Abstract
The focus of MultiRadar was the development of an innovative network of radar sensors to record the activity of birds near wind turbines (WTs). Based on this real-time information, it should be possible to operate the WTs adaptively and thus increase the protection of birds (and bats). The main sub-goals of the Goethe University Frankfurt (GUF) consisted of the following steps: 1. Development, implementation and characterization of antennas for the frequency range of 33.4-36.0 GHz. 2. Development of sensor units that include radar sensors and reference sensors (camera and ultrasound sensors). 3. Implementation of high-performance measurement data acquisition software for high data throughput in order to operate several radar modules in parallel, including real-time processing of the incoming signals for very fast response times. 4. Development of novel detection algorithms for the identification of bats and birds and their differentiation. 5. Development of 3D localization algorithms and tracking algorithms, including extrapolation of the flight plan (towards or away from the wind turbine). 6. Algorithm development for camera images and acoustic signals. 7. Conducting field studies at locations of high bird of prey activity and at a wind turbine, combined with the evaluation of the measurement data. The construction and operation of wind turbines entail a number of interventions in nature and the landscape, which puts birds and bats at great risk from collisions with the rotor blades or from the barotrauma effect (especially in bats). If an increased risk is identified, this can lead to restrictions on operation or the refusal of permits for wind turbines for species protection reasons. Measures to avoid collisions, e.g. by adaptively switching off wind turbines, have not yet been implemented, mainly because there is currently no recognized technology to reliably detect birds and bats in the vicinity of wind turbines. Instead, some federal states use rigid shutdown algorithms for wind turbines to reduce the risk of collisions for bats, which has a detrimental effect on the generation of electrical energy from wind power. Camera and thermography systems are used to monitor bats and birds at wind turbines, although according to current knowledge, reliable automatic acoustic analysis or image analysis to detect the flying animals is not yet possible. A camera-based monitoring system is offered by DT-Bird and IdentiFlight, for example, but has the disadvantage that bats and birds cannot be detected in the dark. Acoustic measurements for determining bat activity at wind turbines are carried out, for example, by companies such as Avisoft Bioacoustics, ecoObs or Anabat Systems, but usually only as data loggers and limited to bats. As part of the German offshore wind farm Alpha Ventus, a rotating radar sensor is used to detect birds. However, the authors advocate a network of several radar sensors in order to better study the interaction of birds in wind farms, e.g. migration behavior. A single radar sensor cannot do this, for example due to shadowing effects and limited spatial resolution. Other disadvantages of scanning radar systems in the X-band, such as the BirdScan radar, are the relatively low resolution and the strong directional characteristics, which means that the scanning process takes a long time. This has a negative impact on reaction times, e.g. for stopping individual wind turbines within a wind farm.
MultiRadar. Vogelschutzzonen im Nahbereich von Windenergieanlagen durch Multi-Radartechnologie. Abschlussbericht. Teilvorhaben: Antennendesign, verteilte Messdatenerfassung, Detektionsalgorithmen
Im Rahmen von MultiRadar stand die Entwicklung eines innovativen Netzwerks von Radarsensoren im Fokus mit dem die Aktivität von Vögeln in der Nähe von Windenergieanlagen (WEA) erfasst werden sollte. Auf der Grundlage dieser Echtzeit-Informationen sollte es möglich sein, die WEA adaptiv zu betreiben und somit den Schutz von Vögeln (und Fledermäusen) zu erhöhen. Die wesentlichen Teilziele der Goethe Universität Frankfurt (GUF) bestanden in den nach- stehenden Schritten: 1. Entwicklung, Realisierung und Charakterisierung von Antennen für den Frequenzbereich von 33.4-36.0GHz. 2. Entwicklung von Sensoreinheiten, welche Radarsensorik und Referenzsensorik (Kamera und Ultraschallsensorik) umfasst. 3. Implementierung einer performanten Messdatenerfassungssoftware für hohen Datendurchsatz, um mehrere Radarmodule parallel zu betreiben, einschließlich Echtzeitprozessierung der eingehenden Signale für sehr schnelle Reaktionszeiten. 4. Entwicklung neuartiger Detektionsalgorithmen für die Identifikation von Fledermäusen und Vögeln sowie ihrer Unterscheidung. 5. Entwicklung von 3D-Lokalisationsalgorithmen und Trackingalgorithmen, einschließlich Extrapolation der Flugplan (zur WEA hin oder von der WEA weg). 6. Algorithmenentwicklung für Kamerabilder und akustische Signale. 7. Durchführung von Feldstudien an Orten hoher Greifvogelaktivität und bei einer WEA, verbunden mit der Auswertung der Messdaten. Errichtung und Betrieb von WEA bedingen eine Reihe von Eingriffen in Natur und Landschaft, wodurch Vögel und auch Fledermäuse durch Kollision mit den Rotorblättern oder durch den Barotrauma-Effekt (insbes. bei Fledermäusen) stark gefährdet sind. Wird ein erhöhtes Risiko festgestellt, kann dies aus artenschutzrechtlichen Gründen zu Einschränkungen im Betrieb oder zur Versagung von Genehmigungen für WEA führen. Maßnahmen zur Vermeidung von Kollisionen, z. B. durch adaptives Abschalten der WEA, werden bisher nicht durchgeführt, vor Allem weil bislang keine anerkannte Technologie vorhanden ist, um Vögel und Fledermäuse im Nahbereich von WEA zuverlässig zu erkennen. Stattdessen werden in einigen Bundesländern starre Abschaltalgorithmen für WEA zur Minderung des Kollisionsrisikos für Fledermäuse eingesetzt, die sich nachteilig auf die Gewinnung von elektrischer Energie aus Windkraft auswirken. Kamera- und Thermografiesysteme kommen beim Monitoring von Fledermäusen und Vögeln bei WEA zum Einsatz, wobei nach derzeitigem Kenntnisstand eine zuverlässige automatische akustische Analyse bzw. Bildanalyse zur Erkennung der Flugtiere noch nicht möglich ist. Ein kamerabasiertes Monitoringsystem wird z.B. von DT-Bird und IdentiFlight angeboten, was aber den Nachteil besitzt, dass Fledermäuse und Vögel in der Dunkelheit nicht erfasst werden können. Akustische Messungen für die Bestimmung der Fledermausaktivität bei WEA werden z.B. durch die Firmen Avisoft Bioacoustics, ecoObs oder Anabat Systems durchgeführt, allerdings i.d.R. nur als Datenlogger und nur auf Fledermäuse begrenzt. Im Rahmen des deutschen Offshore-Windparks Alpha Ventus wird ein sich drehender Radarsensor für die Erfassung von Vögeln eingesetzt. Die Autoren sprechen sich allerdings für ein Netzwerk von mehreren Radarsensoren aus, um die Interaktion von Vögeln in Windparks, z.B. das Migrationsverhalten, besser studieren zu können. Ein einzelner Radarsensor kann dies z.B. durch Abschattungseffekte und begrenzte Ortsauflösung nicht leisten. Weitere Nachteile von scannenden Radarsystemen im X-Band, wie beispielsweise das BirdScan-Radar, bestehen in der relativ geringen Auflösung und der starken Richtcharakteristik, wodurch der Scanvorgang recht viel Zeit benötigt. Dies wirkt sich nachteilig auf Reaktionszeiten, z.B. für das Anhalten einzelner WEA innerhalb eines Windparks, aus.