bis 2019. Schließlich schien über den gesamten Monat hinweg die Sonne nur unterdurchschnittlich oft. Jedoch sorgte deutlich auflebende Tiefdrucktätigkeit ab dem 14.11. für einen sehr hohen Ertrag bei der Windkraft, sodass an mehreren Tagen Erträge von mehr als 200 % im Vergleich der Jahre von 2010 bis 2019 erzielt werden konnten. Somit wurde der sehr geringe Solarenergieertrag in der zweiten Monatshälfte ausgeglichen. Über den ganzen Herbst gesehen, lag der Ertrag bei der Windkraft mit 112,9 % deutlich über dem Mittel der Jahre von 2010 bis 2019. Der Ertrag aus der Photovoltaik blieb, vor allem wegen des trüben Novembers, mit 75,5 % deutlich unterhalb des Mittels der Jahre 2010 bis 2019. In dieser Analyse erfolgt eine ausschließliche Betrachtung der Erneuerbaren Energiequellen zur Stromerzeugung die durch meteorologische Bedingungen beeinflusst sind (volatil), also Windenergie und Photovoltaik. Als Berechnungsgrundlage der folgenden Auswertung dient die produzierte elektrische Arbeit im Tagesmittel im Gebiet Ostdeutschlands und Hamburgs (Gebiet des Übertragungsnetzbetreibers 50Hertz). Die produzierte Arbeit wurde ins Verhältnis zur installierten Leistung gesetzt und so die Auslastung berechnet. Diese Auslastung wurde für die Jahreszeit gemittelt. Darüber hinaus wurde ein 10-jähriges Mittel gebildet. Die Auslastung der betrachteten Jahreszeit des aktuellen Jahres wird ins Verhältnis zur Auslastung im 10-jährigen Mittel für diese Jahreszeit gesetzt.“ Dies Verhältnis wird im Folgenden als Ertrag bezeichnet.
Objective: Aim is to modify two small hydropower plants to variable speed operation in order to increase annual energy output by improved part load efficiency and design flow. A 100 kW vertical axis Francis turbine (Kaltenburg, DE) and a new 18 kW waterwheel (Bettborn, LU) will be modified to variable speed operation by use of a AC-AC converter. There will be installed a movable free-overfall weir at the waterwheel. By an expected increase of the electricity production in the range of 10 to 20 per cent , the aim is to proof viability of improving existing low head hydro sites with this technology. Especially low head sites have high variation of head and flow. Variable speed technology allows the system to operate at maximum efficiency for a wide range of hydraulic conditions. Modern power electronics replaces complex mechanical control systems with a high need for maintenance. In wind energy, variable speed technology has already proven its advantages compared to other mechanical technologies. General Information: Unlike earlier approaches with a combination of double regulated turbines and variable speed in a new installation, in this project the combination of a Francis turbine (respectively a water wheel) in existing plants together with a frequency converter will be used to increase part load efficiency and design flow of the system. Only the new IGBT controlled converters which are now used in wind energy as well as in motive power industry appliances can guarantee a reliable variable speed operation of a normal asynchronous generator. The combination of the movable weir and variable speed operation of the water wheel will allow to optimise the power output of the plant under all conditions. The use of an IGBT converter makes it possible to compensate reactive power to improve the mains performance. Due to detailed theoretical analysis and according to the positive experience with variable speed operation in wind energy and motive power technology, the expected increase of the annual power output of the two plants is in the range of 10 to 20 per cent of the actual value. This will reduce the specific cost of the electricity by the same range. For the actual payback tariffs of many European countries, this will increase the number of feasible low head sites. The top water level control by variation of turbine speed (and so flow) will be demonstrated to show a simple, reliable and energy saving alternative to the old hydraulic systems, which are still installed in many sites. The success of the variable speed system in this plants will open a big European SME market for cheap technological improvement of small hydropower plants and low head sites. The monitored performance of the plants data will be stored in a data logger with a modem, to allow automatic down-loading from a server-PC via modem. ... Prime Contractor: Universität Kassel, Fachbereich Elektrotechnik/Informatik, Institut für Elektrische Energietechnik - IEE; Kassel; Germany.
