Turbulenz, Windenergie und Stochastik

Steuerbarer Vorflügel für Windenergieanlagen

Aktuelle Ankündigungen

Extracting dynamical cluster features of complex systems

In a recently published article Philip Rinn, Yuriy Stepanov, Joachim Peinke, Thomas Guhr and Rudi Schäfer propose to combine cluster analysis and stochastic process analysis to characterize high-dimensional complex dynamical systems by few dominating variables. They analyze stock market data for which the dynamical stability as well as transitions between different stable states are found. The method allows to set up new criteria for identifying spurious clusters and to uncover dynamically distinct states.

Dynamics of quasi-stationary systems: Finance as an example
P. Rinn, Y. Stepanov, J. Peinke, T. Guhr, und R. Schäfer
EPL (Europhysics Letters), vol. 110, iss. 6, p. 68003, 2015.

 

Mechanische Schäden frühzeitig erkennen

Philip Rinn, Hendrik Heißelmann, Matthias Wächer und Joachim Peinke stellen in einem Artikel (Beschreibung in pro-Physik und Highlights in Europhysics News) eine neue Methode zur Diagnose auch kleinster Änderungen der mechanischen Eigenschaften vor. Besonders für den zuverlässigen Dauerbetrieb von Windenergieanlagen ist das rechtzeitige Erkennen mechanischer Schäden entscheidend. Hier soll die neue Methode bessere Schadensdiagnose von Windenergieanlagen ermöglichen.

 

Der turbulente Character der Windenergie

Patrick Milan, Matthias Wächer und Joachim Peinke beschreiben in einem Artikel in der Fachzeitschrift Physical Review Letters (Beschreibung in Phys-org), dass der Energiewandlungsprozess auf kleinen Zeitskalen im Sekundenbereich komplexen Mustern mit multi-fraktalen Skalengesetzen folgt, welche der Theorie zur Turbulenz von A. N. Kolmogorov aus dem Jahre 1962 entsprechen.

Darstellung der Sekundendynamik der Leistungsabgabe einer modernen Windenergieanlage. Im Hintergrund das deterministische Driftfeld einer rekonstruierten Langevin Gleichung für die Dynamik der Leistungswandlung.