Der vorliegende Beitrag ist eine teils gekürzte, teils überarbeitete und ergänzte Nachschrift des frei gehaltenen Vortrags. Der Charakter der freien Rede wurde durchgehend gewahrt. Der Leser möge also bedenken, daß der Status des einzelnen Wortes, des einzelnen Satzes und der Satzfolge in frei gesprochener Rede gänzlich verschieden ist von der in einem ausgearbeiteten Text. Die Zitate sind an den Vorlagen überprüft worden. Den Herstellern der Umschrift und Herrn Dr. Felix Wörner bin ich für die Ermöglichung der Veröffentlichung in dieser Form sehr dankbar
Precise wind energy potential assessment is vital for wind energy generation and planning and development of new wind power plants. This work proposes and evaluates a novel two-stage method for location-specific wind energy potential assessment. It combines accurate statistical modelling of annual wind direction distribution in a given location with supervised machine learning of efficient estimators that can approximate energy efficiency coefficients from the parameters of optimized statistical wind direction models. The statistical models are optimized using differential evolution and energy efficiency is approximated by evolutionary fuzzy rules.