Optimizing maintenance plans of offshore wind farms by calculating the likelihood of future turbine failures

Although offshore wind power shows promising energy potentials, high cost of operating and maintaining offshore wind farms concerns investors. Different maintenance strategies are applied by wind farm operators to overcome this drawback. A mixed integer optimization model is developed to find the optimal maintenance plan for an offshore wind farm. The proposed model include probabilistic failure times, multiple components per wind turbine, route decisions and imperfect maintenance. That is, aspects usually studied individually in the literature. Maintenance actions are scheduled based on the calculated likelihood of future turbine failures. Results from numerical experiments show that applying an imperfect preventive maintenance strategy, as opposed to a preventive replacement strategy, is preferable in most scenarios. An additional heuristic algorithm is presented. Close to optimal solutions with optimality gaps between 1% and 3% prove that the heuristic algorithm yields good solutions.Masteroppgave i energiENERGI399MAMN-ENER

Hvor personlige er Jonas Gahr Støre og Erna Solberg på Facebook?

I denne oppgaven har vi tatt for oss utviklingen i politisk kommunikasjon, som har ført til at politikken har blitt mer personifisert. Det har blitt et større fokus på person enn parti, og vi finner mer kjendiseri enn substans. Vi ønsker å se på hvordan sosiale medier endrer betingelsene for politisk kommunikasjon. Kommunikasjonen i sosiale medier er gjerne mer muntlig, uformell, spontan og patospreget. Dette fører til at politikerne i større grad kan legge føringer for den politiske kommunikasjonen, og det åpner opp for en nærere og mer personlig form for politisk kommunikasjon. Formålet med oppgaven er å finne ut hvor personlige Jonas og Erna er på sine Facebooksider, og i hvilken grad de tør å by på seg selv. Vi endte til slutt opp med følgende problemstilling: Hvor personifisert er Jonas Gahr Støres og Erna Solbergs kommunikasjon på Facebook? Vi brukte kvantitativ innholdsanalyse til å gjennomføre en datainnsamling på begge kandidatenes Facebook-sider, i perioden januar og februar 2017. Deretter samlet vi disse i fire ulike kategorier ut ifra hva de ønsket å formidle: politisk uttrykksmåte, personifisert politisk uttrykksmåte, personlig uttrykksmåte eller personlig objektivert uttrykksmåte. Funnene våre tyder på at begge kandidatene er nokså personlige på Facebook. Omtrent halvparten av innleggene deres var enten personifisert politisk, personlige eller personlig objektivert. Dessuten ser vi at de i stor grad byr på norsk natur, fritidsaktiviteter og sportentusiasme. Jonas deler mye fra skiturer og naturopplevelser, mens Erna har en tendens til å komme med humoristiske innslag og er noe mer muntlig i stilen. I tillegg ser vi at begge kandidatene er flinke til å få til en dialog med velgerne. Vi ser en tendens til at de postene som inneholder personlige innslag er mer populære enn de rent politiske postene. Direktesendte videoer ser også ut til å være populære innslag, der brukerne får et innblikk i politikernes hverdag på besøk rundt om i landet

Triaxial Superdeformation in 163 Lu

Abstract High-spin states in 163 Lu have been investigated using the Euroball spectrometer array. The previously known superdeformed band has been extended at low and high energies, and its connection to the normal-deformed states has been established. From its decay the mixing amplitude and interaction strength between superdeformed and normal states are derived. In addition, a new band with a similar dynamic moment of inertia has been found. The experimental results are compared to cranking calculations which suggest that the superdeformed bands in this mass region correspond to shapes with a pronounced triaxiality ( γ ≈±20°)

Lokale og nasjonale prisstrategier i det norske daglivaremarkedet : en empirisk undersøkelse av Kiwi og REMA 1000

