Lasse Blanke, Diplom-Geograph ist seit 2009 bei der anemos GmbH in der Leitung des Bereiches Wind- und Ertragsgutachten beschäftigt und seit 2020 als Geschäftsführer mitverantwortlich für die Forschungs- und Entwicklungsarbeiten. Er ist außerdem zuständig für Due Diligence Prozesse mit Investoren und Projektierern.
Herr Blanke ist seit vielen Jahren ständiger Teilnehmer der Sitzungen und Arbeitsgruppenleiter innerhalb des Windgutachterbeirates im BWE sowie der Arbeitsgruppe „Windpotential“ in der FGW zur Fortschreibung der Technischen Richtlinie TR6.

André Glücksmann, M.Ed. ist seit 2010 bei der anemos GmbH in der Entwicklung von Software, Automatisierungslösungen und in der Betreuung des anemos Rechenclusters sowie der darauf laufenden mesoskaligen Wettersimulationen verantwortlich. Er ist außerdem an der Entwicklung der anemos Windatlas-Familie und der Marktwertatlanten beteiligt.
Ab 2017 hat er die Leitung der IT-Abteilung übernommen. Im Jahr 2020 wurde Herrn Glücksmann Prokura erteilt.
Seit 2021 ist er als Geschäftsführer verantwortlich für die Bereiche IT, Standortgüte nach Inbetriebnahme (TR10), mesoskalige Modellierung und die daraus resultierenden Produkte wie beispielsweise Windatlanten, Ertragsindex und Marktwertatlanten, sowie deren Bereitstellung über das anemos Webtool awis.

Martin Schneider, M.Sc. ist seit 2016 bei der anemos GmbH für die mesoskalige Modellierung und Datenvalidierung zuständig. Neben der Entwicklung, Optimierung und Verifizierung der anemos Windatlas-Familie ist er für die Betreuung und Weiterentwicklung der Windatlas Produkte, sowie für den Bereich Erlös und Marktwert verantwortlich.
Er ist außerdem an den laufenden Forschungsprojekten der anemos GmbH beteiligt. Ab 2018 hat er die Leitung des Qualitätsmanagements übernommen und ist für die Aufrechterhaltung der Akkreditierung zuständig.
Seit 2021 ist er als Prokurist mitverantwortlich für den Bereich Forschung und Entwicklung, mesoskalige Modellierung und die daraus resultierenden Produkte wie z.B. Ertragsindizes.

Die Rahmenbedingungen für den Betrieb von Windenergieanlagen haben sich durch die letzte EEG-Novelle grundlegend verändert. Das technische Potential innovativer Betriebsführungsstrategien muss zukünftig auf das komplexe Zusammenspiel von schwankenden Marktpreisen und den variablen Anlagenlaufzeiten ausgelegt werden. Demnach spielt die Turbulenzintensität (TI) und deren Prognose eine entscheidende Rolle bei den Betriebsführungsstrategien, da diese mit den höchsten Einfluss auf die Anlagennutzungsdauer hat. Die TI soll aus den vorhandenen Ausgabewerten der Wettermodelle parametrisiert und kalibriert werden. Zur Kalibrierung und Qualitätsabschätzung des zu entwickelnden TI-Prognosemodells wird anemos die TI aus mesoskaligen Modellen mit unterschiedlicher horizontaler Auflösung entwickeln und deren Qualität anhand von Windmessungen untersuchen.

Darüber hinaus ist die TI ein wesentlicher Parameter in der Bewertung der Onshore Standsicherheit und vor allem bei der Anwendung von qualitativ hochwertigen Wake-Modellen im Rahmen von Ertragsberechnungen für Offshore-Windparks. In Ertragsgutachten ist die Parkabschattung der größte Energieverlustfaktor für Offshore-Windparks und unterliegt zudem der höchsten Unsicherheit, sodass die vom Vorhaben entwickelten Zeitreihen der TI die Qualität der Parkabschattungsberechnungen verbessern sollen. Das Ziel ist es, die mesoskalige TI für Anwendungen in der Windbranche (z.B. Wake-Modelle und Standsicherheit) zu etablieren. Daher kommt der genauen Bestimmung der TI, d.h. die Optimierung und der anschließende Nachweis der Qualität, aus den mesoskaligen Modellen eine sehr große Bedeutung zu, um in der Windbranche die nötige Akzeptanz zu erlangen.

anemos ist in dem Verbundprojekt an der Entwicklung, Validierung und Kalibrierung der historischen TI beteiligt. Wissenschaftlich wird anemos den Einfluss der Grauzone auf die historische TI untersuchen und mit den Verbundpartnern ein Verfahren für ein kalibriertes TI-Prognosemodell entwickeln.

Zur Erreichung der von der Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen.

Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten.

anemos ist in dem Verbundprojekt maßgeblich an der Automatisierung des Gesamtprozesses beteiligt. Wissenschaftlich wird anemos ein Verfahren zur Bestimmung der standortspezifischen Leistungskennlinie und zeitreihenabhängige Verlustmodelle für verbesserte Ertragsabschätzungen entwickeln. Außerdem wird anemos die Datengrundlage im Hinblick auf den Langzeitbezug von Kurzzeitmessungen auf relevante saisonale Abweichungen analysieren und korrigieren.

Viele Fragestellungen in den Bereichen Regionalklima und Luftreinhaltung oder Kleinwindanlagen erfordern detaillierte Kenntnisse über die langjährigen und repräsentativen bodennahen Windverhältnisse. Diese werden standortspezifisch mit Ausbreitungsmodellen oder mikroskaligen Strömungsmodellen berechnet. Die Kernidee des Forschungsvorhabens ist die Aufbereitung und Bereitstellung der Daten des anemos Windatlas für Deutschland. Für Zwecke der Ausbreitungsrechnung im Rahmen von Genehmigungsverfahren und für Luftreinhaltungsmaßnamen sowie für Studien zum Regionalklima sollen flächendeckend und engmaschig qualitativ hochwertige meteorologische Daten entwickelt werden.

