Stochastische Modellierung komplexer Systeme : Von den theoretischen Grundlagen zur Simulation athmosphärischer Windfelder

Ein erster Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf Methoden zur statistischen Analyse der Dynamik komplexer Systeme. Die Grundlage bildet hierbei ein von Friedrich und Peinke entwickeltes Verfahren zum Schätzen von Drift- und Diffusionsfunktionen aus Messdaten. Im Anschluss daran werden Continuous Time...

Verfasser: Kleinhans, David
Weitere Beteiligte: Friedrich, Rudolf (Gutachter)
FB/Einrichtung:FB 11: Physik
Dokumenttypen:Dissertation/Habilitation
Medientypen:Text
Erscheinungsdatum:2008
Publikation in MIAMI:13.07.2008
Datum der letzten Änderung:14.04.2016
Angaben zur Ausgabe:[Electronic ed.]
Schlagwörter:Dynamik komplexer Systeme; Stochastische Prozess; Markov-Prozesse; Continous Time Random Walks (CTRWs); Windfeldsimulation
Fachgebiet (DDC):530: Physik
Lizenz:InC 1.0
Sprache:Deutsch
Format:PDF-Dokument
URN:urn:nbn:de:hbz:6-44569467269
Permalink:https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:6-44569467269
Onlinezugriff:diss_kleinhans.pdf

Ein erster Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf Methoden zur statistischen Analyse der Dynamik komplexer Systeme. Die Grundlage bildet hierbei ein von Friedrich und Peinke entwickeltes Verfahren zum Schätzen von Drift- und Diffusionsfunktionen aus Messdaten. Im Anschluss daran werden Continuous Time Random Walks (CTRWs) betrachtet, die die Modellierung von nicht-Markov-Prozessen, die im Ensemble anomales Diffusionsverhalten zeigen, ermöglichen. Insbesondere wird ein Algorithmus zur numerischen Simulation stetiger Trajektorien solcher Prozesse eingeführt. Auf der Basis von CTRWs wird schließlich ein Modell für atmosphärische Windfelder, die für eine bessere Charakterisierung von Windkraftanlagen in der atmosphärischen Grenzschicht benötigt werden, entwickelt, das einige intermittente Eigenschaften der atmosphärischen Turbulenz reproduzieren kann. Die Arbeit schließt mit ersten Ergebnissen von Tests dieses Windfeldmodells an aktuellen Windkraftanlagen.