{"id":127619,"date":"2026-02-11T10:46:12","date_gmt":"2026-02-11T09:46:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dbu.de\/promotionsstipendium\/20024-040\/"},"modified":"2026-02-11T10:46:12","modified_gmt":"2026-02-11T09:46:12","slug":"20024-040","status":"publish","type":"promotionsstipendium","link":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/promotionsstipendium\/20024-040\/","title":{"rendered":"Statistische Charakterisierung und Prognose von r\u00e4umlich und zeitlich kleinen Str\u00f6mungsstrukturen in der atmosph\u00e4rischen Turbulenz mittels des Fokker-Planck-Ansatzes"},"content":{"rendered":"<p>Extremereignisse von Windstr\u00f6mungen spielen f\u00fcr die Umwelt eine wichtige Rolle. In diesem Vorhaben soll spezieller Augenmerk auf die Auswirkung von Windverh\u00e4ltnissen auf die Windenergie gelegt werden. Die Interaktion zwischen Windkraftanlagen und dem einstr\u00f6menden Windfeld ist stark abh\u00e4ngig von den Fluktuationen des Windfelds. F\u00fcr die Arbeitsweise einer Windenergieanlage sind Windfluktuationen im Bereich von einigen Sekunden von zentraler Bedeutung, w\u00e4hrend f\u00fcr die Leistungsabgabe in das Netz typischerweise l\u00e4ngere Zeitr\u00e4ume von Interesse sind, wobei Extremereignisse eine besondere Herausforderung darstellen. In diesem Promotionsvorhaben sollen Windverh\u00e4ltnisse und deren Extremereignisse in einem Bereich von Sekunden bis einigen Minuten mit neuen mathematischen Methoden erforscht werden.\u00a0Ziel ist es hierzu eine neue Prognosemethode f\u00fcr auftretende Extremereignisse zu entwickeln.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Um dieses Ziel zu erreichen wird ein stochastischer Top-down-Ansatz verwendet, der das komplexe System des Windfelds beschreiben soll.Der Ansatz besteht darin, sowohl Strukturen innerhalb einer turbulenten Str\u00f6mung, als auch die Stochastik, mittels einer Multipunktstatistik zu erfassen. Hierzu sollen multivariate Wahrscheinlichkeitsverteilungen von <em>N<\/em> mit der Zeitdifferenz\u00a0<em>\u03c4<\/em> \u00e4quidistant verteilten Punkten bestimmt werden. In der Praxis ist es unm\u00f6glich diese allgemeinen statistischen Verteilungen aus endlich vielen experimentellen Daten direkt zu bestimmen. Die zentrale Idee dieses Vorhabens ist es, die multivariate Wahrscheinlichkeitsverteilung als Verkettung von mehreren 3-Punkt-Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die sich gut empirisch bestimmen lassen, darzustellen. Dies entspricht einer 3-Punkt-Schlie\u00dfung der allgemeinen N-Punkt Verteilung. F\u00fcr Daten atmosph\u00e4rischer Turbulenz, gemessen onshore an dem Hamburger Wettermast und offshore auf der FINO1 Plattform, wurde von mir in der abgeschlossenen Masterarbeit die G\u00fcltigkeit, einer solchen 3-Punkt-Schlie\u00dfung im Inkrementraum, mit statistischen Tests gezeigt. Insbesondere sei angemerkt, dass dies f\u00fcr Zeitabst\u00e4nde von Sekunden bis einigen Minuten, das hei\u00dft bis in die sogenannte graue Zone der atmosph\u00e4rischen Turbulenz, gilt.<\/p>\n<p>Diese Beschreibung ist die Basis f\u00fcr das Promotionsvorhaben. Zentral ist, dass die 3-Punkt-Schlie\u00dfung gleichbedeutend mit einer Markoveigenschaft und damit einem speziellen Skalenprozess ist. Dadurch er\u00f6ffnet sich die M\u00f6glichkeit, die komplexe Multipunktstatistik durch Fokker-Planck Gleichungen zu beschreiben. Innerhalb der ersten Arbeitsschritte der Promotion wurde bereits nachgewiesen, dass die Fokker-Planck Gleichungen die Statistik der atmosph\u00e4rischen Turbulenz komplett reproduzieren k\u00f6nnen. Weiterhin wurde gezeigt, dass diese Fokker-Planck Gleichungen das integrale Fluktuationstheorem erf\u00fcllen, eine fundamentale Anforderung f\u00fcr komplexe Systeme aus der statistischen Physik. Dies l\u00e4sst sich dazu nutzen die Fokker-Planck Gleichungen zu optimieren und eine Verkn\u00fcpfung zu der Thermodynamik zu schlie\u00dfen, was tiefergehende Analysen erm\u00f6glicht.<\/p>\n<p>Dieser ganze stochastische Ansatz erm\u00f6glicht zum einen die Kurzzeitprognose von Extremereignissen wie Windb\u00f6en und Windrampen. Hier konnten bereits erste Ergebnisse erzielt werden, die zeigen, dass mithilfe des hier verfolgten Ansatzes Extremereignisse in der atmosph\u00e4rischen Turbulenz verl\u00e4sslich prognostiziert werden k\u00f6nnen. Au\u00dferdem lassen sich gemessene Zeitserien mit gleichbleibenden stochastischen Eigenschaften fortsetzen, sodass typische Langzeituntersuchungen m\u00f6glich sind. Die im Rahmen des Promotionsprojekts entwickelte Prognosemethode soll f\u00fcr die Vorhersage von weiteren Windstrukturen erweitert werden, wof\u00fcr wir einiges an Forschungsarbeiten erwarten. Die in Frage kommenden Windstrukturen sollen zusammen mit Partnern aus der Industrie bestimmt werden, wobei das Augenmerk auf Windauswirkungen im Sekundenbereich auf eine Windkraftanlage und andererseits im Minutenbereich auf die abgegebene Leistung an das Netz liegt.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Eine verbesserte Beschreibung der atmosph\u00e4rischen Windturbulenzen sollte zu einer weiteren Optimierung des Betriebs von Windenergieanlagen und zu einer sichereren Windleistungsintegration beitragen k\u00f6nnen. Durch die Zusammenarbeit mit industriellen Partnern erhoffen wir uns, dass die beiden potenziellen Anwendungsfelder auch von Nutzen f\u00fcr die Wirtschaftlichkeit von Windkraftanlagen sind und somit helfen einen weiteren Ausbau der Windenergie zu beschleunigen. Insofern kann das geplante Promotionsprojekt einen wesentlichen Beitrag zum Klimaschutz leisten. Sollten die Forschungsarbeiten erfolgreich sein, ist ein Bezug zu weiteren Umweltproblemen, die durch Windverh\u00e4ltnisse beeinflusst werden, klar gegeben.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Extremereignisse von Windstr\u00f6mungen spielen f\u00fcr die Umwelt eine wichtige Rolle. In diesem Vorhaben soll spezieller Augenmerk auf die Auswirkung von Windverh\u00e4ltnissen auf die Windenergie gelegt werden. Die Interaktion zwischen Windkraftanlagen und dem einstr\u00f6menden Windfeld ist stark abh\u00e4ngig von den Fluktuationen des Windfelds. 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