Um festzustellen, ob sich ein Standort für ein Windkraftprojekt eignet, brauchen Investoren, Projektierer und Anlagenbetreiber ein Gutachten. Dabei müssen sie allerdings Unsicherheiten aus Meteorologie und Technologie in Kauf nehmen – was sich wiederum direkt auf die Finanzierung der Projekte durch die beteiligten Banken auswirkt. Neue Wege, um solche Risiken zu minimieren, geht der Karlsruher Wetterdienst-leister EWC. In Kooperation mit dem Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW) wurde eine neuartige Methode des Langzeitbezugs von Windmessungen (MCP) für Windkraftstandorte entwickelt, die wetter- und technologiebedingte Unsicherheiten gegenüber den herkömmlichen Verfahren deutlich reduziert.
Auf tiefen neuronalen Netzen aufbauend, ermöglicht dieses Verfahren der süddeutschen Projektpartner nicht-lineare Korrekturen der langen Zeitreihen, die die Korrelation, also die zeitliche Übereinstimmung, zur Messung verbessert. Das Ergebnis basiert auf aktuellen Messwerten vor Ort und liefert eine 34 Jahre umfassende, stündliche Windzeitreihe für die projektierte Windkraftanlage bzw. den Messstandort.
Bei der detaillierten Evaluation des maschinellen Lernverfahrens zeigt sich eine deutliche Überlegenheit gegenüber herkömmlichen Methoden.
So ist die Häufigkeitsverteilung der Windgeschwindigkeit sowie die Korrelation zwischen Messung und Langzeitdaten optimiert und weist in allen betrachteten Fällen wesentlich geringere Fehler in der Ertragsab-schätzung auf als zum Beispiel bei klassischen Verfahren mit linearen Regressionen oder der Matrix-Methode.