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Die Ausgangssituation: Was ist die ökologische Herausforderung?
Flächennutzungskonflikte gefährden den Erfolg der Energiewende. In vielen Regionen Deutschlands engagieren sich Bürgerinnen und Bürger gegen den Ausbau der Windenergie, weil sie sich um den Artenschutz sorgen, eine Veränderung des Landschaftsbildes ablehnen oder Lärmbelästigungen befürchten. Neben dem Ausbaustau bei Neuanlagen kommt für viele Bestandsanlagen hinzu, dass die Einspeisevergütung, die das Erneuerbare-Energien-Gesetz vorsieht, ausläuft.
Aktuell gibt es kein bundesweit einheitliches und transparentes Verfahren zur Auswahl von Windenergiepotenzialflächen, das auch akzeptanzfördernde oder -hemmende Faktoren berücksichtigt.
Die Idee: Welchen Beitrag kann KI konkret leisten?
An diesem Punkt setzt das Projekt WindGISKI an und entwickelt ein Konzept für ein KI-basiertes Geoinformationssystem (GIS) für Flächen mit Windenergiepotenzial. Es berücksichtigt technische, ökologische, geografische und ökonomische Faktoren, welche die Akzeptanz von Windenergieanlagen beeinflussen. Hierfür soll prototypisch eine Wissensdatenbank aufgebaut werden, die folgende Daten erfasst:
- Faktoren, die aktuell bei der Suche nach Flächen für Windenergieanlagen berücksichtigt werden, dazu gehören beispielsweise Windhöffigkeit, Abstandsregelungen oder Schallemissionen.
- Bestehende Windparks und zugehörige Flächen.
Diese Daten sollen genutzt werden, um einzuschätzen, wie groß die Akzeptanz der lokalen Bevölkerung für die Errichtung von Windenergieanlagen auf den jeweiligen Flächen ist.
Der Ausblick: Welchen Leuchtturmcharakter hat das Projekt?
Über eine Webanwendung werden zunächst die Fallstudienergebnisse für die breite Öffentlichkeit zugänglich gemacht und zur offenen Diskussion angeregt. Zudem wird das KI-basierte GIS skalierbar implementiert. So lässt es sich auf Basis des öffentlichen Feedbacks sukzessive auf weitere Planungsregionen in Deutschland ausrollen.
Somit trägt das Projekt dazu bei, dass auf einer einheitlichen Grundlage geeignete Flächen für die Errichtung von Windkraftanlagen ausgewählt und Hindernisse möglichst frühzeitig erkannt werden.