Zur Erreichung der von der neuen Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie insbesondere aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage (z.B.Reanalysen, Rauhigkeitsdaten) für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. Das Fraunhofer IEE koordiniert das Verbundprojekt. Wissenschaftlich fokussiert sich das Fraunhofer IEE im Rahmen ihrer Forschungsarbeiten auf die Entwicklung von Verfahren zur Detektion von Rauhigkeitsänderungen auf Basis von Erdbeobachtungsdaten und entwickelt zeitreihenabhängige Verlustmodelle für verbesserte Ertragsabschätzungen.
Zur Erreichung der von der neuen Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie insbesondere aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage (z.B.Reanalysen, Rauhigkeitsdaten) für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. Die Universität Kassel fokussiert sich im Rahmen ihrer Forschungsarbeiten auf die Entwicklung von Verfahren zur Langzeitkorrektur von Kurzzeitwindmessungen mittels Methoden von künstlicher Intelligenz und die verbesserte Abschätzung der Designwindbedingungen.
The relevance of biogeochemical gradients for turnover of organic matter and contaminants is yet poorly understood. This study aims at the identification and quantification of the interaction of different redox processes along gradients. The interaction of iron-, and sulfate reduction and methanogenesis will be studied in controlled batch and column experiments. Factors constraining the accessibility and the energy yield from the use of these electron acceptors will be evaluated, such as passivation of iron oxides, re-oxidation of hydrogen sulfide on iron oxides. The impact of these constraints on the competitiveness of the particular process will then be described. Special focus will be put on the evolution of methanogenic conditions in systems formerly characterized by iron and sulfate reducing condition. As methanogenic conditions mostly evolve from micro-niches, methods to study the existence, evolution and stability of such micro-niches will be established. To this end, a combination of Gibbs free energy calculations, isotope fractionation and tracer measurements, and mass balances of metabolic intermediates (small pool sizes) and end products (large pool sizes) will be used. Measurements of these parameters on different scales using microelectrodes (mm scale), micro sampling devices for solutes and gases (cm scale) and mass flow balancing (column/reactor scale) will be compared to characterize unit volumes for organic matter degradation pathways and electron flow. Of particular interest will be the impact of redox active humic substances on the competitiveness of involved terminal electron accepting processes, either acting as electron shuttles or directly providing electron accepting capacity. This will be studied using fluorescence spectroscopy and parallel factor analysis (PARAFAC) of the gained spectra. We expect that the results will provide a basis for improving reactive transport models of anaerobic processes in aquifers and sediments.
Metall-Halogenid Perowskite werden als eine herausragende Materialklasse in der Photovoltaik für zukünftige Hocheffizienz-Solarzellen angesehen, weil diese kostengünstig und skalierbar mit der bewährten Silizium Technologie in Tandemsolarzellen kombiniert werden können. Seit 2015 werden solche Tandemsolarzellen intensiv erforscht und gerade in den letzten Jahren gab es immensen Wissenszuwachs und Entwicklungserfolge. So können im Labormaßstab heutzutage weit über 30 % Energieausbeute erzielt werden. Allerdings werden diese Ergebnisse noch vorwiegend mit Silizium Heterokontakt Bottomzellen erzielt, die nur einen kleinen Marktanteil besitzen. Einige Teams aus Wissenschaft und Industrie, darunter auch die Antragsteller im vorherigen Projekt PeroQ, konnten aber auch erstaunliche Wirkungsgradsteigerungen für Perowskit/Silizium Tandemsolarzellen auf Basis von PERx/TopCon Bottomzellen zeigen. Zum Beispiel wurde eine Tandemzelle auf einer Q.ANTUM Bottomzelle mit einem Wirkungsgrad von 28,7 % demonstriert, was das hohe Potential dieser massenmarkttauglichen Technologie demonstriert. Ziel in diesem Folgeprojekt PeroQ-2 ist es nun, den in PeroQ gelegten Grundstein für die Perowskit/Silizium Tandemtechnologie auf Q.ANTUM (NEO) Bottomzellen weiter auszubauen und auf ein höheres Technology readiness level (TRL) zu heben. Dies wird durch den Einsatz von massenfertigungstauglichen Prozessen und Materialien (Ko-Verdampfen des Perowskit-Absorbers), der Skalierung der Zellfläche auf eine volle Waferfläche (M6 und M10), hinreichende Langzeitstabilitäten und der Erforschung von Verlustmechanismen realisiert. Um die Grundlage für weitere Leistungs- und Stabilitätsverbesserungen zu legen, unterstützt die Uni Potsdam das Projekt durch den Einsatz und die Entwicklung von innovativen Charakterisierungsmethoden die eine globale Analyse der Verlustmechanismen ermöglichen. Als Ziel strebt das Konsortium Qcells, HZB und Uni Potsdam eine Tandemeffizienz von 28 % auf voller Waferfläche an.
