[論文レビュー] A new insight into the Position Optimization of Wave Energy Converters by a Hybrid Local Search

Mehdi Neshat, Bradley Alexander+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 21, 2019

Wave and Wind Energy Systems参考文献 28被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、波力発電装置（WEC）アレイにおける配置最適化を、代理パワー・モデルを用いたハイブリッド局所探索法によって実現する手法を提案している。この手法は、出力の向上と収束速度の向上を著しく実現しており、5つの実波環境および合成波環境において、最先端のメタヒューティックスを上回る性能を発揮する。低コストの代理評価によって駆動される局所的で適応的な最適化を活用することで実現された。

ABSTRACT

Renewable energy, such as ocean wave energy, plays a pivotal role in addressing the tremendous growth of global energy demand. It is expected that wave energy will be one of the fastest-growing energy resources in the next decade, offering an enormous potential source of sustainable energy. This research investigates the placement optimization of oscillating buoy-type wave energy converters (WEC). The design of a wave farm consisting of an array of fully submerged three-tether buoys is evaluated. In a wave farm, buoy positions have a notable impact on the farm's output. Optimizing the buoy positions is a challenging research problem because of very complex interactions (constructive and destructive) between buoys. The main purpose of this research is maximizing the power output of the farm through the placement of buoys in a size-constrained environment. This paper proposes a new hybrid approach of the heuristic local search combined with a numerical optimization method that utilizes a knowledge-based surrogate power model. We compare the proposed hybrid method with other state-of-the-art search methods in five different wave scenarios -- one simplified irregular wave model and four real wave climates. Our method considerably outperforms all previous heuristic methods in terms of both quality of achieved solutions and the convergence-rate of search in all tested wave regimes.

研究の動機と目的

• 複雑で多モードの干渉環境下において、波力発電ファームの出力を最大化するための浮体の最適配置を実現すること。
• 波動力学的相互作用のため、1回の評価に最大700秒を要するWECアレイ配置の評価にかかる計算コストを低減すること。
• 高精度な波モデル上で実用的に導入可能な、最小限の関数評価回数で高品質な解を達成する探索手法を開発すること。
• 局所探索、勾配技術、およびプロキシモデルを組み合わせたハイブリッド探索ヒューリスティクスの実世界の波条件における有効性を調査すること。
• WEC配置最適化における解の品質、収束速度、計算コストのトレードオフを明らかにすること。

提案手法

• 提案手法は、代理パワー・モデルを用いてエネルギー出力を迅速に推定し、探索中に高価な完全な水力学的シミュレーションへの依存を低減する。
• ハイブリッド局所探索戦略により、浮体を逐次配置し、代理モデルを用いて配置意思決定をガイドすることで、相互作用評価コストを最小化する。
• アルゴリズムは、最初に代理モデルを用いて最初の行の浮体を最適化し、ファームの境界が定義されると、局所的および勾配ベースの探索に切り替える。
• 局所的地形情報に基づいて、探索方向およびステップサイズを適応的に選択することで、収束速度を向上させる。
• Nelder-Meadの下降単体法と勾配ベースの局所探索を組み合わせることで、効率的な解の精錬を実現する。
• 局所的な波条件に合わせてカスタマイズされた代理モデルを用い、新しい浮体が配置されるたびに動的に更新することで、進化するアレイ構成に適合させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 代理パワー・モデルを用いたハイブリッド局所探索は、WECアレイ配置最適化において、最先端のメタヒューティックスと比較してどのように異なるか？
• RQ2 低精度のプロキシモデルは、高コストなWEC評価環境において、解の品質を損なわずに収束速度をどの程度向上できるか？
• RQ3 異なる波環境における構成的干渉および破壊的干渉のパターンは、配置アルゴリズムの性能にどのように影響を与えるか？
• RQ4 局所最適化を用いた浮体の逐次配置は、高品質な解を得るために必要な完全な水力学的評価回数をどれだけ削減できるか？
• RQ5 初期配置後にさらにグローバルな精錬を許容するバックトラッキングを許可した場合、解の品質と計算コストのトレードオフはどのようになるか？

主な発見

• ISLS(II)-ASハイブリッド手法は、全5つの波環境において最高の平均qファクターを達成し、CMA-ES、DE、LS-NMを上回る解の品質と収束速度を実現した。
• パースの波環境では、ISLS(II)-AS手法が16個の浮体からなる配置を生成し、CMA-ES、DE、LS-NMよりも顕著に高い出力を達成した。波エネルギー分布の補間図により可視化された。
• この手法は、高エネルギー領域に注目し、重複する相互作用モデリングを最小限に抑えることで、高品質な解に到達するための完全関数評価回数を削減した。
• 代理モデルにより、候補となる配置の迅速な評価が可能となり、平均評価時間は約700秒からわずかの時間に短縮されたが、高い予測精度を維持した。
• qファクターの向上経路を分析した結果、アデレード、パース、タスマニアでは構成的干渉が性能向上に寄与した一方、シドニーでは破壊的干渉が存在しても依然としてネットゲインが得られた。
• 予備的なバックトラッキング実験では、エネルギー出力に2〜3％の向上が見られたが、元の手法と比較してコストは87倍に上昇した。これは、高コストな精錬による利益が限定的であることを示唆している。