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Evolutionary Wind Turbine Placement Optimization with Geographical Constraints

Evolutionary Wind Turbine Placement Optimization with Geographical Constraints
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-3-658-18464-3
Name Lückehe, Daniel
T I T E L Evolutionary Wind Turbine Placement Optimization with Geographical Constraints
Verlagsort Wiesbaden
Verlag Springer Vieweg
Erscheinungsjahr 2017
2017
Umfang Online-Ressource (XXII, 195 p. 64 illus., 15 illus. in color, online resource)
Reihe SpringerLink. Bücher
Titelhinweis Druckausg.ISBN: 978-3-658-18464-3
Printed editionISBN: 978-3-658-18464-3
ISBN ISBN 978-3-658-18465-0
Klassifikation UMA
COM014000
COM018000
621.312136015196
006
QA75.5-76.95
Kurzbeschreibung 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. Contents Solving Optimization Problems Wind Prediction Model Geographical Planning Scenarios Constrained Placement Optimization Constraint Handling with Penalty Functions Advanced Evolutionary Heuristics Target Groups Lecturers and students of computer science, especially in optimization methods and renewable energies Natural scientists interested in advanced heuristics The Author 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
2. Kurzbeschreibung Solving Optimization Problems -- Wind Prediction Model -- Geographical Planning Scenarios -- Constrained Placement Optimization -- Constraint Handling with Penalty Functions -- Advanced Evolutionary Heuristics
1. Schlagwortkette Windkraftwerk
Windturbine
Standortproblem
Heuristik
Evolutionärer Algorithmus
Geoinformation
Beschränkung
Penalty-Methode
ANZEIGE DER KETTE Windkraftwerk -- Windturbine -- Standortproblem -- Heuristik -- Evolutionärer Algorithmus -- Geoinformation -- Beschränkung -- Penalty-Methode
SWB-Titel-Idn 489629199
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-18465-0
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Cover
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