OPTIMIZE: Stoppkriterien: Difference between revisions
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Über die Stoppkriterien wird festgestellt, ob eine Optimierung konvergiert bzw. so nahe an der Konvergenz ist, dass eine weitere Verbesserung unbedeutend ist. Außerdem soll den Anwendenden die Möglichkeit gegeben werden, eine maximale Dauer festzulegen (mit dem Risiko, vor Erreichung des Optimums anzuhalten). | Über die Stoppkriterien wird festgestellt, ob eine Optimierung konvergiert bzw. so nahe an der Konvergenz ist, dass eine weitere Verbesserung unbedeutend ist. Außerdem soll den Anwendenden die Möglichkeit gegeben werden, eine maximale Dauer festzulegen (mit dem Risiko, vor Erreichung des Optimums anzuhalten). | ||
Die '''maximale Dauer''' ist die Zeit, die das Schrittmodell höchstens laufen darf. Anschließend wird die Optimierung gestoppt. Die Zeit zum Generieren des Startmodells ist darin nicht enthalten. | Die '''maximale Dauer''' ist die Zeit, die das Schrittmodell höchstens laufen darf. Anschließend wird die Optimierung gestoppt. Die Zeit zum Generieren des Startmodells ist darin nicht enthalten. | ||
'''Max. fruchtlose Änd./WEA''' definiert die maximale Anzahl erfolgloser Versuche, einen akzeptablen Schritt zu machen, der eine Verbesserung erzielt. Es werden sowohl ungültige Schritte (d. h. überschrittene Einschränkungen) als auch Schritte | '''Max. fruchtlose Änd./WEA''' definiert die maximale Anzahl erfolgloser Versuche, einen akzeptablen Schritt zu machen, der eine Verbesserung erzielt. Es werden sowohl ungültige Schritte (d. h. überschrittene Einschränkungen) als auch Schritte ohne verbessertes Ergebnis gezählt. | ||
'''Ausgeschöpfte Nachbarschaft''' ist eine verborgene Option, aber das effizienteste Stoppkriterium. Es kann nur für Läufe verwendet werden, deren Auflösung auf Rasterpunkte beschränkt (diskret) ist. Es wird getestet und gespeichert, ob alle möglichen Positionen in der Suchumgebung für alle Anlagen vergeblich ausprobiert wurden –wenn ja, ist das aktuelle Layout per Definition das Optimum und der Lauf wird gestoppt. Für kontinuierliche Läufe kann dieses Stoppkriterium nicht verwendet werden: Dabei ist die Suchumgebung immer unendlich, egal wie klein sie ist. | '''Ausgeschöpfte Nachbarschaft''' ist eine verborgene Option, aber das effizienteste Stoppkriterium. Es kann nur für Läufe verwendet werden, deren Auflösung auf Rasterpunkte beschränkt (diskret) ist. Es wird getestet und gespeichert, ob alle möglichen Positionen in der Suchumgebung für alle Anlagen vergeblich ausprobiert wurden –wenn ja, ist das aktuelle Layout per Definition das Optimum und der Lauf wird gestoppt. Für kontinuierliche Läufe kann dieses Stoppkriterium nicht verwendet werden: Dabei ist die Suchumgebung immer unendlich, egal wie klein sie ist. | ||
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Über die Stoppkriterien wird festgestellt, ob eine Optimierung konvergiert bzw. so nahe an der Konvergenz ist, dass eine weitere Verbesserung unbedeutend ist. Außerdem soll den Anwendenden die Möglichkeit gegeben werden, eine maximale Dauer festzulegen (mit dem Risiko, vor Erreichung des Optimums anzuhalten).
Die maximale Dauer ist die Zeit, die das Schrittmodell höchstens laufen darf. Anschließend wird die Optimierung gestoppt. Die Zeit zum Generieren des Startmodells ist darin nicht enthalten. Max. fruchtlose Änd./WEA definiert die maximale Anzahl erfolgloser Versuche, einen akzeptablen Schritt zu machen, der eine Verbesserung erzielt. Es werden sowohl ungültige Schritte (d. h. überschrittene Einschränkungen) als auch Schritte ohne verbessertes Ergebnis gezählt.
Ausgeschöpfte Nachbarschaft ist eine verborgene Option, aber das effizienteste Stoppkriterium. Es kann nur für Läufe verwendet werden, deren Auflösung auf Rasterpunkte beschränkt (diskret) ist. Es wird getestet und gespeichert, ob alle möglichen Positionen in der Suchumgebung für alle Anlagen vergeblich ausprobiert wurden –wenn ja, ist das aktuelle Layout per Definition das Optimum und der Lauf wird gestoppt. Für kontinuierliche Läufe kann dieses Stoppkriterium nicht verwendet werden: Dabei ist die Suchumgebung immer unendlich, egal wie klein sie ist.
| OPTIMIZE |
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| Überblick ♦ Optimierungs-Struktur und Ebenen ♦ Standort ♦ WEA ♦ Größe ♦ Läufe |
| Grundlagen: Überblick Grundlagen ♦ Layout mit fester WEA-Anzahl ♦ WEA-Anzahl (Parkgröße) ♦ WEA-Typ festlegen ♦ Umgang mit starken Einschränkungen (Abstand, Schall, Lasten, Wake) |
| Algorithmus: Überblick Algorithmus ♦ Startmodell ♦ Schrittmodell ♦ Stoppkriterien ♦ Ziele und Einschränkungen |
| Optimierungs-Ziele: Ziel AEP ♦ Kosten ♦ Ziel LCOE ♦ Ziel NPV |
| Einschränkungen: WEA-Fläche ♦ Maximaler Wakeverlust ♦ Schall ♦ Lebensdauer |
| Beispielprojekte |