KI sagt Erfolgsaussichten für Windkraft-Projekte voraus
Viele Windkraftanlagen scheitern schon in der Planungsphase, etwa am Widerstand der Bevölkerung. Wenn Unternehmen doch nur vorher wüssten, was sie an anvisierten Standort erwartet! Genau diese Infos sollen über ein Forschungsprojekt bereitgestellt werden. Sogar die politische Meinung der Bevölkerung fließt in die Auswertung ein.
In Deutschland soll die Windkraft möglichst schnell an Leistung zulegen.
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Die neue Bundesregierung hat sich den Ausbau der erneuerbaren Energien auf die Fahnen geschrieben. Unter anderem sollen Planungs- und Genehmigungsverfahren schneller abgewickelt werden. Doch das Bearbeitungstempo der Behörden ist nicht die einzige Hürde, die Projektentwickler überwinden müssen. Vielerorts stoßen sie auf schlechte Bedingungen. Damit ist nicht nur der mögliche Windertrag gemeint, der sich gut einschätzen lässt. Bürgerinitiativen oder Umweltverbände sind nicht mit jeder geplanten Windenergieanlage einverstanden, was Genehmigung und Umsetzung erheblich erschweren kann.
Platz genug für Wind- und Solarkraftwerke in Deutschland
Fürs Forschungsprojekt WindGISKI haben sich daher mehrere Akteure zusammengeschlossen, die ganz Deutschland hinsichtlich möglicher Windkraft-Ausbauflächen einschätzen wollen. Zahlreiche Fachbereiche sind an WindGISKI beteiligt, angefangen bei der Informatik bis hin zur Sozialwissenschaft. Denn auf der Windenergie-Landkarte sollen auch Daten zur Zusammensetzung der Bevölkerung und weiche Faktoren wie die vorherrschende politische Meinung erfasst werden. Künstliche Intelligenz (KI) wird die Daten auswerten.
Künstliche Intelligenz soll mögliche Windkraft-Ausbau-Standorte analysieren
In Deutschland soll mehr Windenergie produziert werden. Das ist der erklärte Willen der Bundesregierung – nach Angaben von WindGISKI gibt es derzeit bundesweit etwa 30.000 Windkraftanlagen, von denen ungefähr die Hälfte innerhalb der nächsten zehn Jahre zur Diskussion gestellt werden. Denn ein Teil der Windparks ist bereits in die Jahre gekommen. Technische Komponenten sind daher so stark veraltet, dass eine Aufrüstung oder ein Neubau erwogen werden müsste. Für andere Windenergieanlagen läuft die EEG-Förderung ab. Hier stellt sich die Frage der Wirtschaftlichkeit. Eines haben die Szenarien gemeinsam: Die Projektentwickler brauchen mehr Informationen, um die Lage individuell einschätzen zu können. Die soll WindGISKI liefern.
Hinter dem Projekt steht ein Konsortium aus Wissenschaft und Wirtschaft. Ziel der Beteiligten ist es, mithilfe von künstlicher Intelligenz für jede Region Deutschlands zu berechnen, wie erfolgversprechend Windenergie-Ausbauprojekte dort sein könnten. Dafür ziehen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler einerseits harte Faktoren heran, allen voran das Windvorkommen, die Anzahl der bisherigen Windenergieanlagen sowie den Abstand zur Wohnbebauung. Andererseits spielen demografische und soziologische Einflüsse eine große Rolle. Die Forschenden erheben dafür unter anderen Daten zum Durchschnittsalter der Bevölkerung in der jeweiligen Region, zum Bildungsgrad und zur Tendenz der politischen Ausrichtung.
Machbarkeitsstudie hat positive Ergebnisse gebracht
Ein Projekt in dieser Größenordnung wäre finanziell allerdings ein ziemlich hohes Risiko – ohne Testballon. Denn den hat es gegeben. Das Institut für Integrierte Produktion Hannover (IPH) gGmbH und die Nefino GmbH haben im Jahr 2020 eine Machbarkeitsstudie durchgeführt und dafür Daten aus vergangenen Windenergieprojekten analysiert und Zusammenhänge gefunden. Die waren komplex. Ein Beispiel: Gibt es bereits Windkraftanlagen in einem Gebiet, ist die Bevölkerung in der Regel offener für weitere Windräder. Es dürfen jedoch auch nicht zu viele werden. Denn dann regt sich Widerstand.
Ähnlich sieht es mit einem großen Bewusstsein für Umweltschutz aus. Ist es weit verbreitet, befürwortet die Mehrheit in der Bevölkerung meistens Windenergie. Das kann sich ändern, wenn es beispielsweise Artenschutz-Gründe gibt, die gegen die Vergrößerung einer Windkraftanlage sprechen.
KI liefert Prognosen zum Windkraft-Potenzial für ganz Deutschland
Diese komplexen Zusammenhänge lassen sich bei großen Datenmengen am besten mit technischer Unterstützung erkennen. Für WindGISKI setzen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler daher künstliche Intelligenz und Methoden des Data Mining ein. Die Informationen, um die KI zu trainieren, ziehen sie aus bisherigen Windenergie-Projekten.
Ziel ist ein Programm, das die Erfolgsaussichten eines geplanten Projektes sowie die vermutliche Dauer bis zur Inbetriebnahme abschätzen kann. Die KI soll also in die Lage versetzt werden, Zukunftsprognosen abzugeben – für potenzielle Flächen in ganz Deutschland. Es entsteht also ein Geoinformationssystem, das vielversprechende Flächen für zukünftige Windenergie-Projekte herausfiltert. Gleichzeitig werden durch die Analysen die größten Windenergie-Hindernisse sichtbar, so die Hoffnung der Forschenden. Das könnte ebenfalls dabei helfen, das Tempo des Ausbaus voranzutreiben.
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