Die interaktive Webanwendung wird entwickelt, um die Leistung und Positionierung von Windkraftanlagen in einem vordefinierten Gelände zu optimieren. Dabei wird Reinforcement Learning eingesetzt, um die herkömmlichen regelbasierten Ansätze zu ersetzen. Die webbasierte Anwendung wird nicht nur die Steuerung des Optimierungsalgorithmus ermöglichen, sondern auch eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Visualisierung der Ergebnisse bieten.
Durch die Integration von Reinforcement Learning wird der Algorithmus in der Lage sein, aus Erfahrungen zu lernen und sich an wechselnde Bedingungen anzupassen. Nutzer werden mithilfe der Anwendung verschiedene Szenarien und Parameterkonfigurationen testen können, um die optimale Leistung und Positionierung der Windkraftanlagen zu ermitteln.
Zusätzlich dazu wird die Kostenfunktion des Algorithmus verbessert, um eine präzisere und effizientere Optimierung zu gewährleisten.
Projektarbeit
WS2023/2024
Computer Science and Media (Master)
Team |
Marvin Blessing, Samira Seckner |
Betreuer |
Johannes Maucher |
Marvin Blessing