David Schlipf

Prof. Dr.-Ing.

Forschungsprofessor für Windenergietechnik, Wind Energy Technology Institute (WETI), Hochschule Flensburg
Fokusfelder:
Wind
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Postanschrift
Hochschule Flensburg, Wind Energy Technology Institute (WETI). Kanzleistraße 91–93, 24943, Flensburg - Deutschland
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Kurzbeschreibung

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.

Forschungsbezogene Daten

Akademischer Grad
Professor:in
Fachbereich
Technik
Forschungsthemen

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

Forschungseinrichtung
Hochschule Flensburg
Standort der Forschungseinrichtung
Flensburg
Abteilung/Fakultät
Energy and Life Science
Institut
Wind Energy Technology Institute (WETI)
Lehrstuhl
Professur für Windenergietechnik

Werdegang

Ausbildung
Dipl.-Ing. Technische Kybernetik, Universität Stuttgart, 2007
Dr.-Ing., Universität Stuttgart, Dissertation „Lidar-Assisted Control Concepts for Wind Turbines“, 2016
Berufserfahrung
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)

Publikationen und Projekte

Ausgewählte Publikationen
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 zur Publikation)
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 zur Publikation)
Schlipf, D., Schlipf, D.J. and Kühn, M. (2013), Nonlinear model predictive control of wind turbines using LIDAR. Wind Energ., 16: 1107-1129. (Link zur Publikation)
Ausgewählte Drittmittelprojekte
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 zum Projekt)
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 zum Projekt)

Gremien und Auszeichnungen

Ausgewählte Auszeichnungen
Excellent Young Wind Doctors Award, 2016. European Academy of Wind Energy (EAWE)
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