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Verbundvorhaben: NearWake - Modellbildung für den nahen Nachlauf; Teilvorhaben: Validierung und Simulation im Forschungspark WiValdi

Zeitraum
2024-01-01  –  2026-12-31
Bewilligte Summe
912.863,87 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EE3097B
Leistungsplansystematik
Windenergie - Windphysik, Meteorologie [EB1240]
Verbundvorhaben
01258365/1  –  NearWake –Modellbildung für den nahen Nachlauf
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE3)
Förderprogramm
Energie
 
Das Vorhaben NearWake schafft die Voraussetzungen für eine maximal effiziente Flächennutzung von Windenergie für neue und für Bestandparks in Deutschland, insbesondere beim Repowering, indem es das Wissen über den nahen Nachlauf von Windkraftanlagen und dessen Simulationsfähigkeit verbessert und damit den Stand der Technik für die Planung und den Betrieb eng gestaffelter Windparks vorantreibt. Es liefert einen Schub für den Ausbaupfad bis 2035. Das Vorhaben hat die anspruchsvolle Aufgabe, eine Brücke zu schlagen von der Grundlagenforschung zur Physik des nahen Nachlaufs über die Modellbildung bis hin zu ersten Prototypen für die Anwendung. Experimentelle sowie numerische Forschungsbeiträge unterschiedlicher Qualitätsstufen und unterschiedlicher Repräsentativität erzeugen auf der Basis des Forschungswindparks WiValdi eine einzigartige Datenbasis für die Modellbildung und Validierung. Dabei werden belastbare Modelle für Einströmung, Turbulenz und Lasten im nahen Nachlauf entwickelt, dessen physikalische Vorgänge bisher weder voll verstanden noch in der industriellen Prozesskette abgebildet sind. Die neuen Modelle münden in die Erstellung und Bewertung erster Prototypen für die weitere wissenschaftliche und industrielle Verwertung. Das Teilvorhaben des DLR beschäftigt sich mit der Erhebung und Analyse von Datensätzen im Forschungspark WiValdi zur Validierung der Nachlaufmodelle. Zudem werden vollaufgelöste Simulationen von Referenzfällen erstellt, die dem physikalischen Verständnis in der Modellbildung dienen und ein Mid-Fidelity-Tool weiterentwickelt, welches die schnelle Generierung einer großen Datenbasis an Strömungssituationen im nahen Nachlauf ermöglicht.