Weiterentwicklung des Passiv-Radarsystems „PARASOL“
Projektdurchführung
Parasol GmbH & Co. KG
Sönke-Nissen-Koog 58
25821 Reußenköge
Zielsetzung
Windenergieanlagen (WEA) werden regulatorisch wie andere Hindernisse für den Luftverkehr behandelt und sind entsprechend der Gesetzgebung zu kennzeichnen. Um Lichtverschmutzung entgegenzuwirken, ist für kennzeichnungspflichtige Windenergieanlagen in Deutschland seit 2018 die Ausrüstung mit Systemen zur bedarfsgerechten Nachtkennzeichnung (BNK) vorgeschrieben. Auf Grundlage der ohnehin erforderlichen Erfassung von standortspezifischen Flugaktivitäten und der Behandlung von Signalursachen lässt sich durch Radarsysteme eine generelle erste Klassifizierung von Signaldetektionen vornehmen und auf Fragestellungen des Artenschutzes übertragen. Solche Ansätze wurden bereits mit aktivem Radar erfolgreich verfolgt, allerdings noch nicht auf passive Radarsysteme übertragen. Daher entstehen Fragestellungen, welche Anforderungen zu den technischen Rahmenbedingungen des passiven Radarsystems im Bereich der Wirkungsräume, der Detektionsgüte, der Antennenkonfiguration, der Filter- und der Datenverarbeitungsalgorithmen etc. bestehen. Die Untersuchung dieses Ansatzes stellt daher eine anspruchsvolle und innovative Aufgabe im Bereich der Windenergie und des Naturschutzes dar.
Arbeitsschritte
Das Projekt ist insgesamt in sechs Arbeitspaketen und den dazugehörigen Entwicklungsschritten geglie-dert. Die einzelnen Arbeitspakete bauen aufeinander auf und werden teilweise parallel bzw. nacheinander abgearbeitet. Gleichzeitig gehören zu jedem Arbeitsschritt ausgiebige Recherchen, Iterationen und Dokumentation der einzelnen Entwicklungsschritte, werden aber wegen der Lesbarkeit nicht explizit wiederholt erwähnt. Die enge Zusammenarbeit zwischen der Parasol GmbH und dem Forschungspartner Fraunhofer FHR ist im Rahmen des Vorhabens über einen Unterauftrag geplant.
AP1) Pflichtenheft und Anforderungsprofil
AP2) Durchführung einer Ursachenanalyse zu auffallenden Detektionsanhäufungen im Nahbereich des Systems
AP3) Entwicklung/Untersuchung von Algorithmen zur Klassifizierung und Behandlung der Radarsignale
AP4) Untersuchung von begrenzenden Effekten in der Detektionsreichweite des Systems
AP5) Entwicklung und Untersuchung von Algorithmen zur Erhöhung der Detektionsreichweite
AP6) Vorabanalyse von Konzepten zur optimierten Betriebsregulierung von Windparks
Ergebnisse
Nach derzeitigem Sachstand steht einer Übertragbarkeit der Ergebnisse in Windparks nichts im Wege. Die technische Ertüchtigung und Schnittstellenintegration erscheint machbar und ein Praxistest zur Erhöhung der Robustheit des Systems möglich. Ferner wurde bei Untersuchungen die Detektion von Vögeln in Koblenz am südlichen Ufer des Moselstausees durchgeführt.
