Inhalt
SSwiFT Wind hat zum Ziel, ein modulares, schwimmendes LiDAR-System zu entwickeln, welches sowohl Scanning- als auch Vertical-Profiling-Technologien integriert und deren jeweilige Stärken kombiniert. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf den Herausforderungen beim Einsatz von Scanning-LiDARen auf Bojen, einschließlich der Einbindung der Messdaten in fortgeschrittene numerische Simulationsmodelle. Dies ermöglicht neue Einblicke in Offshore-Windbedingungen und verbessert die Vorhersage von Turbulenzintensität, Energieertrag und Nachlaufeffekten in Windparks.
Der Projektbeitrag des SWE ist die Bereitstellung des „USTUTT-FSL“, eines an der Universität Stuttgart entwickelten kompakten, leichten und energieeffizienten Scanning-LiDARs, welches für die Bojenintegration optimiert ist. Ziel ist eine sechs- bis neunmonatige Messkampagne auf See zum systematischen Leistungsvergleich mit etablierten LiDAR-Systemen und zur Validierung und Vorbereitung der industriellen Anwendungsphase des Systems.
Organisation
Laufzeit:
01.11.2025 - 31.10.2027
Projektleitung:
EOLOS Floating Lidar Solutions
Finanzierung:
gefördert durch das BMWE
mit 590.107,58 €
This research will be funded by CETPartnership, the Clean Energy Transition Partnership under the 2024 joint call for research proposals, co-funded by the European Commission (GA N°101069750) and funding organisations detailed on https://cetpartnership.eu/calls/joint-call-2024/fundig-organisations. This project will be co-funded by CDTI in Spain (and supported by the Ministry of Science and Innovation), PtJ (BMWE) in Germany and RVO in The Netherlands.
Projektpartner
Partner:
EOLOS Floating Lidar Solutions
TNO
WHIFFLE
Associated Partners:
Pondera Consult B.V.
REdouble
RWE OFFSHORE WIND GMBH
Inhalte am SWE
- Entwicklung einer verbesserten Version des Floating Scanning LiDARs der Universität Stuttgart (USTUTT-FSL)
- Integration des USTUTT-FSLs in ein bojenbasiertes LiDAR Modular System (LMS)
- Validierung des USTUTT-FSLs in Werksabnahmeprüfungen und einer mehrmonatigen Offshore-Messkampagne
- Retrospektive Zuverlässigkeitsanalyse des USTUTT-FSLs
- Unterstützung bei der Entwicklung neuartiger Vorhersagemodelle durch Nutzung von Echtzeit-LiDAR-Datenassimilation
Kontakt am SWE
Oliver Bischoff
Dipl.-Ing.Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Holger Fürst
M.Sc.Wissenschaftlicher Mitarbeiter