Over het archief
Het OWA, het open archief van het Waterbouwkundig Laboratorium heeft tot doel alle vrij toegankelijke onderzoeksresultaten van dit instituut in digitale vorm aan te bieden. Op die manier wil het de zichtbaarheid, verspreiding en gebruik van deze onderzoeksresultaten, alsook de wetenschappelijke communicatie maximaal bevorderen.
Dit archief wordt uitgebouwd en beheerd volgens de principes van de Open Access Movement, en het daaruit ontstane Open Archives Initiative.
Basisinformatie over ‘Open Access to scholarly information'.
A Search Group Algorithm for offshore wind farm layout optimisation = Een Search Group Algoritme voor de optimalisatie van de lay-out van offshore windmolenparken
Bossuyt, S. (2016). A Search Group Algorithm for offshore wind farm layout optimisation = Een Search Group Algoritme voor de optimalisatie van de lay-out van offshore windmolenparken. MSc Thesis. Department of Civil Engineering, Ghent University: Gent. 15 pp.
|
| Beschikbaar in | Auteur |
|
Documenttype: Doctoraat/Thesis/Eindwerk
|
| Trefwoorden |
Optimization
Parameters
Wind turbines
|
| Author keywords |
Wind farm; Wind turbine; Layout design; optimization; Search Group Algorithm; Metabeuristic algorithm |
| Abstract |
In this paper the Search Group Algorithm (SGA) is presented to solve offshore Wind Farm Layout Optimization (WFLO) problems. In order to evaluate its performance its designs are compared with a selection of benchmark problems taken from literature, more specifically, the Evolutionary Algorithm (EA) and the Imperialist Competitive Algorithm (ICA). The same WFLO problem is solved three times however with different parameters sets of the SGA to analyze the influence of the parameter tuning on its results. The numerical analysis reveals that the SGA algorithm generally outperforms the EA and ICA in solving WFLO problems. Comparing the parameter sets it shows that a higher number of iterations might he preferable over a high population size. The results of a 100 runs of the SGA are presented to provide a statistical! basis for further comparison. These statistical confirm that the SGA is a very robust method as there is very little dispersion between the obtained designs hence that it is a viable option for optimizing WFLO problems. |
IMIS is ontwikkeld en wordt gehost door het VLIZ.
