Projekt WINSENT Standortsuche für Windkraftanlagen

Der Ausbau der Windenergie als erneuerbare, klimafreundliche Energiequelle schreitet rund um den Globus voran. Zunehmend werden auch hügelige und bergige sowie bewaldete Gebiete erschlossen, in denen es aufgrund der Geländestruktur und Landschaftsnutzung zu unregelmäßigen Windströmungen und Turbulenz kommt. Die Suche nach geeigneten Standorten für Windkraftanlagen in diesen Gebieten erfordert die Entwicklung innovativer Simulationsmethoden zur detaillierten Beschreibung dieser meso- und mikroskalischen Strömungsphänomene in der atmosphärischen Grenzschicht und für die Prognose der Erträge. Es gibt viele Modelle, die dafür zur Verfügung stehen; einige sind als Dienste verfügbar, andere sind als Forschungswerkzeuge gedacht. Sie können verschiedene physikalische Prozesse auflösen und mit unterschiedlichen räumlichen und zeitlichen Auflösungen laufen. Jede Entscheidung über den Aufbau und die Auflösung des Modells, die getroffen wird, beeinflusst die Kosten für den Betrieb dieses Modells – und die Genauigkeit der Ausgabe.

Also, welche Modelle sind die besten? Wie können wir das Kosten-Nutzen-Verhältnis einer Reihe von Modellen beurteilen? Und welche Faktoren beeinflussen die Ergebnisse?

Diese Fragen bilden den Kern der Forschung in zwei aufeinander abgestimmten deutschen und schweizerischen Forschungsprojekten. Die Projektpartner werden Simulationen mit mehreren verschiedene Modellen durchführen und die Genauigkeit anhand von Daten vom Windtestfeld (Abbildung 1) und mehreren anderen Standorten in Deutschland und der Schweiz bewerten.

Die Ergebnisse werden für die Jahre 2019 und 2020 erwartet.

Die Simulation von Standorten für Windkraftanlagen stellen höchste Anforderungen an die Leistungsfähigkeit der Rechnerinfrastruktur. Zum Einsatz kommen Hochleistungsrechner, welche mithilfe des verteilten Rechnens auf einer Vielzahl von CPUs für praktische Anwendungen vertretbare Antwortzeiten ermöglichen. Durch die Einbindung der Hochschule in den Rechnerverbund bwHPC und durch das hochschuleigene Rechencluster wird eine sehr gute Grundausstattung bereitgestellt.

Für mehr Informationen gibt es die  Webseite der HSE zum High Performance Computing

1. Knaus, H.; A. Rautenberg; J. Bange: Model comparison of two different nonhydrostatic formulations for the NavierStokes equations simulating wind flow in complex terrain. Journal of Wind Engineering & Industrial Aerodynamics  2017, 169, pp. 290-3.

2. Knaus, H.; Hofsäß, M.; Rautenberg, A.; Bange, J. Application of Different Turbulence Models Simulating Wind Flow in Complex Terrain: A Case Study for the WindForS Test Site. Computation 2018, 6, 43.

3. El Bahlouli, A.; Rautenberg, A.; Schön, M.; zum Berge, K.; Bange, J.; Knaus, H. Comparison of CFD Simulation to UAS Measurements for Wind Flows in Complex Terrain: Application to the WINSENT Test Site. Energies 2019, 12, 1992.

4. Leukauf D., El-Bahlouli A., zum Berge K., Schön M., Knaus H., and Bange J., 2019: The impact of a forest parametrization on coupled WRF-CFD simulations during the passage of a cold front over the WINSENT test-site. Wind Energy Science Discussions, 1–24. https://doi.org/10.5194/wes-2019-68 

5. El Bahlouli, A.; Leukauf, D.; Platis, A.; Berge, K. Z.; Bange, J.; Knaus, H.: Validating CFD predictions of flow over an escarpment using ground-based and airborne measurement devices. Energies 2020, 13, 4688; doi:10.3390/en13184688

6. Letzgus, P; El Bahlouli, A; Leukauf, D.; Hofsäß, M.; Lutz, T.; Krämer, E:  Microscale CFD Simulations of a Wind Energy Test Site in the Swabian Alps with Mesoscale Based Inflow Data. J. Phys.: Conf. Ser. 1618 (2020), doi:10.1088/1742-6596/1618/6/062021

7. S. Barber, A. Schubiger, S. Koller, A. Rumpf, H. Knaus and H. Nordborg: Actual Total Cost reduction of commercial CFD modelling tools for Wind Resource Assessment in complex terrain. J. Phys.: Conf. Ser. 1618 (2020)

8. zum Berge, K., Schoen, M., Mauz, M. Platis, A., van Kesteren, B., ·Leukauf, D., · El Bahlouli, A. · Letzgus, P., Knaus, H, Bange,J.: A Two-Day Case Study: Comparison of Turbulence Data from an Unmanned Aircraft System with a Model Chain for Complex Terrain. Boundary-Layer Meteorol (2021). https://doi.org/10.1007/s10546-021-00608-2

9.  Barber, S.; Schubiger, A.; Koller, S.; Eggli, D.; Radi, A.; Rumpf, A.; Knaus, H. A New Decision Process for Choosing the Wind Resource Assessment Workflow with the Best Compromise between Accuracy and costs for a Given Project in Complex Terrain. Energies 2022, 15, 1110. https://doi.org/10.3390/en15031110

10. S. Barber, A. Schubiger, S. Koller, D. Eggli, A. Radi, A. Rumpf, H. Knaus: The wide range of factors contributing to wind resource assessment accuracy in complex terrain. Wind Energ. Sci., 7, 1503–1525, 2022, https://doi.org/10.5194/wes-7-1503-202.

11. zum Berge, K., Gaiser, A., Platis, A., Knaus, H. and Bange, J. (2022) Seasonal Changes in Boundary-Layer Flow over a Forested Escarpment Measured by an Uncrewed Aircraft System, Boundary Layer Meteorology,  https://doi.org/10.1007/s10546-022-00743-4

12. Hasan Mashni, Hermann Knaus, Andreas Platis and Jens Bange: Development of an airfoil-based passive volumetric air sampling and flow control system for fixed-wing UAS. Bulletin of Atmospheric Science and Technology 2023,  https://doi.org/10.1007/s42865-023-00057-4

13. Frank Ulrich Rückert, Burhan Ibrar, Arslan Ahmed, Benjamin Allweyer, Dirk Hübner, Friedrich Klinger, Hermann Knaus, Ali Cemal Benim: Fluid flow and heat transfer of a novel passive cooling system for gearless wind turbines with a power range of 3–12 MW (2024), https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.133478