Eine deutschlandweite Potenzialanalyse für die Onshore-Windenergie mittels GIS einschließlich der Bewertung von Siedlungsdistanzenänderungen

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https://osnadocs.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-2016071114613
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dc.contributor.advisorProf. Dr. Karin Frank
dc.creatorMasurowski, Frank
dc.date.accessioned2016-07-11T14:33:51Z
dc.date.available2016-07-11T14:33:51Z
dc.date.issued2016-07-11T14:33:51Z
dc.identifier.urihttps://osnadocs.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-2016071114613-
dc.description.abstractDie Windenergie an Land (Onshore-Windenergie) ist neben der Photovoltaik eine der tragenden Säulen der Energiewende in Deutschland. Wie schon in der Vergangenheit wird auch zukünftig der Ausbau der Onshore-Windenergie, mit dem Ziel eine umweltgerechte und sichere Energieversorgung für zukünftige Generationen aufzubauen, durch die Politik massiv vorangetrieben. Für eine planvolle Umsetzung der Energiewende, insbesondere im Bereich der Windenergie, müssen Kenntnisse über den zur Verfügung stehenden Raum und der Wirkungsweise standortspezifischer Faktoren auf planungsrechtlicher Ebene vorhanden sein. In der vorliegenden Arbeit wurde die Region Deutschland auf das für dieWindenergie an Land nutzbare Flächenpotenzial analysiert, von diesem allgemein gültige Energiepotenziale abgeleitet und in einer Sensitivitätsanalyse die Einflüsse verschiedener Abstände zwischen den Windenergieanlagen und Siedlungsstrukturen auf das ermittelte Energiepotenzial untersucht. Des Weiteren wurden für die beobachteten Zusammenhänge zwischen den Distanz- und Energiepotenzialänderungen mathematische Formeln erstellt, mit deren Hilfe eine Energiepotenzialänderung in Abhängigkeit von spezifischen Siedlungsdistanzänderungen vorhersagbar sind. Die Analyse des Untersuchungsgebiets (USG) hinsichtlich des zur Verfügung stehenden Flächenpotenzials wurde anhand eines theoretischen Modells, welches die reale Landschaft mit ihren unterschiedlichen Landschaftstypen und Infrastrukturen widerspiegelt, umgesetzt. Auf Basis dieses Modells wurden so genannte „Basisflächen“ sowie für die Onshore-Windenergie nicht nutzbare Flächen (Tabu- oder Ausschlussflächen) identifiziert und mittels einer GIS-Software (Geographisches Informationssystem) verschnitten. Die Identifizierung der Ausschlussflächen erfolgte über regionalisierte beziehungsweise im gesamten USG geltende multifaktorielle Bestimmungen für die Platzierung von Windenergieanlagen (WEA). Zur Gewährleistung einer einheitlichen Konsistenz wurden die verschiedenen Regelungen, welche aus den unterschiedlichsten Quellen stammen, vereinheitlicht, vereinfacht und in einem so genannten „Regelkatalog“ festgeschrieben. Die Berechnung des im USG maximal möglichen Energiepotenzials erfolgte durch eine Referenzanlage, welche im USG räumlich verteilt platziert wurde. Die Energiepotenziale (Leistungs- und Ertragspotenzial) leiten sich dabei aus der Kombination der räumlichen Lage der WEA, den technischen Leistungsspezifikationen der Referenzanlage und dem regionalem Windangebot ab. Eine wesentliche Grundvoraussetzung für die Berechnung der Energiepotenziale lag in der im Vorfeld durchzuführenden Windenergieanlagenallokation auf den Potenzialflächen begründet. Zu diesem Zweck wurde die integrierte Systemlösung „MAXPLACE“ entwickelt. Mit dieser ist es möglich, WEA unter Berücksichtigung von anlagenspezifischen, wirtschaftlichen und sicherheitstechnischen Aspekten in einzelnen oder zusammenhängenden Untersuchungsregionen zu platzieren. Im Gegensatz zu bereits bestehenden Systemlösungen (Allokationsalgorithmen) aus anderen Windenergie-Potenzialanalysen zeichnet sich die integrierte Systemlösung „MAXPLACE“ durch eine sehr gute Effizienz, ein breites Anwendungsspektrum sowie eine einfache Handhabung aus. Der Mindestabstand zwischen den WEA und den Siedlungsstrukturen stellt den größten Restriktionsfaktor für das ermittelte Energiepotenzial