Mit der Einführung des Erneuerbare-Energien-Gesetzes im Jahr 2000 wurden in Deutschland die Rahmenbedingungen für eine betriebswirtschaftlich rentable Produktion von erneuerbaren Energien gesetzt. Kleine und mittelgroße landwirtschaftliche Betriebe sowie landwirtschaftliche Nebenerwerbsbetriebe (nachfolgend KMLB genannt) stellen in Deutschland den weitaus größten Anteil der landwirtschaftlichen Unternehmen. In der Regel haben sie einen enormen Strom- und Energiebedarf. In dem Projekt SmartFarm soll eine Methodik entwickelt werden, die es automatisiert erlaubt, erneuerbare Energien (Solar- und Windkraft) gewinnbringend für KMLB einzusetzen. Hierzu werden (aus technischer Sicht), drei aufeinander aufbauende Phasen bearbeitet:

• Zuerst werden automatisiert Daten eines KMLB erfasst und ein minimalsensorisches Messsystem wird entwickelt.
• Auf Basis der so gewonnenen Daten werden hochgenaue Prognosemodelle entwickelt, die die Produktion regenerativer Energieversorgungssysteme und KMLB-Verbraucher vorhersagen. Dies geschieht mittels mathematischer Methoden der datenbasierten Modellierung und Verfahren der kognitiven Neuroinformatik.
• Darauf aufbauend wird die bestmögliche Auslegung des Eigenverbrauchs eines KMLB mittels Methoden der hochdimensionalen numerischen nichtlinearen Optimierung und Optimalsteuerung bestimmt.

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