Over the last three decades, real energy prices have increased relatively to real prices for agricultural products. Consequently, bioenergy as a share in total energy demand has increased worldwide and is expected to further increase. The potential supply of biomass for energy production has an impact on the future energy balance and demand for energy from biomass has an impact on agricultural markets. This interrelationship has often been analyzed based on either energy system models assuming a given biomass supply, or on agricultural sector models assuming a given biomass demand for energy. Alternatively, some studies address these market interdependencies based on general equilibrium models with a very stylized representation of the energy sector.The objective of this subproject is to analyze ex-ante the interdependence between the energy and the agricultural sector in the EU under energy as well as to analyze agricultural policy scenarios based on the combined use of two well-established partial models: the Integrated Markal Efom System (TIMES) PanEU Model, which is a bottom up dynamic energy system model and the European Simulation Model (ESIM), which is a partial equilibrium comparative static agricultural sector model.The work program includes the identification and creation of interfaces and exchange variables for both models, the conceptualization of the regional dimension of bioenergy markets, the further development of both models, as well as scenario development and analysis. Close interrelations exist with subproject 6: the interface with FARMIS allows addressing regional and farm specific effects of energy policy scenarios; and with subproject 8: the inclusion of agriculture in EU climate policy will have effects on the potential of the agricultural sector to supply biomass for energy, which will be taken into account.
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.
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.
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.
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. .