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...

Author: Kleinhans, David
Further contributors: Friedrich, Rudolf (Thesis advisor)
Division/Institute:FB 11: Physik
Document types:Doctoral thesis
Media types:Text
Publication date:2008
Date of publication on miami:13.07.2008
Modification date:14.04.2016
Edition statement:[Electronic ed.]
Subjects:Dynamik komplexer Systeme; Stochastische Prozess; Markov-Prozesse; Continous Time Random Walks (CTRWs); Windfeldsimulation
DDC Subject:530: Physik
License:InC 1.0
Language:German
Format:PDF document
URN:urn:nbn:de:hbz:6-44569467269
Permalink:https://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:6-44569467269
Digital documents: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.