Stage-oe-small.jpg

Thema4129: Unterschied zwischen den Versionen

Aus Aifbportal
Wechseln zu:Navigation, Suche
(Die Seite wurde neu angelegt: „{{Abschlussarbeit |Titel=Mittelfristige Ertragsprognosen von Windkraftanlagen unter Berücksichtigung von anlagenspezifischen und meterologischen Eingangsdaten |V…“)
 
 
(3 dazwischenliegende Versionen desselben Benutzers werden nicht angezeigt)
Zeile 1: Zeile 1:
 
{{Abschlussarbeit
 
{{Abschlussarbeit
|Titel=Mittelfristige Ertragsprognosen von Windkraftanlagen unter Berücksichtigung von anlagenspezifischen und meterologischen Eingangsdaten
+
|Titel=Windenergie-Ertragsprognosen auf Basis realer SCADA-Daten mittels künstlicher neuronaler Netze
 
|Vorname=Marcus
 
|Vorname=Marcus
 
|Nachname=Weber
 
|Nachname=Weber
 
|Abschlussarbeitstyp=Master
 
|Abschlussarbeitstyp=Master
|Betreuer=Hartmut Schmeck; Sebastian Steuer;  
+
|Betreuer=Hartmut Schmeck; Sebastian Steuer;
 
|Partner=Dr. Clemens Bauer (ITK Engineering AG, Rülzheim)
 
|Partner=Dr. Clemens Bauer (ITK Engineering AG, Rülzheim)
 
|Forschungsgruppe=Effiziente Algorithmen
 
|Forschungsgruppe=Effiziente Algorithmen
 
|Abschlussarbeitsstatus=Abgeschlossen
 
|Abschlussarbeitsstatus=Abgeschlossen
 
|Beginn=2016/10/01
 
|Beginn=2016/10/01
|Abgabe=2016/03/31
+
|Abgabe=2017/03/31
 +
|Beschreibung DE=Prediction of Wind Energy Revenue Based on Real SCADA Data by Means of Artificial
 +
Neural Networks
 
}}
 
}}

Aktuelle Version vom 27. September 2017, 14:33 Uhr



Windenergie-Ertragsprognosen auf Basis realer SCADA-Daten mittels künstlicher neuronaler Netze


Marcus Weber



Informationen zur Arbeit

Abschlussarbeitstyp: Master
Betreuer: Hartmut SchmeckSebastian Steuer
Forschungsgruppe: Effiziente Algorithmen
Partner: Dr. Clemens Bauer (ITK Engineering AG, Rülzheim)
Archivierungsnummer: 4129
Abschlussarbeitsstatus: Abgeschlossen
Beginn: 01. Oktober 2016
Abgabe: 31. März 2017

Weitere Informationen

Prediction of Wind Energy Revenue Based on Real SCADA Data by Means of Artificial Neural Networks