Technologie

China, die EU und Großbritannien betreiben die meisten Offshore-Windanlagen

11.08.2022 - Künstliche Intelligenz detektiert weltweit alle Offshore-Windkraftanlagen aus Satellitenbildern.

China, die Europäische Union und Groß­britannien betreiben weltweit die meisten Offshore-Windkraft­anlagen. Das hat eine Auswertung von Satelliten­daten durch das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt ergeben. Die Wissen­schaftler haben mit einer künstlichen Intelligenz nicht nur die Anzahl und die Standorte der Anlagen ermittelt, sondern auch die Entwicklung der vergangenen Jahre, die Leistung und die Entstehung neuer Anlagen.

Im Juni 2021 waren in China 3267 Offshore-Windkraft­anlagen in Betrieb, in der Europäischen Union 3096 und in Groß­britannien 2378. Weltweit wurden 8.885 Anlagen gezählt. Bei der Leistung lag die EU vorne: Die Offshore-Windkraft­anlagen in der Nord- und Ostsee, der Irischen See sowie im Atlantik vor Portugal kamen auf 15,2 Gigawatt. Die chinesischen Anlagen kamen zu dem Zeitpunkt auf 14,1 GW, die britischen auf 10,7 GW. „Zusammen sind das 98,5 Prozent der weltweit vorhandenen, installierten Offshore-Windkraft­leistung von 40,6 GW im Juni 2021“, erklärt Thorsten Höser vom Deutschen Fern­erkundungs­daten­zentrum in Ober­pfaffen­hofen.

„Ein Blick auf die zeitliche Dynamik verrät, dass vor allem der Eintritt Chinas in den Offshore-Wind­energie­sektor und der Bau von Offshore-Windparks in chinesischen Gewässern die Expansions­dynamik beeinflusst hat“, sagt Höser. Laut den ermittelten Daten waren dort Mitte des vergangenen Jahres 627 neue Anlagen im Bau. Vor den EU-Küsten waren 63 Anlagen im Bau. Vor den Küsten der USA wurden sieben bestehende Offshore-Windkraft­anlagen gezählt. Die Auswertung bezog sich nicht auf land­ge­stützte Windkraft­anlagen.

Die Analyse von Satelliten­bildern ermöglicht erstmals, einen globalen Überblick über den Offshore-Wind­energie­sektor zu erhalten. Für die Auswertung wurden Zeitreihen des Radar­satelliten Sentinel-1 der ESA seit dem Jahr 2016 genutzt. Charakte­ristisch für die Sentinel-1-Mission ist eine kontinu­ierliche Wieder­holung der Aufnahmen innerhalb weniger Tage.

Die Forscher am DFD haben Algorithmen entwickelt, die Verfahren der KI – und hier speziell des maschinellen Lernens – einsetzen, um Offshore-Windkraft­anlagen automatisch aus dem riesigen Sentinel-1-Archiv auszulesen. Das Archiv stellte im Jahr 2021 mehr als elf Petabyte Daten bereit. Ein neuronales Netz wurde mit Beispielen darauf trainiert, Windturbinen zu erkennen. „Die Trainings­beispiele sollten vielfältig sein, um dem neuronalen Netz eine große Möglichkeit an Szenerien während des Lernens zu präsentieren“, erklärt Höser, der die Auswertung der Daten geleitet hat.

Ein Teil der Forschungs­arbeit befasste sich mit der Erstellung der Beispiele. Sie beschreiben charakte­ristische Eigen­schaften eines Satelliten­bilds. Anschließend werden die Bild­eigen­schaften neu zusammen­gesetzt, um zehn­tausende völlig neue virtuelle Trainings­bilder zu erzeugen. Dieser Ansatz ist auf andere Objekte über­tragbar. So können in Zukunft neben Offshore-Wind­turbinen weitere Objekte aus globalen Satelliten­daten-Archiven extrahiert werden.

DLR / RK

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