Minute scale power forecasts of offshore wind farms based on long range lidar measurements and turbine operational data Die Volatilität der Windenergie Einspeisung bedroht die Netzstabilität. Statistische Kürzestfrist Leistungsprognosen sollen diese unterstützen versagen aber bei Rampenereignissen. Ziel der Arbeit war die Entwicklung von probabilistischen Kürzestfrist Leistungsprognosen für Offshore Windparks mittels Lidarscans und Turbinen Betriebsdaten als physikalische Alternative. Erst wurde eine auf Dual Doppler Radardaten basierte Methode auf single Lidarscans erweitert. Dann wurden die Unsicherheiten der Extrapolation der Windgeschwindigkeit und der atmosphärischen Stabilität untersucht. Die Kombination von Lidar und Betriebsdaten verbesserte Vorhersageverfügbarkeit und skill von Turbinen im Nachlauf. Turbinenvorhersagen wurden mittels Copulas zu einer probabilistischen Windpark Vorhersage aggregiert. Diese Arbeit hat das Potenzial beobachtergestützter Vorhersagen bewiesen und Erkenntnisse zur Abhängigkeit des Vorhersageskills von atmosphärischen Bedingungen und dem Messaufbau geliefert. The volatility of wind power feed in threatens system security. Statistical minute scale power forecasts are used to support grid balancing but fail during ramp events. The aim of the thesis was the development of probabilistic minute scale power forecasts for offshore wind farms based on lidar measurements and turbine operational data as a physical based alternative. Firstly a method based on dual Doppler radar data was extended to the needs of single long range lidar scans. Next uncertainty related to wind speed height extrapolation and atmospheric stability was characterized. The forecast availability and skill for wake impacted turbines were enhanced by combing lidar and operational data. Finally the forecasts of wind turbines were aggregated to a probabilistic wind farm power forecast using copulas. Our work proved the potential of observer based forecasts and gave valuable insight into the dependence of forecast skill on atmospheric conditions and the measurement set up.