I denne utredningen har det blitt gjennomført empiriske undersøkelser av prisstrategier i Kiwi og REMA 1000. For å avdekke hvorvidt kjedene benytter lokale eller nasjonale prisstrategier har vi samlet inn 2572 priser i totalt 16 Kiwi- og REMA 1000-butikker i Hordaland. Det er lagt stor vekt på forklaring av metode for datainnsamling, da liknende undersøkelser i liten grad er utført tidligere. Resultater fra undersøkelsene analyseres i henhold til teori om lokale og nasjonale prisstrategier i kjeder. Vi finner at Kiwi i hovedsak har en nasjonal prisstrategi. Våre undersøkelser viser at kasseprisene på tvers av undersøkte Kiwi-butikker i Hordaland er like. Dette er i tråd med uttalelser fra Kiwis ansatte og hovedkontor. REMA 1000 hevder derimot at deres priser tilpasses den lokale konkurransesituasjonen. I en omfattende prisundersøkelse var prisene på mange varer forskjellige i undersøkte REMA 1000-butikker. Oppfølgingsundersøkelser av REMA 1000 ble utformet for å avdekke en eventuell lokal tilpasning, og vi finner at få priser i REMA 1000 tilpasses tilbud hos nærliggende konkurrenter i Hordaland. Basert på utsagn fra ansatte og hovedkontor, tror vi at priser i større grad tilpasses lokale konkurranseforhold i andre geografiske områder

Optimizing maintenance plans of offshore wind farms by calculating the likelihood of future turbine failures

Although offshore wind power shows promising energy potentials, high cost of operating and maintaining offshore wind farms concerns investors. Different maintenance strategies are applied by wind farm operators to overcome this drawback. A mixed integer optimization model is developed to find the optimal maintenance plan for an offshore wind farm. The proposed model include probabilistic failure times, multiple components per wind turbine, route decisions and imperfect maintenance. That is, aspects usually studied individually in the literature. Maintenance actions are scheduled based on the calculated likelihood of future turbine failures. Results from numerical experiments show that applying an imperfect preventive maintenance strategy, as opposed to a preventive replacement strategy, is preferable in most scenarios. An additional heuristic algorithm is presented. Close to optimal solutions with optimality gaps between 1% and 3% prove that the heuristic algorithm yields good solutions

Guidance and Decision Making using MachineLearning for Small Autonomous Ships

Risikobasert beslutningstaking er viktig for at autonome skip skal unngå kollisjoner. For skip med høy grad av autonomi blir disse beslutningene tatt av systemet, og denne masteroppgaven undersøker bruken av maskinlæring som beslutningstager. Mer presist benyttes dyp forsterket læring for å sette veipunktene for det autonome skipet. For at dette skal være gjennomførbart trenger skipet et tilpasset veilednings-, navigasjons- og kontrollsystem. Derfor presenterer denne oppgaven et nytt veiledningssystem og undersøker påliteligheten ved bruk av dyp forsterket læring som beslutningstager. Det første bidraget i denne oppgaven er et nytt veiledningssystem. Fokuset ligger på overaktuerte skip med DP system, og derfor må veiledningssystemet generere referanser for posisjon, hastighet og akselerasjon i tre frihetsgrader. Den nye metoden kombinerer LOS og referansefiltre for å oppnå fire egenskaper: den første er å vedlikeholde ønsket hastighet gjennom veipunktene, og at ønsket hastighet kan variere. Den andre er at neste veipunkt ikke trengs før det forrige er nådd. Den tredje egenskapen er at systemet er kompatibelt med et DP system og den siste er at ønsket heading ikke trenger å presiseres av operator, men heller bestemmes av LOS. Gjennom simuleringer så man av veiledningssystemet ga ønsket oppførsel og oppfylte de fire egenskapene. Det ble også tydelig at de fysiske begrensningene til skipet førte til trege svinger og endring av hastighet med det valgte referansefilteret. I tillegg fører den varierende hastigheten til at både look-ahead lengden og akseptanseverdien bør variere. Til slutt ble det gjennomført en fullskalatesting for å verifisere resultatene i en reell situasjon og undersøke hvordan systemet taklet å bli påvirket av miljøkrefter. Testingen ga lovende resultater og understreker at veiledningssystemet bør bli videre utviklet så det blir så fleksibelt som ønskelig. Det andre bidraget er å foreslå og evaluere en metode som benytter maskinlæring for å generere veipunkter. DDQN og Q-læring ble implementert og testet i to ulike miljøer. Q-læring ga gode resultater i det enkle miljøet, men klarte ikke å konvergere til en stabil oppførsel i det avanserte miljøet grunnet for mange mulige tilstander. DDQN oppnådde ikke tilstrekkelig godt resultat i noen av miljøene til at man kan stole på algoritmen uten at den først blir forbedret. To forslag til endringer er å enten benytte metoden som en del av et større system med online risikostyring, eller prøve med andre algoritmer og nye treningsregimer. Det trengs mer forskning for å konkludere om de foreslåtte metodene for maskinlæring er egnet for autonome skip

