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| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Recurso digital |
| Language: | German |
| Published: |
Zenodo
2026
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://doi.org/10.5281/zenodo.19706015 |
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Table of Contents:
- <p>Das Marktstammdatenregister der Bundesnetzagentur (MaStR) enthält hochwertige Informationen zu Windenergieanlagen in Deutschland. Im Zuge fehlerhafter Eintragungen durch Betreiber, ausbleibender Austragungen bei Stilllegungen o.ä. sind jedoch die Koordinaten einiger Anlagen fehlerbehaftet. Dies stellt Akteure aus der Windindustrie, dem öffentlichen Sektor sowie Forschungseinrichtungen immer wieder vor Herausforderungen. Am Anwedungslabor für Künstliche Intelligenz und Big Data des Umweltbundesamtes (KI-Lab) wurden mittels Satellitendaten und einem KI-basierten Algorithmus Anlagenstandorte detektiert (KI-Detektion). Die Ergebnisse dieses Projektes wurden über ein kriterienbasiertes Verfahren mit den Daten des MaStR zusammengeführt. Dabei wurde für die Zuordnung jedes einzelnen Datenpunkts von MaStR und KI-Detektion eine Zuordnungsgüte berechnet, die die Verlässlichkeit der Zuordnung angibt.<br>Die zusammengeführten Daten erlauben eine Steigerung der Genauigkeit der Koordinaten von Windenergieanlagen in Deutschland und sollen damit präzise Auswertungen zur Windenergie in Deutschland unterstützen (z.B. Monitoring des Ausbaus, Weiterentwicklung politischer Instrumente, Potenzialstudien).</p>