Forschung

Im Rahmen von ForWind arbeiten wir eng mit den Arbeitsgruppen Energiemeteorologie, TWIST (Turbulenz, Windenergie und Stochastik) und Windenergiesysteme von der Universität Oldenburg zusammen, sowie auch mit externen Kooperationspartnern. In aktuellen Forschungsarbeiten beschäftigen wir uns mit den unten stehenden Themen.

Simulation synthetischer turbulenter Windfelder und Fluid Struktur Interaktion

Wir modellieren und simulieren turbulente Windfelder. Mit Hilfe geeigneter Modelle können synthetische Windfelder mit den gewünschten Eigenschaften erstellt werden, wie zum Beispiel sogenannte Intermittenz (welche eine höhere Wahrscheinlichkeit für Extremereignisse bedeutet). Diese Windfelder werden im nächsten Schritt in Large Eddy Simulationen eingebracht.

Im weiteren untersuchen wir die Interaktion eines elastischen Windenergieanlagenrotors mit dem einströmenden Wind. Diese Interaktion ist beeinflusst durch die charakteristischen Eigenschaften des Rotors sowie des einströmenden Windes. Sogenannte Methoden der Fluid-Struktur-Interaktion (FSI) erlauben numerische Untersuchungen dieser aeroelastischen Effekte an der Windenergieanlage indem eine Strömungssimulation mit einer Struktursimulation gekoppelt ist. Eine besondere Herausforderung stellen hier die turbulenten Windbedingungen dar.

Im Detail:

  • Intermittenz
  • Fluid-Struktur-Interaktions Simulationen

Projekte:

Publikationen und Konferenzbeiträge:

  • Modeling and Analysis of Turbulent Wind Conditions in Numerical Simulations. 
    In: Master Thesis Universität Oldenburg (2021)
     
  • Helms, Arne; Moreno, Daniela; Yassin, Khaled (presenting); Kassem, Hassan; Höning, Leo; Lukassen, Laura J.: Applying the CTRW time-mapping to Mann modelled turbulence for the generation of intermittent wind fields.
    In: Wind Energy Science Conference, May 2021
     
  • Höning, Leo (presenting); Herráez, Iván; Lukassen, Laura J.: Investigation of the tip vortex trajectory by means of a fluid-structure coupled wind turbine simulation in shear.
    In: 16th EAWE Ph.D. seminar (European Academy of Wind Energy) (2020)
     
  • Lukassen, Laura J.; Wilczek, Michael:
    Lagrangian Intermittency Based on an Ensemble of Gaussian Velocity Time Series.
    In: Progress in Turbulence VII, Springer Proceedings in Physics 196:23-29 (2017)

Statistische Datenanalyse und stochastische Modellierung

Wir beschäftigen uns mit der Auswertung großer Datenmengen aus Freifeld-Messungen sowie aus experimentellen Messungen. Hierbei wenden wir sowohl statistische Auswertemethoden an um die Zustände besser zu verstehen als auch Methoden der stochastischen Modellierung um die Dynamik hinter Prozessen zu beschreiben.

Im Detail:

  • Clustering Methode:
    Mithilfe statistischer Auswertungen von Leistungsmessungen sollen Vorhersagen getroffen werden, wie die Leistung verschiedener Windenergieanlagen korreliert ist, und welche die relevanten Einflussfaktoren sind, z.B. Windrichtung und Windgeschwindigkeit.
  • Langevin Gleichung:
    Wir erzeugen gezielt Windfelder mit besonderen Eigenschaften mit Hilfe von aktiven Gittern und analysieren deren Auswirkung auf Modell-Windenergieanlage. Unter Zuhilfenahme stochastischer Methoden wie der Langevin-Gleichung werden die an der Windenergieanlage erfassten Messdaten ausgewertet, um Rückschlüsse auf die Einströmung zu ziehen. Die dafür verwendete Methode soll später auch auf reale Anlagen übertragen werden.

Projekte:
WIND-ELEKTROLYSE
Promotionsprojekt bei der Deutschen Bundesstiftung Umwelt

Veröffentlichungen:

  • Seifert, Janna K.; Kraft, Martin; Kühn, Martin; Lukassen, Laura J.:
    Correlations of power output fluctuations in an offshore wind farm using high-resolution SCADA data. 
    In: Submitted to the journal Wind Energy Science 
     
  • Lukassen, Laura J.; Stevens, Richard J.A.M.; Meneveau, Charles; Wilczek, Michael: Modeling space-time correlations of velocity fluctuations in wind farms.
    In: Wind Energy 21:474--487 (2018)
     
  • Lukassen, Laura J.; Oberlack, Martin:
    Colored-noise Fokker-Planck equation for the shear-induced self-diffusion process of non-Brownian particles.
    In: Physical Review E 89(5):052145 (2014)

Atmosphärische Grenzschichtsimulationen mit Windenergieanlagen

Mit Hilfe numerischer Simulationen untersuchen wir den Einfluss atmosphärischer Strömungen auf Windenergieanlagen und Windfarmen. Dazu simulieren wir die Interaktion der Strömung in der Atmosphäre mit einer Windenergieanlage oder einer Windfarm. Dies macht die Simulation großer Gebiete notwendig, hier ist eine volle Auflösung der Anlagen nicht mehr möglich. Die Abbildung zeigt verschiedene Möglichkeiten die Windenergieanlage zu modellieren. Neben dem Einfluss, den die atmosphärische Strömung auf die Lasten an der Windenergieanlage hat, ist der Einfluss von der Anlagen auf die umgebende Strömung von Interesse. Hierzu betrachten wir den Einfluss einer ganzen Windfarm auf die atmosphärische Strömung unter dem Stichwort Global Blockage.

Im Detail:

  • FAST-PALM Kopplung
  • Global Blockage

Publikationen und Abschlussarbeiten:

  • Centurelli, Gabriele; Vollmer, Lukas; Schmidt, Jonas; Dörenkämper, Martin; Schröder, MaikeLukassen, Laura J.; Peinke, Joachim:
    Evaluating Global Blockage engineering
    parametrizations with LES.
    In: Submitted to the Journal of Physics Conference Series for the Wake conference 2021
     
  • Krüger, Sonja; Steinfeld, Gerald; Kraft, Martin; Lukassen, Laura J.:
    Validation of a coupled atmospheric-aeroelastic model system applied to wind turbine power and load calculations.
    In: Submitted to the journal Wind Energy Science
     
  • Doubrawa, Paula; Quon, Eliot W.; Martinez-Tossas, Luis A.; Shaler, Kelsey; Debnath, Mithu; Hamilton, Nicholas; Herges, Thomas G.; Maniaci, Dave C.; Kelley, Christopher L.; Hsieh, Alan S.; Blaylock, Myra L.; van der Laan, Paul; Andersen, Søren Juhl; Krüger, Sonja; Cathelain, Marie; Schlez, Wolfgang; Jonkman, Jason; Branlard, Emmanuel; Steinfeld, Gerald; Schmidt, Sascha; Blondel, Frédéric; Lukassen, Laura J.; Moriarty, Patrick:
    Multimodel validation of single wakes in neutral and stratified atmospheric conditions.
    In: Wind Energy 23: 2027--2055 (2020)
     
  • Numerical analysis of the global blockage effect of a large wind farm.
    In: Master Thesis Universität Oldenburg (2020)
(Stand: 09.06.2021)