유전 알고리즘을 이용한 풍력터빈 최적배치에 관한 연구

양경부; 조경호; 허종철

doi:10.3795/KSME-B.2018.42.6.411

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자료유형: 학술저널

저자정보: 양경부 (제주대학교) 조경호 (제주대학교) 허종철 (제주대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 논문집 B권 대한기계학회논문집 B권 제42권 제6호(통권 제393호)

발행연도: 2018.6

수록면: 411 - 420 (10page)

DOI: 10.3795/KSME-B.2018.42.6.411

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공학적 관점에서 풍력발전단지의 최대 목표는 풍력발전단지에서 생산되는 전기 에너지 생산량을 최대화 하는 것이다. 본 연구에서는 풍력발전단지 설계시 제한된 공간내에서 후류로 인한 에너지 손실을 최소화하여 생산되는 에너지를 최대화하기 위한 풍력터빈 최적배치 알고리즘을 개발하였다. 개발 알고리즘은 확률론적 최적화 기법의 하나인 유전 알고리즘을 기반으로 풍력터빈 배치에 적합한 염색체를 구성하고 단지효율을 목적함수로 사용하여 실제 풍력발전단지를 대상으로 그 성능을 검토하였다. 알고리즘 수행 결과 기존 배치 보다 연간 시스템 이용율이 1.4% 향상되면서 기존 배치의 연간 에너지 생산량 보다 높은 연간 에너지를 발생하는 배치결과를 도출함으로써 풍력단지 설계 과정에 자동배치 알고리즘의 적용 가능성을 보여주었다.

#Wind Turbines(풍력터빈) #Layout Optimization(최적배치) #Genetic Algorithm(유전 알고리즘) #Annual Energy Production(연간 에너지 생산량) #Wake Effect(후류영향)

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Mosetti, G., Poloni, C. and Diviacco, B., 1994, “Optimization of Wind Turbine Positioning in Large Wind Farms by Means of a Genetic Algorithm,” Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 51, pp. 105~116. Grady, S.A., Hussaini, M.Y. and Abdullah, M.M., 2005, “Placement of wind Turbines Using Genetic Algorithms,” Renewable Energy, 30, pp. 259~270. Marmidis, G., Lazarou, S., Pyrgioti, E., 2008, “Optimal Placement of Wind Turbines in a Wind Park Using Monte Carlo Simulation,” Renewable Energy, 33, pp. 1455~1460. Kusiak, A. and Song, Z., 2010, “Design of Wind Farm Layout for Maximum Wind Energy Capture,” Renewable Energy, 35, pp. 685~694. Wagner, M., Day, J. and Neumann, F., 2013, “A Fast and Effective Local Search Algorithm for Optimizing the Placement of Wind Turbines,” Renewable Energy, 51, pp. 64~70.

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