At give et indblik og brugbar forståelse af atmosfærisk strømning/fysik samt statistik, der er relevant for vindenergi, incl. turbulens og vindressourcer. En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:

• Bruge forskellige simple statistiske begreber til beskrivelsen af tidsserier af vind; f.eks. middelværdi, momenter og sandsynlighedsfordelinger
• Analysere meteorologiske tidsserier med mere avancerede statistiske metoder såsom korrelationsfunktioner, spektre og krydsspektre
• Redegøre for de grundlæggende mekanismer, som genererer vind i atmosfæren
• Forklare begge atmosfæriske-grænselagkonceptet og overfladelagskonceptet, sammen med begrænsningerne/​kravene i teori baseret på overfladelagen
• Forklare, hvordan atmosfæriske stabilitet og Coriolis-styrken påvirker atmosfæriske grænselagen og vindstrømmen
• Bruge kvantitativt mikrometeorologiske begreber som ruhedslængde, momentumfluks, Obukhov-længde, og sammenhængen mellem den geostrofe vind og overfladevinden
• Kvalitativt redegøre for hvorledes forskellige terræntyper og topografien påvirker den atmosfæriske strømning
• Anvende ovennævnte til at estimere vindressourcer i simpelt terræn
• Kvantitativt beskrive atmosfærisk turbulens ved hjælp af varianser, spektre og kohærenser; og forklare sammenhængen med den dynamiske belastninger på strukturer
• Karakterisere de mest almindeligt anvendte in-situ og fjernmålere af vind
• Redegøre for vindrelaterede emner i IEC 61400-1 standarden for vindmøllesikkerhed

Introduktion til atmosfærefysik og tilhørende grundlæggende statistisk analyse, der er relevant for vindenergi. Det handler om den atmosfæriske grænselag, inkl. stabilitet, ruhed og topografi, statistik for middel og ekstreme vinde. Det også handler om turbulens og vindstød; kvantitativ beskrivelse inkluderer spektra, kohærens og fordelingsfunktioner. Kilderne til vinddata gennemgås, og vindressourcerne behandles. Kursusmaterialet er primært noter (PDF-fil), med interaktivt foredrag på tavlen, der også involverer nogle øvelser i klassen (og nogen gang også slides). Kurset er opgave-drevet; der anvendes numeriske programmeringsværktøjer (frit valg, fx Python, MatLab eller Mathematica) til opgaveløsning. Noter udleveres. 05. maj, 2020