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. Das Teilvorhaben 'Anwendungsnahe Entwicklungen' verfolgt das Ziel verschiedene neue Ansätze auf ihre Eignung in der Windenergie und insbesondere auch für die Windenergieindustrie zu testen.