Panorama

Windströmungen besser simulieren

16.08.2022 - Mit Methoden der künstlichen Intelligenz die mathematische Simulation von Windströmungen verbessern.

Simulations­rechnungen sind ein entscheidendes Werkzeug, um immer größere Wind­energie­anlagen planen und betreiben zu können. Ein neues Verbund­vorhaben unter Leitung von Laura Lukassen von der Uni Oldenburg soll solche Computer­modelle jetzt entscheidend verbessern: Die Forscher planen, verschiedene physikalische Phänomene gemeinsam über mehrere Größen­ordnungen und Zeitskalen hinweg zu betrachten und dabei auch Methoden des maschinellen Lernens einzusetzen. Das Bundes­ministerium für Wirtschaft und Klimaschutz fördert das Vorhaben „Multiskalen- und multi­physikalische Modelle und Simulation für die Windenergie“ MOUSE über vier Jahre mit insgesamt knapp zwei Millionen Euro. Neben der Uni Oldenburg ist das Fraunhofer-Institut für Wind­energie­systeme in Oldenburg beteiligt.

Das Team will die Berechnungen einsetzen, um zum Beispiel neue Methoden zur Regelung von Windparks und einzelner Anlagen zu entwickeln, so dass sich diese sich noch besser an wechselnde Strömungs­verhältnisse anpassen können. Ein Teilvorhaben verfolgt das Ziel, die neuen Ansätze auf ihre praktische Eignung für die Windenergie­industrie zu testen. Insgesamt sollen die Ergebnisse des Projekts den Entwurf von Wind­energie­anlagen beschleunigen und lang­fristig dabei helfen, diese im Betrieb digital zu überwachen.

Ein Teil der Förderung dient dazu, einen Hoch­leistungs-Rechen­cluster zu erweitern, für den Lukassen im Dezember 2021 bereits rund 1,5 Millionen Euro beim Nieder­sächsischen Wissen­schafts­ministerium eingeworben hatte. „Die numerischen Simulations­rechnungen, die wir im Projekt MOUSE planen, benötigen eine enorme Rechen­leistung“, sagt Lukassen.

Im Projekt sollen atmosphärische Luftströmungen und ihre Interaktion mit dem Ozean gemeinsam betrachtet werden, wobei die Forscher außerdem gleichzeitig die elastische Verformung der Wind­energie­anlagen untersuchen. Dabei verbinden die Rechnungen physikalische Prozesse auf verschiedenen Größen­ordnungen mitein­ander: Sie sollen große Wettersysteme mit Ausmaßen von Hunderten Kilometern gemeinsam mit klein­räumigen Verwirbelungen simulieren, die nur wenige Minuten stabil bleiben.

„Um die Qualität der Simulationen noch weiter zu verbessern, kombinieren wir sie mit Methoden der künstlichen Intelligenz, etwa dem maschinellen Lernen“, betont Lukassen. Ziel sei es, dadurch die Rechenzeit zu verringern und die Präzision der Simulationen weiter zu verbessern.

U. Oldenburg / RK

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