Wissen hoch N Themen
Mit künstlicher Intelligenz zu mehr Windenergie

30. 05. 2023
Verfasst von: Paolo Pappe

Mit künstlicher Intelligenz zu mehr Windenergie

Windenergieanlagen links und rechts eines Feldweges © Markus Distelrath, Pixabay
Die Bundesregierung will den Ausbau der Windenergie beschleunigen. Das Forschungsprojekt WindGISKI soll dabei helfen, indem ein Geodateninformationssystem die Erfolgswahrscheinlichkeit von Ausbauprojekten vorhersagt.

Energiewende ja, aber ein Windrad in der Nähe? Nein! Der Ausbau der Windenergie ist dringend notwendig, doch Widerstand in der Nachbarschaft und von Naturschutzvereinen verzögert oder stoppt viele Bauprojekte. Mit Künstlicher Intelligenz (KI) will das interdisziplinäre Verbundprojekt WindGISKI den Ausbau der Windenergie beschleunigen. Acht Unternehmen, Verbände und Forschungseinrichtungen entwickeln ein Geoinformationssystem, das die Erfolgsaussichten von Windenergie-Bauprojekten vorhersagen soll.

Im Spannungsfeld von Arten-, Umwelt- und Klimaschutz

Derzeit gibt es rund 30.000 Windenergieanlagen in Deutschland, etwa die Hälfte könnte in den kommenden zehn Jahren vom Netz gehen. Viele sollen ersetzt werden, nicht immer ist dies jedoch möglich und wirtschaftlich sinnvoll. Um die Klimaziele zu erreichen, ist es daher notwendig, zusätzliche Flächen für Windenergie zu identifizieren. Doch demografische und soziologische Faktoren können die Erfolgsaussichten von Windenergie-Projekten stark beeinflussen. Das größte Hindernis beim Ausbau sind Klagen gegen Flächenausweisungen oder konkrete Bauprojekte. Mit Prognosen eines Geoinformationssystems sollen in Zukunft weniger Projekte scheitern. Am Verbundprojekt WindGISKI, gefördert vom Bundesumweltministerium, sind das Institut für Integrierte Produktion Hannover – IPH sowie das Institut für Statik und Dynamik der Leibniz Universität Hannover beteiligt.

Bevölkerung zwischen Zuspruch und Widerstand

In einer Machbarkeitsstudie haben das IPH und die Nefino GmbH umfangreiche Daten aus vergangenen Windenergieprojekten analysiert und hochkomplexe Zusammenhänge festgestellt. In Regionen, in denen bereits einige Windenergieanlagen vorhanden sind, ist die Bevölkerung grundsätzlich aufgeschlossener für weitere Bauprojekte – werden es allerdings zu viele, steigt die Wahrscheinlichkeit für Widerstand. Ähnlich verhält es sich in Regionen mit einem hohen Anteil von umweltbewussten Bürgerinnen und Bürgern, wo beispielsweise Bedenken wegen des Artenschutzes wachsen. Viele verschiedene Faktoren, wie Projektdauer, Anzahl regionaler Windenergieanlagen, Durchschnittsalter und Bildungsgrad der Bevölkerung, spielen eine Rolle und beeinflussen sich noch dazu gegenseitig.

Windenergieanlagen zwischen Feldern auf einem Luftbild © goldfrapp, Pixabay
Welche Flächen eignen sich für neue oder weitere Windenergieanlagen? Das hängt nicht nur vom Abstand zu Siedlungen und von der Windstärke ab, sondern auch vom Wohlwollen der Anwohnenden.

Flächen identifizieren, Erfolgsprognosen erstellen

Um die komplexen Zusammenhänge abzubilden, setzen die Forschungspartner künstliche Intelligenz sowie Methoden des Data Mining ein. Nachdem die KI mit Daten aus vergangenen Windenergie-Bauprojekten angelernt worden ist, kann sie Zukunftsprognosen abgeben und für jeden Winkel Deutschlands die Erfolgschancen von Windenergie-Ausbauprojekten berechnen. Vielversprechende Standorte für zukünftige Windenergieanlagen lassen sich durch eine Flächenbewertung einfacher identifizieren. Zusätzlich ist es mit dem Geoinformationssystem leichter herauszufinden, welche Hindernisse andernorts den Ausbau bremsen und wie sich diese Hürden beseitigen lassen. Beides trägt dazu bei, den Ausbau der Windenergie in Deutschland zu beschleunigen und die Energiewende voranzutreiben.

 

Hier finden Sie weitere Informationen:

Redaktioneller Hinweis: Dieser Text steht unter der CC BY 3.0 DE-Lizenz
Paolo Pappe, M. Sc.
Adresse
IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH
Paolo Pappe, M. Sc.
Adresse
IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH
IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH
Adresse
Hollerithallee 6
30419 Hannover Germany
IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH
Adresse
Hollerithallee 6
30419 Hannover Germany

Bestellen Sie unseren Newsletter.
Folgen Sie uns auf LinkedIn.
Abbonieren Sie unseren RSS-Feed.