2021-10-01  –  2023-06-30

135.490,11 EUR

Leibniz Universität Hannover - Fakultät für Bauingenieurwesen und Geodäsie - Institut für Statik und Dynamik, Hannover, Niedersachsen

03EE3062

Umweltaspekte der Windenergie, Ökologische Begleitforschung [EB1260]

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)

Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE3)

Energie

Das Ziel des Projektes ist der Aufbau und die Umsetzung einer strukturierten Ablage für die in WEA-Akzeptanz gewonnenen Messdaten, die sowohl als anonymisierte Rohdaten als auch als anonymisierte, mit Methoden des Maschinellen Lernens verarbeitete Daten auf einer geeigneten Open-Access-Plattform der Leibniz Universität Hannover zum Download verfügbar gemacht werden. Die Messdaten werden bereitgestellt, um dem wichtigen Ziel der Validierung verschiedener Simulations- und Rechenmodelle zu dienen. Der Aufbau der Plattform wird als Benchmark schrittweise vorgenommen und dokumentiert und kann somit als Vorlage für ähnliche Aktivitäten der Community gelten. Damit wird die Nachnutzung und Verwertung hochwertiger akustischer Messdaten durch sämtliche interessierte Kreise in das Zentrum der Projektidee gestellt. Die Daten werden durch Metadaten dokumentiert und nach Betriebs- und Umgebungsbedingungen klassifiziert. Dabei ist ein Datenablagekonzept zu entwickeln, das den FAIR-Prinzipien der LUH genügt. Neben der strukturierten Ablage der Daten, sollen auch erste Auswertungen sowie Referenzdatensätze für ausgewählte Szenarien zur Verifizierung von Simulationsmodellen zur Verfügung gestellt werden. Aufbauend auf den abgelegten Daten können mittel- und langfristig vielfältige Zusammenhänge in den Daten analysiert und modelliert werden; beispielsweise können mit Hilfe automatisierter Algorithmen des Maschinellen Lernens physikalische Wirkzusammenhänge zwischen der Schallemission und –immission erkannt und messdatenbasierte Empfehlungen für immissionsarme Betriebsweisen in Abhängigkeit von Umgebungsbedingungen gegeben werden. Diese Untersuchungen können die Basis für zukünftige Regelungsalgorithmen zur Vermeidung von schallkritischen Betriebssituationen bilden.