dar. Zur Bestimmung der Einflussnahme von Siedlungsdistanzänderungen auf das Energiepotenzial wurde mit Hilfe des erstellten Landschaftsmodells eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt. In dieser wurden die vorherrschenden Landschafts- und Infrastrukturen analysiert und daraus standortbeschreibende Parameter abgeleitet. Neben der konkreten Benennung der Energiepotenzialänderungen, wurden für das gesamte USG mathematische Abstraktionen der beobachteten Zusammenhänge in Form von Regressionsformeln ermittelt. Diese Formeln ermöglichen es, ohne die in dieser Arbeit beschriebene aufwendige Methodik nachzuvollziehen, mit nur wenigen Parametern die Auswirkungen einer Siedlungsdistanzänderung auf das Energiepotenzial innerhalb des Untersuchungsgebiets zu berechnen.ger
dc.rightsNamensnennung 3.0 Unported-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/-
dc.subjectOnshoreger
dc.subjectOnshore-Windenergieger
dc.subjectGISger
dc.subjectGeographische Informationssystemeger
dc.subjectPotenzialger
dc.subjectPotenzialanalysenger
dc.subjectFlächenpotenzialeger
dc.subjectEnergiepotenzialeger
dc.subjectPotenzialänderungger
dc.subjectEnergiepotenzialänderungger
dc.subjectDeutschlandger
dc.subjectSiedlungenger
dc.subjectSiedlungsdistanzger
dc.subjectSiedlungsdistanzänderungenger
dc.subjectAbständeger
dc.subjectAllokationger
dc.subjectAllokationsalgorithmenger
dc.subjectRegressionger
dc.subjectLogistische Regressionger
dc.subjectStatistikger
dc.subjectAlgorithmenger
dc.subjectRger
dc.subjectStandortanalysenger
dc.subjectWindenergieger
dc.subjectEnergiewendeger
dc.subjectArcGISger
dc.subjectProgrammierungger
dc.subjectC#ger
dc.subjectModellger
dc.subjectrechtliche Analyseger
dc.subjectWindenergieanlageger
dc.subjectPunktmusteranalyseger
dc.subjectonshoreeng
dc.subjectonshore wind energyeng
dc.subjectGISeng
dc.subjectgeographic information systemseng
dc.subjectpotentialeng
dc.subjectpotential analysiseng
dc.subjectarea potentialseng
dc.subjectenergy potentialseng
dc.subjectpotential changeeng
dc.subjectenergy potential changeeng
dc.subjectGermanyeng
dc.subjectsettlementseng
dc.subjectsettlement distanceeng
dc.subjectsettlement distance changeseng
dc.subjectdistanceseng
dc.subjectallocationeng
dc.subjectallocation algorithmeng
dc.subjectregressioneng
dc.subjectlogistic regressioneng
dc.subjectstatisticseng
dc.subjectalgorithmseng
dc.subjectReng
dc.subjectlocation analysiseng
dc.subjectwind energyeng
dc.subjectwind powereng
dc.subjectenergy transitioneng
dc.subjectArcGISeng
dc.subjectprogrammingeng
dc.subjectC#eng
dc.subjectmodeleng
dc.subjectlegal analysiseng
dc.subjectwind turbineeng
dc.subjectpoint pattern analysiseng
dc.subject.ddc500 - Naturwissenschaften
dc.subject.ddc550 - Geowissenschaften, Geologie
dc.subject.ddc000 - Informatik, Wissen, Systeme
dc.subject.ddc510 - Mathematik
dc.subject.ddc910 - Geografie, Reisen
dc.titleEine deutschlandweite Potenzialanalyse für die Onshore-Windenergie mittels GIS einschließlich der Bewertung von Siedlungsdistanzenänderungenger
dc.typeDissertation oder Habilitation [doctoralThesis]-
thesis.locationOsnabrück-
thesis.institutionUniversität-
thesis.typeDissertation [thesis.doctoral]-
thesis.date2016-04-20-
dc.contributor.refereeProf. Dr. Sven Lautenbach
dc.subject.bk30.00 - Naturwissenschaften allgemein: Allgemeines
dc.subject.bk30.03 - Methoden und Techniken in den Naturwissenschaften
dc.subject.bk30.10 - Systemtheorie
dc.subject.bk30.30 - Naturwissenschaften in Beziehung zu anderen Fachgebieten
dc.subject.bk31.73 - Mathematische Statistik
dc.subject.bk31.50 - Geometrie: Allgemeines
dc.subject.bk31.59 - Geometrie: Sonstiges
dc.subject.bk54.25 - Parallele Datenverarbeitung
dc.subject.bk74.20 - Deutschland
dc.subject.bk74.48 - Geoinformationssysteme
dc.subject.bk74.77 - Landschaftsplanung, Landschaftspflege
dc.subject.bk54.76 - Computersimulation
dc.subject.msc62-04 - Explicit machine computation and programs
vCard.ORGFB6
Enthalten in den Sammlungen:FB06 - E-Dissertationen

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