In welchem Umfang sind Störeinflüsse von Windenergieanlagen auf die Messungen der Wetterradare zu erwarten und mit welchen Maßnahmen können diese abgemildert oder behoben werden? Die Forschenden des Projekts RIWER haben nun ihren ausführlichen Abschlussbericht veröffentlicht.

Grundsätzlich sollen die entwickelten Grundlagen und Verfahren zu mehr Flächen für Windenergieanlagen führen. Bei allen Lösungen ist sichergestellt, dass die Wetterradare des Deutschen Wetterdienstes weiterhin die benötigten Daten für sichere und qualitativ hochwertige Wetterprognosen und Wetterwarnungen liefern können. Zusammenfassend hat das Projektteam folgende Ergebnisse erzielt:

Störeinflüsse von Windenergieanlagen auf die Messungen der Wetterradare haben eine sehr große Varianz – unter anderem abhängig davon, wie schnell sie sich drehen, wie sie in den Wind gedreht sind, wie die Rotorblätter eingestellt sind oder wie viele Windenergieanlagen sich gegenseitig beeinflussen.

Die Radar-Rückstreucharakteristik von Windenergieanlagen ist nun besser verstanden. Dazu haben die Forschenden sowohl Vor-Ort-Messungen durch Oktokopter als auch spezielle sowie operationelle Messungen der Wetterradare ausgewertet. Radarecho-Simulationen haben sie dafür weiterentwickelt.

Rechenverfahren bereinigen Störeinflüsse, Datenlücken werden ersetzt

Ein weiteres zentrales Ergebnis sind neue Rechenverfahren aus den Bereichen Machine-Learning, Deep-Neural-Network, Gabor Filtering und Sparse Recovery, die sowohl auf Radar-Rohdaten als auch auf Radar-Momentendaten beruhen. 

So wurden sogenannte Klassifikationsalgorithmen entwickelt, die automatisiert Raumzellenbereiche identifizieren können, die Störeinflüsse durch Windenergieanlagen enthalten.  Darüber hinaus können für bestimmte Messszenarien detektierte Störungen durch neu entwickelte Gabor Filtermechanismen eliminiert werden. Zudem wurden Rechenverfahren entwickelt, die auf Lösungsprinzipien Inverser Probleme und Sparse Recovery Prinzipien beruhen. Sie können in solchen Fällen eingesetzt werden, wo die Störung der Radarmessungen so massiv ist, dass eine Verwendung für den DWD unmöglich ist. Das gängige Vorgehen Radarmessungen im Bereich der Windenergieanlagen nicht zu nutzen, um Ergebnisse von Folgeverfahren nicht zu verfälschen, führt zu Datenlücken. Mit den im Projekt optimierten Interpolationsverfahren und den neuen Sparse Recovery Rekonstruktionsmethoden können jetzt massiv gestörte Datenbestandteile im Nachhinein rechnerisch ersetzt werden.

Die Forschenden haben die neuen Rechenverfahren bereits evaluiert. Der Deutsche Wetterdienst setzt aktuell Prototypen in seinen Systemen ein. Um die Verfahren dort flächendeckend nutzen zu können, sind weitere Untersuchungen notwendig. RIWER hat hierfür die Grundlagen geschaffen. (mb)