Grundlegende Überlegungen für Messungen zeigten, dass bei den derzeit existierenden Passiv-Radar-Algorithmen die Detektion von kleinen Objekten wie Vögeln erst durch Integration zur Erhöhung des Signal- zu Rauschverhältnisses erfolgen kann. Um eine ausreichend lange (bis zu 1 Sekunde) Integrationszeit zu erreichen, war es erforderlich, dass der zu detektierende Vogel einen möglichst geradlinigen Flug durchführt. Daher wurden kleinere agilere Vögel für den Anfang aussortiert. Die Konzentration auf große Zugvögel wurde für sinnvoll erachtet. Dabei wurden als zahlenmäßig bedeutendste Zugvögel in Deutschland Kraniche und Gänse identifiziert. Die Körpergröße dieser Vögel liegt in der Größenordnung der verwendeten Wellenlängen des Rundfunksignals. Dadurch überwiegt bei dem Mechanismus der Rayleigh- und Resonanzstreuung, was im letzteren Fall zu einem Radarrückstreuquerschnitt führen kann, der das Mehrfache ihrer eigentlichen optischen Projektionsfläche beträgt. Durch die Wahl einer niedrigen Sendefrequenz (z. B. 490 MHz) kann diese Bedingung zu einer Überhöhung des Rückstreuquerschnitts im Bereich der Resonanzstreuung verstärkt werden. Für die Anwendung von passivem Radar zur Detektion von Kranichen und Gänsen waren die Unterschiede in Größe, Flugverhalten und Kommunikationsweisen zwischen diesen Vogelarten relevant.
Mit den im Förderprojekt gewonnenen Daten ist es sicher möglich Vögel unterschiedlicher Art und Größe zu detektieren und sicher zu verfoglen. Damit können Kollisionen mit Windkraftanlagen künftig vermieden werden. Gleichzeitig strebt Parasol an, zeitnah mit der Detailforschung zur Vogelklassifizierung einzelner Sorten zu beginnen und möglichst alle Forschungserkenntnisse in die aktuellen Passiv-Radar-Bestandsysteme der Firma Parasol zu überführen.
Öffentlichkeitsarbeit
Der Bürgerwindpark Reußenköge in Schleswig-Holstein dient Parasol als reales Testgelände, sodass täglich Änderungen und Tests durchgeführt werden können. Bei der Zusammenarbeit hat sich herausgestellt, dass sich durch die Detektion von Vögeln ein großer Nutzen für die Umwelt einstellt. Bei den Windkraftanlagen im Windpark Reußenköge handelt es sich um einen Park, der durch seine Lage direkt an der Nordsee, stark vom Vogelzug betroffen ist. Auch wenn Kollisionen eher zur Seltenheit gehören, gilt es dieses vollständig zu vermeiden. Auf diese Weise arbeitet der Windpark eng mit Parasol zusammen.
Die Forschungserkenntnisse werden regelmäßig mit unterschiedlichen Gremien im Bundesverband Windenergie ausgetauscht. Auch dieser ist sehr daran interessiert den Tier- und Umweltschutz zu vereinen.
Fazit
Im Rahmen des Forschungs- und Entwicklungsprojektes „PARAPOFA“ (DBU-Akz. 37768) wurden bestehende Herausforderungen zur Detektion und Behandlung von Falschsignalen und anspruchsvolle Funktionen wie Ortung, Objektverfolgung, Mustererkennung oder Klassifizierung zusammen mit dem Forschungspartner Fraunhofer FHR für das passive Radarsystem PARASOL weiterentwickelt und wirtschaftlich sinnvoll gelöst.
Zur Ursache der auffallenden Detektionsanhäufungen wurde festgestellt, dass das Beobachtete weitestgehend dem in der Lektüre "Ziellokalisierung mittels Laufzeit-messungen" von Franz Dommermuth dargelegten Verhalten der Lösungsinstabilitäten entspricht. Zur Unterdrückung dieser Signalanhäufungen wurden mehrere Sensorgrößen und Freiheitsgrade untersucht. Zum Beispiel wurden Werte der normierten Beschleunigung, der Vorzeichenklassifizierung und der Änderungsrate der Zustandsgrößen, der Transformation der Zustandsgrößen in den Frequenzbereich mittels Fast-Fourier-Transformation und der Kreuzkorrelation im Zeitbereich herangezogen. Die aus diesen Untersuchungen entwickelte Lösung führte zu einer wesentlichen Veränderung der Softwarebestandteile. Dieses entwickelte Konzept wurde als Basis zur Detektion und Klassifizierung von kleinen Flugobjekten (Vögeln, Drohnen etc.) erfolgreich erprobt. Grundsätzlich soll das System dadurch in die Lage versetzt werden können, im Livebetrieb eine Klassifizierung und Sortierung der Flugobjekte vorzunehmen und diese Visuell auf Kartenmaterial wiederzugeben.