[論文レビュー] Offshore Wind Farm Layout Optimization Using Adapted Genetic Algorithm: A different perspective

Liu Feng, Zhifang Wang|arXiv (Cornell University)|Mar 27, 2014

Wind Energy Research and Development参考文献 5被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、固定されたタービン数を維持し収束を加速するために、従来のランダムな交叉に代えて位置交換操作を導入した適応的遺伝的アルゴリズム（AGA）を提案する。実際の風況条件下で最大97.67％の効率を達成し、従来のGAや均一配置よりも優れている。また、5％の出力損失で済ませる場合、風力発電所の面積を64％まで削減可能であることが判明し、最適な風力発電所のサイズ決めに関する新たな知見を提供する。

ABSTRACT

In this paper we study the problem of optimal layout of an offshore wind farm to minimize the wake effect impacts. Considering the specific requirements of concerned offshore wind farm, we propose an adaptive genetic algorithm (AGA) which introduces location swaps to replace random crossovers in conventional GAs. That way the total number of turbines in the resulting layout will be effectively kept to the initially specified value. We experiment the proposed AGA method on three cases with free wind speed of 12 m/s, 20 m/s, and a typical offshore wind distribution setting respectively. Numerical results verify the effectiveness of our proposed algorithm which achieves a much faster convergence compared to conventional GA algorithms.

研究の動機と目的

• タービン数を固定したまま、海上風力発電所におけるウィーク効果を最小限に抑える課題に対処すること。
• 従来の遺伝的アルゴリズムに比べ、収束速度と解の品質を向上させること。
• 経済的計画のための風力発電所の面積と出力効率のトレードオフを明らかにすること。
• 目的出力に対して最小限の実現可能な風力発電所の面積を決定する新たな視点を提供すること。

提案手法

• AGAは、標準的なランダム交叉の代わりに、タービンの位置を入れ替えることで、タービン総数を維持する位置交換メカニズムを採用する。
• アルゴリズムは反復的に性能が最悪のタービンを特定し、その位置を移動させることで全体の効率を向上させる。
• 各タービンの下流における風速低下を定量化するために、Jensenのウィークモデルが用いられる。
• 単一の風速・風向、複数の風速、均一な風分布、およびワイブル分布に従う風速・風向の4つのケースで検証が実施された。
• 風力発電所の面積削減と出力損失の関係をモデル化するために3次多項式フィットが適用された。
• 収束性と効率の向上を検証するため、AGAの性能は均一配置と従来のGAと比較された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 遺伝的アルゴリズムは、タービン数を固定したまま収束を加速するためにどのように適応可能か？
• RQ2 風速・風向の分布が変化する条件下で、ウィーク効果が全体の風力発電所効率に与える影響は何か？
• RQ3 出力が比例して低下しない範囲で、風力発電所の面積を大幅に削減可能か？その最適なトレードオフは何か？
• RQ4 提案されたAGAは、従来の遺伝的アルゴリズムおよび均一配置に比べ、性能と収束速度でどのように優れているか？
• RQ5 実際の海上風況条件下で、最大出力に近い状態を維持できる最小限の実現可能な風力発電所の面積は何か？

主な発見

• 提案されたAGAは、すべてのテストケースにおいて従来の遺伝的アルゴリズムよりも高速な収束と高い効率を達成した。
• 形状母数2.1のワイブル分布風況下では、AGAが97.67％の効率を達成し、実世界の風変動に対して高いロバストネスを示した。
• 風力発電所の辺長を短縮した場合、160mから100mに縮小（面積36％削減）しても、風速12m/s条件下で同じ出力が維持された。
• 5％の許容出力低下を許容する場合、風力発電所の面積を64％まで削減可能であり、土地利用最適化における顕著な経済的潜在能力を示している。
• 面積を47.44％削減した場合、出力損失はわずか0.325％にとどまり、面積利用の高効率性が顕著に示された。
• 特に複雑な風況条件下では、AGAは均一配置に比べて平均出力が著しく優れていた。