[논문 리뷰] A new insight into the Position Optimization of Wave Energy Converters by a Hybrid Local Search

Mehdi Neshat, Bradley Alexander외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 04. 21.

Wave and Wind Energy Systems참고 문헌 28인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 파도 에너지 변환기(WEC) 어레이의 배치를 최적화하기 위해 서피게이트 파wr 모델을 사용하는 하이브리드 국소 탐색 방법을 제안한다. 이는 전력 출력을 크게 향상시키고 수렴 속도를 높이며, 실제 및 합성 파도 환경 5개에서 최신 메타휴리스틱 기법들을 능가한다. 이 방법은 저비용 대체 평가를 바탕으로 한 국소적이고 적응형 최적화를 활용한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 복잡한 다중 모드 간섭 환경에서 파도 에너지 팜의 출력을 극대화하기 위한 최적의 부표 배치 문제를 해결하기 위해.
• 유체역학적 상호작용으로 인해 평균 700초가 소요될 수 있는 WEC 어레이 레이아웃 평가의 계산 비용을 줄이기 위해.
• 고정밀도 파도 모델에서 실용적인 구현이 가능한 고품질의 해답을 최소한의 함수 평가 수로 도출할 수 있는 탐색 방법을 개발하기 위해.
• 국소 탐색, 기울기 기반 기법, 그리고 대체 모델을 조합한 하이브리드 탐색 히وري스틱의 실세계 파도 조건에서의 효과성을 조사하기 위해.
• WEC 레이아웃 최적화에서 해답 품질, 수렴 속도, 계산 비용 간의 트레이드오프를 탐색하기 위해.

제안 방법

• 제안된 방법은 전체 유체역학적 시뮬레이션에 의존하는 것을 줄이기 위해 서피게이트 파wr 모델을 사용해 에너지 출력을 신속하게 추정한다.
• 하이브리드 국소 탐색 전략은 부표를 순차적으로 배치하며, 서피게이트 모델을 활용해 상호작용 평가 비용을 최소화한다.
• 알고리즘은 농장 경계가 정의된 후에, 처음으로 부표를 배치하는 데 서피게이트 모델을 사용하고, 이후 국소 및 기울기 기반 탐색으로 전환한다.
• 지역 경관 정보를 기반으로 탐색 방향과 스텝 크기를 적응적으로 선택함으로써 수렴 속도를 향상시킨다.
• 네델-메이드 하강 단체법과 기울기 기반 국소 탐색의 요소를 융합하여 효율적으로 해답을 정밀 조정한다.
• 서피게이트 모델은 지역 파도 조건에 맞게 맞춤화되며, 새로운 부표가 배치될수록 동적으로 업데이트되어 변화하는 어레이 구성에 항상 관련성을 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 서피게이트 파워 모델을 사용하는 하이브리드 국소 탐색은 WEC 어레이 레이아웃 최적화에서 최신 메타휴리스틱 기법과 비교해 어떻게 성능을 냈는가?
• RQ2 저해상도 대체 모델은 고비용 WEC 평가 환경에서 해답 품질을 희생시키지 않고 수렴 속도를 얼마나 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 다양한 파도 환경에서의 구성적 간섭 및 파괴적 간섭 패턴은 레이아웃 알고리즘의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 국소 최적화를 활용한 부표의 순차적 배치는 고품질 해답을 도출하기 위해 필요한 전체 유체역학 평가 수를 줄일 수 있는가?
• RQ5 초기 배치 후 추가적인 글로벌 정밀 조정을 위해 백트래킹을 允허할 경우, 해답 품질과 계산 비용 간의 트레이드오프는 어떠한가?

주요 결과

• ISLS(II)-AS 하이브리드 방법은 모든 5개의 파도 시나리오에서 가장 높은 평균 q-요소를 기록했으며, CMA-ES, DE, LS-NM보다 해답 품질과 수렴 속도 면에서 뛰어났다.
• 퍼스위 파도 시나리오에서 ISLS(II)-AS 방법은 CMA-ES, DE, LS-NM보다 훨씬 높은 전력 출력을 기록한 16개 부표 레이아웃을 생성했으며, 보간된 파도 에너지 경관도에서 이를 시각화하였다.
• 이 방법은 고에너지 영역에 집중함으로써 고품질 해답에 도달하기 위해 필요한 전체 함수 평가 수를 줄였고, 중복된 상호작용 모델링을 최소화하였다.
• 서피게이트 모델은 후보 레이아웃의 신속한 평가를 가능하게 하여 평균 평가 시간을 약 700초에서 일부 분의 일로 단축했으며, 높은 예측 정확도를 유지하였다.
• q-요소 향상 경로 분석 결과, 애들레이드, 퍼스위, 타스마니아에서의 구성적 간섭이 성능 향상에 기여한 반면, 시드니의 파괴적 간섭 조건에서도 네트워크 수익이 발생하였다.
• 초기 백트래킹 실험 결과, 에너지 출력이 약 2~3% 향상되었지만, 원래 방법 대비 비용이 87배 높아져 고비용 정밀 조정에 대한 유의미한 이점은 제한적임을 시사하였다.