Windparkoptimierung mittels Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist ein 2018 präsentes Thema und wird bereits in vielen Anwendungen eingesetzt, wobei Computer so programmiert werden, dass sie mithilfe von Algorithmen Probleme lösen und dem Menschen das Leben vereinfachen. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Verfahren der künstlichen Intelligenz, der SQP-Algorithmus, zur Optimierung eines Windparks angewendet. Ziel ist ein funktionsfähiges Optimierungsprogramm in Bezug auf die Aufstellung von Windkraft-Anlagen in einer zweidimensionalen Windparkfläche und ihre Wirtschaftlichkeit, wobei der Wind selbst die bedeutendste Einflussgrösse darstellt. Für die Umsetzung werden verschiedene Modelle entwickelt, um das Problem der Windpark-Optimierung zu beschreiben. Diese bilden wiederum die Basis für ein hoch-dimensionales, nichtlineares Optimierungsproblem mit Nebenbedingungen. Die Lösung dieses Optimierungsproblems erfolgt mithilfe des SQP-Algorithmus. Die Ergebnisse dieser Arbeit werden auf einen realen Windpark, den Offshore-Windpark ‚Baltic 1‘ in der Ostsee, angewendet, wobei aus der Optimierung dieses Windparks die jeweiligen Schwächen und Stärken der Konzepte abgeleitet werden. Zukünftige Weiterentwicklungen im Bereich der Windparkoptimierung können auf die Erkenntnisse dieser Arbeit gestützt werden.

Weitere Informationen

Datum 08.09.2018
Studiengang Maschinenbau
Photonik
Institut ICE
Typ Bachelorarbeit
Studierende Daisuke Hasegawa
Sven Lämmler
Dozenten Prof. Dr. Martin Bünner
Prof. Dr. Tobias Kaufmann
Partner kein