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Der Offshore-Windenergiesektor hat im vergangenen Jahrzehnt ein exponentielles Wachstum erlebt, wobei großflächige Offshore-Windparks mit der Herausforderung erhöhter Bau- und Wartungskosten konfrontiert sind. Da das Sammelsystem einen erheblichen Teil der Investitionskosten von Windparks ausmacht, sind das Design und die Optimierung dieses Systems entscheidend zur Verbesserung der wirtschaftlichen Rentabilität von Offshore-Windparks. Eine gründliche Untersuchung der Design- und Optimierungsmethoden von Sammelsystemen ist notwendig, um die wichtigsten Aspekte des Sammelsystemdesigns zu klären und die Vor- und Nachteile verschiedener Optimierungstechniken zu bewerten, um so die Entwicklung von Sammelsystemen zu ermöglichen, die eine überlegene wirtschaftliche Leistung und erhöhte Zuverlässigkeit bieten. Dieses Papier bietet einen Überblick über die sich entwickelnden Trends in der Forschung zu Sammelsystemen mit besonderem Schwerpunkt auf Topologie-Optimierungsmodellen und -algorithmen. Es stellt die wirtschaftlichen und Zuverlässigkeitsaspekte von Sammelsystemen mit unterschiedlichen Topologien und Spannungsniveaus gegenüber. Aufbauend darauf behandelt das Papier die Optimierungsziele und Variablen innerhalb der Optimierungsmodelle. Darüber hinaus gibt es eine umfassende Übersicht und Synthese von KI-gesteuerten Optimierungsalgorithmen, die eingesetzt werden, um die Optimierungsherausforderungen in Offshore-Windpark-Sammelsystemen zu bewältigen. Das Papier schließt mit einer Zusammenfassung der bestehenden Forschungslücken in Bezug auf Sammelsysteme von Offshore-Windparks und schlägt innovative Richtungen für zukünftige Untersuchungen vor. Das übergeordnete Ziel dieses Papiers ist es, das Verständnis für Design und Optimierung von Offshore-Windpark-Sammelsystemen durch eine systematische Analyse zu vertiefen und somit die weitere Entwicklung der Offshore-Windenergietechnologie zu fördern.
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Yuchen Wang
Dongran Song
Li Wang
Energies
Central South University
South Ural State University
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Wang et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.
www.synapsesocial.com/papers/6a08fc907800c4e023d38d34 — DOI: https://doi.org/10.3390/en18030594