David Schlipf

Prof. Dr.-Ing.

Forschungsprofessor für Windenergietechnik, Wind Energy Technology Institute (WETI), Hochschule Flensburg
Focus fields:
Wind
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Postal address
Hochschule Flensburg, Wind Energy Technology Institute (WETI). Kanzleistraße 91–93, 24943, Flensburg - Deutschland
Languages:
German English Spanish Portugiesisch

Short description

Prof. Dr.-Ing. David Schlipf ist Forschungsprofessor für Windenergietechnik am Wind Energy Technology Institute (WETI) der Hochschule Flensburg. Seine Forschung konzentriert sich auf die Regelung und Optimierung von Windenergieanlagen und Windparks, lidar-gestützte Regelungsverfahren, die Verarbeitung von Messdaten sowie Anwendungen von Künstlicher Intelligenz in der Windenergie. Er engagiert sich international für die Weiterentwicklung der Windenergieforschung und arbeitet eng mit Industriepartnern zusammen.

Research data

Academic degree
Professor
Department
Engineering
Research topic

Regelung von Windenergieanlagen, Windparkregelung, Lidar-gestützte Regelung, Floating Offshore Wind, Messdatenverarbeitung, Optimierung von Lidarsystemen, Künstliche Intelligenz in der Windenergie, Modellprädiktive Regelung, Systems Engineering

Research institute
Hochschule Flensburg
Location of the research institute
Flensburg
Department/Faculty
Energy and Life Science
Institution
Wind Energy Technology Institute (WETI)
Chair
Professur für Windenergietechnik

Career

Education
Dipl.-Ing. Technische Kybernetik, Universität Stuttgart, 2007
Dr.-Ing., Universität Stuttgart, Dissertation „Lidar-Assisted Control Concepts for Wind Turbines“, 2016
Experience
Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Stuttgart Wind Energy, Universität Stuttgart (2008 - 2014)
Leiter der Forschungsgruppe „Control, Optimization and Monitoring“, Stuttgart Wind Energy, Universität Stuttgart (2014 - 2018)
Forschungsprofessor für Windenergietechnik, Wind Energy Technology Institute (WETI), Hochschule Flensburg (2018 - Heute)

Publications and projects

Selected publications
Weich, S., Schlipf, D., & Burth, C. (2026). Lidar-Assisted Optimal Feedforward Control of Wind Turbines. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 3224, No. 5, p. 052028). IOP Publishing. (Link to publication)
van Kuik, G. A. M., Peinke, J., Nijssen, R., Lekou, D., Mann, J., Sørensen, J. N., Ferreira, C., van Wingerden, J. W., Schlipf, D., Gebraad, P., Polinder, H., Abrahamsen, A., van Bussel, G. J. W., Sørensen, J. D., Tavner, P., Bottasso, C. L., Muskulus, M., Matha, D., Lindeboom, H. J., Degraer, S., Kramer, O., Lehnhoff, S., Sonnenschein, M., Sørensen, P. E., Künneke, R. W., Morthorst, P. E., and Skytte, K.: Long-term research challenges in wind energy – a research agenda by the European Academy of Wind Energy, Wind Energ. Sci., 1, 1–39, https://doi.org/10.5194/wes-1-1-2016, 2016. (Link to publication)
Schlipf, D., Schlipf, D.J. and Kühn, M. (2013), Nonlinear model predictive control of wind turbines using LIDAR. Wind Energ., 16: 1107-1129. (Link to publication)
Selected sponsored projects
Lidar Knowledge Europe (LIKE) Funding body: European Union (Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Network) Project partner: Flensburg University of Applied Sciences, University of Stuttgart, DTU, TU Delft and European industry partners Duration: 2021–2025 (Link to project)
Adaptive Betriebsstrategien für bestehende Windenergieanlagen Funding body: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) Project partner: Wind Energy Technology Institute Aero Dynamik Consult GmbH sowento GmbH Siemens Gamesa Renewable Energy Service GmbH Universität Stuttgart - Stuttgarter Lehrstuhl für Windenergie am Institut für Flugzeugbau Duration: 2022–2025 (Link to project)

Committees and Awards

Selected awards
Excellent Young Wind Doctors Award, 2016. European Academy of Wind Energy (EAWE)
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