[논문 리뷰] Placement and Routing Optimization for Automated Inspection with UAVs: A Study in Offshore Wind Farm

Hwei-Ming Chung, Sabita Maharjan외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 15.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 23인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 해상 풍력발전소에서 드론 기반 자동 점검을 위한 이단계 최적화 프레임워크를 제안하며, 풍속 제약 조건 하에서 드론 기수를 최소화하고 점검 시간을 최소화하기 위한 드론 위치 결정과 경로 최적화를 다룬다. 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 최적의 드론 배치 및 경로 계획을 달성하였으며, Walney 풍력발전소 데이터를 기반으로 검증되었으며, 최대 비행 시간 20분, 에너지 소비량 212.82W를 기준으로 운영 위험과 노동 강도를 감소시켰다.

ABSTRACT

Wind power is a clean and widely deployed alternative to reducing our dependence on fossil fuel power generation. Under this trend, more turbines will be installed in wind farms. However, the inspection of the turbines in an offshore wind farm is a challenging task because of the harsh environment (e.g., rough sea, strong wind, and so on) that leads to high risk for workers who need to work at considerable height. Also, inspecting increasing number of turbines requires long man hours. In this regard, unmanned aerial vehicles (UAVs) can play an important role for automated inspection of the turbines for the operator, thus reducing the inspection time, man hours, and correspondingly the risk for the workers. In this case, the optimal number of UAVs enough to inspect all turbines in the wind farm is a crucial parameter. In addition, finding the optimal path for the UAVs' routes for inspection is also important and is equally challenging. In this paper, we formulate a placement optimization problem to minimize the number of UAVs in the wind farm and a routing optimization problem to minimize the inspection time. Wind has an impact on the flying range and the flying speed of UAVs, which is taken into account for both problems. The formulated problems are NP-hard. We therefore design heuristic algorithms to find solutions to both problems, and then analyze the complexity of the proposed algorithms. The data of the Walney wind farm are then utilized to evaluate the performance of the proposed algorithms. Simulation results clearly show that the proposed methods can obtain the optimal routing path for UAVs during the inspection.

연구 동기 및 목표

• 해상 풍력발전소에서 풍력 터빈 전체를 점검하기 위해 필요한 드론 수를 최소화하여 운영 비용과 위험을 감소시키는 것.
• 풍속에 의한 속도 및 범위 영향을 고려하여 드론 비행 경로를 최적화함으로써 총 점검 시간을 최소화하는 것.
• 드론 보조 풍력발전소 점검에서 NP-완전 문제인 위치 결정 및 경로 최적화 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 계산 효율적인 휴리스틱 해법을 개발하는 것.
• 실제 Walney 해상 풍력발전소 데이터를 사용하여 프레임워크를 검증하고, 현실적인 풍속 및 드론 성능 파rameter를 통합하는 것.

제안 방법

• 풍속 영향을 받는 비행 범위와 최대 비행 시간 제약 조건 하에서 드론 수를 최소화하는 위치 결정 최적화 문제를 수립한다.
• 풍속에 의해 유도되는 지상 속도 변화를 고려하여 총 점검 시간을 최소화하는 경로 최적화 문제를 개발한다.
• 프로파일, 인덕티브, 파라사이트 파워 성분을 포함하는 물리 기반의 전력 방정식을 사용하여 드론 에너지 소비를 모델링한다.
• 배터리 용량과 전력 소비량에서 최대 비행 시간을 유도하고, 시뮬레이션 파rameter 기반으로 실용적인 20분 제한을 설정한다.
• 드론 위치 결정 및 경로 최적화를 위한 휴리스틱 알고리즘을 설계하였으며, 특정 수렴 조건 하에서 위치 결정 알고리즘의 최적성에 대한 증명을 제공한다.
• 벡터 기반의 결과 속도 모델을 사용하여 풍속(속도 및 방향) 데이터를 속도 및 지상 속도 계산에 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 실제 풍속 조건과 드론 성능 한계 하에서 해상 풍력발전소의 모든 터빈을 점검하기 위해 필요한 최소 드론 수는 얼마인가?
• RQ2 풍속이 속도 및 범위에 미치는 영향을 고려하여 드론 비행 경로를 어떻게 최적화할 수 있는가? 이는 총 점검 시간을 최소화하는 데 기여한다.
• RQ3 풍속은 드론의 지상 속도와 에너지 소비에 어떤 영향을 미치며, 경로 계획을 위해 이를 정확하게 모델링할 수 있는가?
• RQ4 휴리스틱 알고리즘이 해상 풍력발전소의 NP-완전 문제인 드론 위치 결정 및 경로 최적화 문제에 대해 근사 최적 해를 제공할 수 있는가?
• RQ5 제안된 프레임워크는 Walney 해상 풍력발전소에서의 실제 데이터를 기반으로 하여 실제 환경 조건에서 어떻게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 제안된 드론 위치 결정을 위한 휴리스틱 알고리즘은 최적 해 수렴을 달성하였으며, 제약 위반 없이 더 이상 드론을 제거할 수 없음을 모순에 의해 증명하였다.
• 물리 기반 전력 모델을 사용하여 드론 에너지 소비량을 212.82W로 계산하였으며, 이에 따라 최대 비행 시간은 20.02분으로 도출되었고, 시뮬레이션에서는 20분으로 설정되었다.
• 경로 최적화는 풍속에 의해 유도되는 지상 속도 변화를 고려하여 총 점검 시간을 최소화하는 최적 경로를 성공적으로 계산하였다.
• Walney 풍력발전소에서의 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 점검 시간과 드론 기수를 효과적으로 감소시켰다.
• harsh한 해상 환경에서 풍속을 고려한 자동 드론 운영을 통해 수동 점검 노력과 작업자 위험을 크게 감소시켰다.
• 속도 및 범위 모델링에 풍속 데이터를 통합함으로써 경로 계획 정확도와 임무 실현 가능성이 향상되었다.