Zur Erreichung der von der neuen Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie insbesondere aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage (z.B.Reanalysen, Rauhigkeitsdaten) für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. Das Fraunhofer IEE koordiniert das Verbundprojekt. Wissenschaftlich fokussiert sich das Fraunhofer IEE im Rahmen ihrer Forschungsarbeiten auf die Entwicklung von Verfahren zur Detektion von Rauhigkeitsänderungen auf Basis von Erdbeobachtungsdaten und entwickelt zeitreihenabhängige Verlustmodelle für verbesserte Ertragsabschätzungen.
In dem hier beantragten Forschungsprojekt sollen gemeinsam neue adaptive Strategien entwickelt werden, um den Betrieb der bestehenden Windenergieanlagen auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen anzupassen. Die Schwerpunkte liegen zum einen auf der Integration des aktuellen Energiepreises, einer Lidar-basierten Windvorhersage und eines Lastmonitorings in der Betriebsführung. Zum anderen sollen durch datenbasierte Regelung eine Lebenszeitverlängerung, eine Erhöhung des Energieertrages, eine Reduktion der Schallemissionen und eine Stützung des elektrischen Netzes erreicht werden. Die entwickelten Betriebsstrategien werden dann auf einer 2 MW und auf zwei 6 MW Forschungsanlagen erprobt. sowento wird Methoden und Algorithmen zur Lidar-basierten Lebensdauerverlängerung entwickeln und testen. Die Lidar-Regelungsplattform für die MM92 wird sowento erstellen und den Projektpartnern zur Verfügung stellen. Auf ihr werden alle Methoden und Strategien des Projekts getestet. Außerdem wird sowento moderne Lidardatenverarbeitungsmethoden entwickeln, die für die adaptiven Regelungsstrategien benötigt werden. Ein weiterer Schwerpunkt wird die Lidar-basierte Lastverifikation sein. Hierfür werden Methoden entwickelt und mit den Messungen an der MM92 validiert.
Zur Erreichung der von der Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. anemos ist in dem Verbundprojekt maßgeblich an der Automatisierung des Gesamtprozesses beteiligt. Wissenschaftlich wird anemos ein Verfahren zur Bestimmung der standortspezifischen Leistungskennlinie und zeitreihenabhängige Verlustmodelle für verbesserte Ertragsabschätzungen entwickeln. Außerdem wird anemos die Datengrundlage im Hinblick auf den Langzeitbezug von Kurzzeitmessungen auf relevante saisonale Abweichungen analysieren und korrigieren.
In dem hier beantragten Forschungsprojekt sollen gemeinsam neue adaptive Strategien entwickelt werden, um den Betrieb der bestehenden Windenergieanlagen auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen anzupassen. Die Schwerpunkte liegen zum einen auf der Integration des aktuellen Energiepreises, einer Lidar-basierten Windvorhersage und eines Lastmonitorings in der Betriebsführung. Zum anderen sollen durch datenbasierte Regelung eine Lebenszeitverlängerung, eine Erhöhung des Energieertrages, eine Reduktion der Schallemissionen und eine Stützung des elektrischen Netzes erreicht werden. Die entwickelten Betriebsstrategien werden dann auf einer 2 MW und auf zwei 6 MW Forschungsanlagen erprobt. Neben der Koordination wird das WETI sich vor allem auf die Entwicklung von datenbasierten Regelungsstrategien konzentrieren. Hierzu werden zunächst Algorithmen zur Windvorhersage, basierend auf vereinfachten Strömungsmodellen, entwickelt und Analysen zu den Auswirkungen von Gierfehlern auf den Energieertrag und die Lasten durchgeführt. Diese werden dann in Regelstrategien zum optimalen Betrieb und Netzstützung integriert. Dazu wird die Idee der Lidar-basierten Vorsteuerung weiterentwickelt, indem zur Laufzeit optimale Referenz- und Stellgrößenverläufe berechnet werden. Die verbesserte Windvorhersage und die optimale Vorsteuerung wird anschließend auf einer Testanlage erprobt.
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