Multiskalen- und multiphysikalische Modelle und Simulation für die Windenergie, Teilvorhaben: Rechenintensive Methoden zur umfassenderen Beschreibung windenergierelevanter Fragestellungen

Description: Die Windenergie liefert bereits heute einen bedeutenden Beitrag zum Strommix in Deutschland und wird eine der tragenden Säulen des Energiesystems sein. Damit die Energiewende gelingen kann, sind bei allen erneuerbaren Energien weitere Reduktionen der Stromgestehungskosten (LCoE) notwendig. In den vergangenen Jahren haben technologische Entwicklungen in der Anlagenauslegung, der Regelung und der Vorhersage der Windressource bereits zu signifikanten Reduktionen der LCoE geführt. Dabei spielt der Trend zu immer größeren Windenergieanlagen und Windparks, insbesondere auf See, eine wichtige Rolle. Hieraus ergeben sich enorme Herausforderungen für die zukünftigen Entwicklungen im Bereich der Anlagenauslegung, der Betriebsführung und der Netzeinspeisung. Numerische Strömungssimulationen und insbesondere die skalenübergreifende Modellierung und die gekoppelte Betrachtung multiphysikalischer Prozesse sind hier besonders relevant. In diesem Vorhaben werden skalenübergreifende Ansätze im Bereich mesoskaliger und mikroskaliger Simulation für die Standortbewertung, die Berechnung der Windressource und die Anlagenauslegung untersucht und erweitert. Dabei werden einerseits meteorologische, aeroelastische, ozeanografische und Wellenmodelle in einer Simulationsumgebung miteinander gekoppelt und anderseits werden die Modelle durch Machine Learning Methoden ergänzt, um sehr detaillierte und damit rechenaufwändige Simulationen zu beschleunigen und ihre Präzision zu verbessern. Die gekoppelten Methoden werden im Vorhaben zur Entwicklung neuartiger adaptiver Windparkregler eingesetzt und für die verbesserte Beschreibung der Dynamik von Lasten erprobt. Darüber hinaus werden neue Simulationsansätze höherer Ordnung für die Windenergieanwendung erforscht, die eine weitere Rechenzeitoptimierung versprechen. Um die aufwendigen numerischen Untersuchungen in diesem Vorhaben zu ermöglichen, soll ein Hochleistungsrechner der neuesten Generation an der Universität Oldenburg erweitert werden.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Oldenburg ? Stromeinspeisung ? Strommix ? Energiewende ? Windenergie ? Stromgestehungskosten ? Erneuerbare Energie ? Windkraftanlage ? Windpark ? Energiesystem ? Künstliche Intelligenz ? Numerisches Verfahren ? Simulationsmodell ? Strömungsmodell ? Standortbewertung ? Modellierung ? Forschung und Entwicklung ?

Region: Niedersachsen

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Geldgeber*in)
• Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Institut für Physik, ForWind - Zentrum für Windenergieforschung (Betreiber*in)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)

Time ranges: 2022-07-01 - 2026-06-30

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Subproject: Computationally intensive methods for a more comprehensive description of wind energy-relevant issues
  Description: Wind energy already makes a significant contribution to the electricity mix in Germany and will be one of the mainstays of the energy system. For the energy turnaround to succeed, further reductions in the cost of electricity (LCoE) are necessary for all renewable energies. In recent years, technological developments in plant design, control and wind resource forecasting have already led to significant reductions in LCoE. The trend towards ever larger wind turbines and wind farms, especially offshore, plays an important role. This poses enormous challenges for future developments in the field of turbine design, operational management and grid feeding. Numerical flow simulations and especially cross-scale modeling and coupled consideration of multiphysical processes are particularly relevant here. In this project, cross-scale approaches in the field of mesoscale and microscale simulation for site assessment, wind resource calculation and plant design are investigated and extended. On the one hand, meteorological, aeroelastic, oceanographic and wave models will be coupled in a simulation environment, and on the other hand, the models will be complemented by machine learning methods to accelerate very detailed and thus computationally expensive simulations and to improve their precision. The coupled methods will be used in the project for the development of novel adaptive wind farm controllers and tested for the improved description of the dynamics of loads. In addition, new higher-order simulation approaches for wind energy applications are being explored, which promise further computational time optimization. To enable the elaborate numerical investigations in this project, a high-performance computer of the latest generation will be extended at the University of Oldenburg. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1125965

Status

Aktiv

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