Windenergieanlagen nutzen als Ressource den Wind in der atmosphärischen Grenzschicht. Im Gegensatz zur Wasserkraft ist diese Ressource hochgradig instationär und weist in Raum und Zeit extreme Fluktuationen auf kleinen Skalen auf. Das Verständnis von Windfeldern ist darum von großer Bedeutung für die richtige Dimensionierung von Windenergieanlagen.
Ziel der stochastischen Windfeldmodellierung ist es, bestehende Windfeldmodelle zu analysieren und zu erweitern. Die herkömmlichen Ansätze beruhen derzeit meist auf spektralen Verfahren. Der zentrale Kritikpunkt daran: Sämtliche Statistiken haben Gauß‘schen Charakter, im Gegensatz zu experimentellen Ergebnissen für atmosphärische Strömungen.
Zur verbesserten Modellierung der intermittenten Dynamik atmosphärischer Turbulenz nutzt ForWind daher aktuelle Ansätze aus der Dynamik komplexer Systeme und turbulenter Strömungen. Dabei kommen einerseits Continuous Time Random Walks (CTRWs) zum Einsatz, eine spezielle Klasse von Zufallsprozessen. Diese konnten im Zusammenhang mit Lagrange’schen Teilchenbahnen in der Turbulenztheorie identifiziert werden. Ein anderer Ansatz beruht auf der stochastischen Modellierung der turbulenten Kaskade über viele Größenskalen auf Basis neuester Ergebnisse der Forschung in Oldenburg. Diese Methode ist in der Lage, zusätzlich zu den Zweipunkt-Korrelationen prinzipiell beliebige Mehrpunkt-Korrelationen turbulenter Strömungen zu reproduzieren.