Factors Determining the Development of the Tanzanian Private Equity Market

The global private equity industry has experienced continuous growth in the last decade, and we have witnessed an even stronger growth in East Africa. However, Tanzania has not been following these trends, and despite theexceptional economic growthof the country,itlags behind in attracting private equity deals. This research aims to provide an understanding of the underlying reasons for the low private equity activity by studying potential factors affecting the development of the private equity market in Tanzania. The primary research question seeks to explain the factors and the way they affect private equity allocation decisions. The secondary objective of this study is to highlight the policy implications specific to Tanzania that could make the country more attractive for private equity investments. This research aims to complement the underdevelopedacademic literature on private equity activity in Tanzania, where we build on the framework presented by Groh, Liecthenstein, Lieser, & Biesinger, (2018)to rank a country’s attractiveness for private equity investors. A qualitative approach was utilized to find the relative importanceof the factors, assigned by actual private equity investors. The main findings from this study, guided by thetheoretical framework,are that tax rates, availability of debt, exit opportunities, quality of legal enforcement, education and human capital, and deal opportunities are the most important factors that contribute to explaining the development of the Tanzanian private equity market. In addition, two new factors,political stability and investor’s perception of a country,emerged during the research andwere also considered as important allocation criteria for private equity investors. The results of this study indicate that there are five key areas in need of improvement; legal system, tax system, administrative burdens, education system, and infrastructure. It was suggested that an increased effort from the policymakers to focus on, and improve these areas could increase the country’s attractiveness for private equity investors

Factors Determining the Development of the Tanzanian Private Equity Market

Master's thesis Business Administration BE501 - University of Agder 2019The global private equity industry has experienced continuous growth in the last decade, and we have witnessed an even stronger growth in East Africa. However, Tanzania has not been following these trends, and despite theexceptional economic growthof the country,itlags behind in attracting private equity deals. This research aims to provide an understanding of the underlying reasons for the low private equity activity by studying potential factors affecting the development of the private equity market in Tanzania. The primary research question seeks to explain the factors and the way they affect private equity allocation decisions. The secondary objective of this study is to highlight the policy implications specific to Tanzania that could make the country more attractive for private equity investments. This research aims to complement the underdevelopedacademic literature on private equity activity in Tanzania, where we build on the framework presented by Groh, Liecthenstein, Lieser, & Biesinger, (2018)to rank a country’s attractiveness for private equity investors. A qualitative approach was utilized to find the relative importanceof the factors, assigned by actual private equity investors. The main findings from this study, guided by thetheoretical framework,are that tax rates, availability of debt, exit opportunities, quality of legal enforcement, education and human capital, and deal opportunities are the most important factors that contribute to explaining the development of the Tanzanian private equity market. In addition, two new factors,political stability and investor’s perception of a country,emerged during the research andwere also considered as important allocation criteria for private equity investors. The results of this study indicate that there are five key areas in need of improvement; legal system, tax system, administrative burdens, education system, and infrastructure. It was suggested that an increased effort from the policymakers to focus on, and improve these areas could increase the country’s attractiveness for private equity investors