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Evolutionary Wind Turbine Placement Optimization with Geographical Constraints

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Daniel Lückehe presents different approaches to optimize locations of multiple wind turbines on a topographical map. The auth... Weiterlesen
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Beschreibung

Daniel Lückehe presents different approaches to optimize locations of multiple wind turbines on a topographical map. The author succeeds in significantly improving placement solutions by employing optimization heuristics. He proposes various real-world scenarios that represent real planning situations. Advanced evolutionary heuristics for the turbine placement optimization create not only highly optimized solutions but also significantly different solutions to give decision-makers optimal choices. As a matter of fact, wind turbines play an important role towards green energy supply. An optimal location is essential to achieve the highest possible energy efficiency. 

 



Dr. Daniel Lückehe defended his PhD thesis in the PhD program 'System Integration of Renewable Energy' at the Carl von Ossietzky University in Oldenburg, Germany. As postdoctoral researcher he conducts research in computational health informatics at the Leibnitz University in Hanover, Germany.



Autorentext

Dr. Daniel Lückehe defended his PhD thesis in the PhD program System Integration of Renewable Energy at the Carl von Ossietzky University in Oldenburg, Germany. As postdoctoral researcher he conducts research in computational health informatics at the Leibnitz University in Hanover, Germany.



Inhalt
Solving Optimization Problems.- Wind Prediction Model.- Geographical Planning Scenarios.- Constrained Placement Optimization.- Constraint Handling with Penalty Functions.- Advanced Evolutionary Heuristics.

Produktinformationen

Titel: Evolutionary Wind Turbine Placement Optimization with Geographical Constraints
Autor:
EAN: 9783658184650
ISBN: 978-3-658-18465-0
Digitaler Kopierschutz: Wasserzeichen
Format: E-Book (pdf)
Herausgeber: Springer Vieweg
Genre: IT & Internet
Anzahl Seiten: 195
Veröffentlichung: 26.05.2017
Jahr: 2017
Untertitel: Englisch
Dateigrösse: 9.5 MB