Die Modellierung des Windfeldes und des Ertrages von Windenergieanlagen ist immer mit einer Unsicherheit verknüpft. Diese wird u.a. durch Fehler in der Modellierung, z.B. bedingt durch die endliche Auflösung des Modells, Modell-Annahmen (z.B. Turbulenz, Stabilität) sowie durch eine Unsicherheit der Eingangsdaten (Geländedaten, Landnutzung, Windverteilung, etc.) bestimmt. Jedes Modell hat somit einen gewissen Güte- und Gültigkeitsbereich.

Für lineare Modelle (z.B. WAsP) sind bereits systematische Untersuchungen durchgeführt worden, für die Standortbewertung mittels CFD-Modellierung ist dies noch nicht ausreichend erforscht. Das Verbundforschungsprojekt SunDAY verfolgt somit das Ziel, die Unsicherheit von CFD-Simulationen zu untersuchen. Hierbei sollen vor allem quantitative Erkenntnisse über die Größenordnung der einzelnen Fehlerquellen erzielt sowie Aussagen über die Ursachen getroffen werden.

Hauptziel des Projektes ist die Erstellung eines erprobten und mittels Messdaten angepassten und korrigierten Windatlas auf Basis von ERA5-Reanalysedaten.

Im Rahmen der Ausschreibungsverfahren für Windenergie an Land sollen in den Jahren 2019 und 2020 nach Regionen differenzierte Höchstwerte für die Gebote eingeführt werden. Das Umweltbundesamt benötigt für die Überprüfung der sachgerechten Abbildung zur Festlegung der Höchstwertgebiete eine Datengrundlage, die die Prüfung anhand der Windverhältnisse ermöglicht.

Der dem Marktwertatlas bisher zugrundeliegende Windatlas der anemos GmbH beruhte auf MERRA-1 Reanalyse-Daten (MODERN-ERA RETROSPECTIVE ANALYSIS FOR RESEARCH AND APPLICATIONS) der NASA, einem globalen Datensatz atmosphärischer Parameter. Mit Jahreswechsel 2015 zu 2016 wurde die Berechnung der MERRA-1 Daten eingestellt und durch MERRA-2 Daten ersetzt. In Konsequenz mussten auch der anemos Windatlas und der Marktwertatlas vollständig neu berechnet werden, um die Konsistenz über den Gesamtzeitraum gewährleisten zu können.

Um die Genauigkeit des neuen Wind- und Marktwertatlas nachzuweisen und damit die Akzeptanz des Marktwertatlas und mit Einführung des Ausschreibungsverfahrens den Anwenderkreis deutlich zu erhöhen, ist eine Verifikation des Marktwertatlas bzw. Anpassung des Windatlas an Beobachtungsdaten unerlässlich. Der Nachweis der Genauigkeit des Wind- und Marktwertatlas soll durch Entwicklung und Anwendung neuer Verfahren der Modellierung und Vergleich mit Windmessungen und Ertragsdaten von Windenergieanlagen erbracht werden.

Projektziel ist die rechtzeitige Bereitstellung eines neuen Rahmens zur Bestimmung des fünfjährigen Standortertrages von WEA an Land, die nach EEG 2017 vergütet werden sollen. Es wird eine Richtlinie erarbeitet zur Bestimmung des Standortertrages vor Inbetriebnahme und für ein Verfahren zur Rückrechnung und Prüfung nach Inbetriebnahme.

In diesem Projekt wurden die Methoden, die bisher zur Erstellung von Windatlanten und Windkarten in Deutschland angewendet wurden, einer kritischen Prüfung unterzogen. Die für einzelne Bundesländer erstellten Windkarten wurden mit Beobachtungsdaten verglichen.

Das Ziel war die Entwicklung möglichst konsistenter, objektiver und projektunabhängiger Bewertungskriterien und Ansätze zur Einstufung der Windenergiegüte an spezifischen Standorten sowie die Erarbeitung einer Roadmap zur Erstellung eines Windatlanten.

Das Hauptziel im Teilvorhaben war die Entwicklung eines verifizierten Windatlas für Deutschland, der für die Bestimmung des Windstromertrages eines Jahres von ganz Deutschland genutzt werden soll.

SOPCAWIND ist ein Web Service, der während des gesamten Windparkplanungsprozess Unterstützung liefern soll. Enthalten sind die SOPCAWIND Datenbank sowie eine externe Datenschnittstelle (API), welche zahlreiche Datensätze miteinander kombinieren, um einen Überblick über Planungsmöglichkeiten in großen Gebieten zu geben. Das SOPCAWIND Webtool eignet sich für eine erste Selektion einer geeigneten Fläche. Es enthält außerdem ein Layout-Optimierungsmodul, welches eine Optimierung hinsichtlich der Kosten und des Energieertrages ermöglicht.

In diesem Projekt werden numerische Strömungsmodelle zu einer Modellkette verbunden, die eine möglichst realistische Simulation des vertikalen Windprofils bis in große Höhen erlaubt. Die Modelle überdecken den meso-skaligen (einige 10 km) und den mikro-skaligen (einige 10 m) Bereich und erlauben so eine detaillierte Simulation des turbulenten Windfeldes in der Umgebung geplanter Windkraftanlagen. Die neuen Modellansätze werden vergleichend bewertet und dem heutigen „Standardmodell“ WAsP gegenübergestellt.