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Multi-scale Unified Surrogates for Turbulence and Wake Interaction in Next-generation Digital Twins

Projektbeschreibung

Multiskaliger digitaler Zwilling zur Optimierung von Windparks

Windparksimulatoren berücksichtigen wichtige Fluid-Struktur-Wechselwirkungen und Nachlaufturbulenzen nicht ausreichend, was zu ungenauen Vorhersagen der Stromerzeugung und Ermüdungslasten führt. Das durch die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen geförderte Projekt MUSTWIND wird einen multiskaligen digitalen Zwilling für Windparks der nächsten Generation entwickeln und damit Europas Klimaziele für 2050 unterstützen. Dabei kommen fortgeschrittene Simulationen und maschinelles Lernen zum Einsatz, um detaillierte Datensätze zu Nachlaufturbulenzen und Fluid-Struktur-Wechselwirkungen zu generieren. Die Initiative zielt darauf ab, eine vorausschauende Steuerung der Leistungsabgabe sowie der Instandhaltung zu ermöglichen und gleichzeitig die Betriebskosten zu senken. Durch die Verknüpfung von Hochleistungsrechnen mit experimenteller Validierung stellt das Projekt einen bedeutenden Schritt zur Optimierung der Windenergie und zur Beschleunigung der Energiewende in Europa dar.

Ziel

This project develops a groundbreaking multi-scale digital twin for next-generation wind farms, directly supporting Europe's 2050 climate neutrality goals under the Green Deal. Current wind farm simulators fail to capture critical fluid-structure interactions and wake turbulence dynamics, leading to poor predictions of power output and fatigue loads. This research addresses these limitations by integrating high-fidelity Large Eddy Simulation (LES) and Direct Numerical Simulation (DNS) with two-way fluid-structure interaction (FSI) coupling and machine learning.
The 24-month fellowship at Imperial College London's Turbulence Simulation Group, under Prof. Sylvain Laizet's supervision, pursues four key objectives: (1) generating high-resolution datasets of wake turbulence and FSI under misaligned, intermittent inflows; (2) characterising multi-scale physics through advanced diagnostics including vortex identification and fatigue analysis; (3) developing Bayesian-trained surrogate models for dynamic actuator-line corrections and reduced-order FSI coupling; and (4) integrating these surrogates into a farm-scale solver with real-time optimisation capabilities.
The methodology combines computational excellence with experimental validation, utilising European Tier-0 HPC facilities and wind tunnel data. Three interconnected work packages progress from high-fidelity data acquisition through physical analysis to surrogate model development, enabling predictive control of power output, fatigue loads, and maintenance scheduling.
Expected impacts span scientific advancement (first validated multi-scale wind farm digital twin), economic benefits (reduced O&M costs, improved LCOE), and societal gains (accelerated renewable energy transition, job creation). The project exemplifies interdisciplinary innovation, merging CFD, machine learning, and experimental validation to transform wind energy optimisation, positioning Europe at the forefront of digital twin technologies.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Koordinator

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND MEDICINE
Netto-EU-Beitrag
€ 260 347,92
Adresse
SOUTH KENSINGTON CAMPUS EXHIBITION ROAD
SW7 2AZ London
Vereinigtes Königreich
Region
London Inner London — West Westminster
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten