Projektziele & Projektergebnis
Erstellung projekt in den Bereichen „Produkte“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung der Nachhaltigkeit, des wirtschaftlichen Erfolges (Umsatz, Gewinn und Marktanteile).
Ein KI-gestütztes Optimierungsmodell zur Planung von Windparks ermöglicht eine bessere Platzierung der Windenergieanlagen und erhöht so den Stromertrag bei geringerer technischer Belastung.
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Wie gut kann der Nachlauf von WEA mit dem FLORIS Modell bestimmt werden?
- Multikriterielle Optimierung mittels Reinforcement KI-Methoden
Projektdetails
Die Qualitas Energy Deutschland GmbH plant, den Aufbau von Windparks effizienter zu gestalten, indem die Positionierung der einzelnen Windenergieanlagen künftig nicht mehr manuell, sondern mithilfe eines KI-Modells optimiert wird. Dabei geht es um das sogenannte „Mikrositing“, also die genaue Platzierung der Anlagen innerhalb einer ausgewiesenen Fläche. Bisher basiert dieser Schritt stark auf Erfahrungswerten. Das neue Verfahren nutzt ein Modell mit Künstlicher Intelligenz, genauer gesagt sogenanntes Reinforcement Learning, um viele Einflussfaktoren gleichzeitig zu berücksichtigen – etwa Windrichtung, Windgeschwindigkeit und die sogenannten Nachläufe der Anlagen, die sich gegenseitig beeinflussen können. Die KI erlernt selbstständig, wie die Anlagen am besten angeordnet werden, um gleichzeitig den Stromertrag zu maximieren und die Belastung der Technik zu reduzieren. Grundlage dafür ist ein wissenschaftlich erprobtes Nachlaufmodell. In einem Pilotprojekt mit neun Windrädern wurde dieses digitale Optimierungsverfahren erfolgreich getestet. Die Vorteile liegen auf der Hand: Durch bessere Planung wird nicht nur mehr Strom erzeugt und somit CO₂ eingespart – auch die Anlagen halten länger, was Wartungskosten und Ausfälle reduziert. So trägt das Projekt zur nachhaltigen Energieversorgung bei und macht die Windkraftplanung zukunftsfähig.

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