Energie- und Meerestechnik
In dem Forschungscluster liegt der Fokus in den Bereichen nachhaltige Energie- und Umwelttechnologien, Gebäudetechnik, maritime Technologien, Verfahrenstechnik sowie Automatisierungs- und Elektrotechnik.
Entwicklung eines KI-basierten Geoinformationssystems zur Auswahl von Windenergiepotenzialflächen im Spannungsfeld von Arten-, Umwelt- und Klimaschutz
Es wird ein Geoinformationssystem entwickelt, das mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz die Erfolgsaussichten für Windenergieprojekte vorhersagt. Ein Konsortium aus Wirtschaft und Wissenschaft arbeitet im Forschungsprojekt "WindGISKI" eng zusammen, beteiligt sind diverse Disziplinen von der Informatik bis zur Sozialwissenschaft.
Projektförderung
Mittelgeber
Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU)Förderkennzeichen
67KI21003CFördersumme
286.000 €Laufzeit
01.12.21 - 30.11.24
Fakten
fk-wind: Institut für Windenergie
fk-wind: das Institut für Windenergie an der Hochschule Bremerhaven betreibt angewandte Forschung auf dem Gebiet der Windenergietechnik in enger Zusammenarbeit mit dem Bachelorstudiengang Maritime Technologien und dessen Schwerpunkt Windenergie sowie dem Masterstudiengang Windenergietechnik unter dem Motto:"Die Windenergie als Ganzes verstehen."
· Institut für Statik und Dynamik (ISD)
· Institut für Informationsverarbeitung (TNT)
· Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH (IPH)
· Nefino GmbH
· Carl von Ossietzky Universität Oldenburg Institut für Sozialwissenschaften (UOL)
· Arbeitsgruppe für regionale Struktur- und Umweltforschung GmbH (ARSU)
· Landesverband Erneuerbare Energien Niedersachsen / Bremen e.V. (LEE)
Hintergrund und Ziele
Die Hauptziele des Vorhabens sind die Entwicklung und Evaluation eines KI-basierten GIS zur Ausweisung von Potenzialflächen für WEA, welches einerseits den Identifikations- und Bewertungsprozess möglicher Potenzialflächen systematisiert und automatisiert und dadurch andererseits die Anzahl und Güte zukünftig ausgewiesener Potenzialflächen verbessert. Das KI-basierte GIS soll letztlich dazu beitragen, dass in Zukunft die vorhandenen Flächenpotenziale für WEA (Greenfield- und Repoweringpotenziale) umfangreicher und effizienter gehoben werden können und dadurch die installierte Gesamtleistung von Onshore-WEA in Deutschland signifikant gesteigert werden kann.