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Erschienen in:

04.04.2022

Modellierung der Betriebsweise einer GuD-Anlage mithilfe neuronaler Netze

verfasst von: Prof. Dr. rer. nat. Wolfgang Schellong, B. Eng. Torsten Schoppe

Erschienen in: Zeitschrift für Energiewirtschaft | Ausgabe 2/2022

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Zusammenfassung

Der Beitrag behandelt die Modellierung der Betriebsweise einer Gas- und Dampfturbinen-Kraftwerksanlage (GuD-Anlage) mithilfe neuronaler Netze. Im Fokus steht die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Vorhersage des Anlagenverhaltens, um die Energieeffizienz und Flexibilität zu optimieren. Die GuD-Anlage der Stadtwerke Leipzig dient als Fallstudie, um die Anwendung von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) in der Energietechnik zu demonstrieren. Die Modellierung basiert auf einer umfassenden Analyse von Betriebsdaten und der Identifikation relevanter Einflussfaktoren. Ein Machine-Learning-Workflow wird beschrieben, der die Entwicklung und Validierung des Modells umfasst. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass das Modell eine hohe Genauigkeit bei der Vorhersage des Anlagenzustands erreicht. Dies ermöglicht eine effizientere Betriebsführung und bietet wertvolle Entscheidungshilfen für den Stromhandel. Die Kombination aus physikalisch-technischer Systemanalyse und KI-Methoden bietet ein innovatives Konzept zur Optimierung von Energiesystemen.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Modellierung der Betriebsweise einer GuD-Anlage mithilfe neuronaler Netze
verfasst von
Prof. Dr. rer. nat. Wolfgang Schellong
B. Eng. Torsten Schoppe
Publikationsdatum
04.04.2022
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
Zeitschrift für Energiewirtschaft / Ausgabe 2/2022
Print ISSN: 0343-5377
Elektronische ISSN: 1866-2765
DOI
https://doi.org/10.1007/s12398-022-00322-7