Ertragsermittlung aus Windkraft- und Solaranlagen

Das Projekt mit dem Namen Computer-Aided Renewable Energy Language (CAREL) wird vom Land Hessen und der EU gefördert.

Bei CAREL wird ein „digitales Werkzeug“ entwickelt, das EU-weit unter Berücksichtigung regionaler Besonderheiten die ertragreichsten Standorte für Windkraft- und Solaranlagen ermittelt – und dies schnell, kostengünstig und transparent. Dazu wird ein generisches Modell zur Übertragung der entwickelten Berechnungsmethodik geschaffen. Große Datenmengen (Big Data und Cloud-Computing) werden durch automatisierte Prozesse in GIS-Labors verarbeitet und Methoden der Künstlichen Intelligenz angewendet. Durch einen gemeinsamen Austausch mit Praxisanwendern und Forschungseinrichtungen wird sichergestellt, dass die Expertise der Zielgruppen berücksichtigt und eingebunden wird. Die entwickelten Algorithmen und Formeln werden über Open-Access-Plattformen für eine breite Fachöffentlichkeit nutzbar und sind für die Weiterentwicklung konzipiert. Bisher wurden nur lokal und punktuell Forschungsergebnisse gebündelt, das geförderte Projekt ermöglicht eine EU-weite Ausbreitung und Anwendbarkeit in der Praxis.

Grundlage für das Projekt sind vorhandene Geodaten, die erstmals durch die seit 2021 europaweit harmonisierten Geodaten (INSPIRE-Richtlinie) zur Verfügung stehen. Diese werden mit bereits entwickelten Open-Source-Algorithmen der Frankfurt UAS für die Identifikation der regional ertragsreichsten Wind- und Solarstandorte verbunden.

Projektleiterin von CAREL ist Prof. Dr. Martina Klärle, Vizepräsidentin für Forschung und Lehre an der Frankfurt UAS. Sie hat weitreichende praktische Erfahrungen in der automatisierten Berechnung des Solarpotenzials für große zusammenhängende Regionen und hat das erste flächendeckende Solarpotenzialkataster in Hessen mit auf den Weg gebracht.

Weiterer Projektbeteiligter ist Prof. Dr. Robert Seuß vom Master-Studiengang Geodatenmanagement der Frankfurt UAS. Er verantwortet bei CAREL die Aufbereitung der EU-weit standardisierten Geodaten und die Darstellung sowie den einfachen Zugang zu den benötigten (Geo-)Daten und Berechnungsalgorithmen.