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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 2,045 - 2,052 (8page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2024.73.11.2045
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Offshore wind power is gaining attraction as a sustainable energy solution, but optimizing topologies for changing environments remains a significant challenge. Existing algorithms design static topologies based on specific environmental conditions, which limits the flexibility of real-time adaptation.
In this study, we propose a dynamic topology optimization technique using deep Q-networks (DQN) to address this problem. We model offshore wind farm topology optimization as a Markov decision process (MDP) and apply DQNs to solve it in real-time. Experiments are conducted through simulations using an offshore wind farm model with 40 wind turbines (5MW). DQN-based optimization achieved an annual energy production of 894.7 GWh and an average transmission loss rate of 4.80%, outperforming the fixed topology and random breaker switching methods. DQN showed high adaptability to seasonal wind direction changes and power demand fluctuations, maintaining stable performance throughout the year.
In this study, we propose a dynamic topology optimization technique using deep Q-networks (DQN) to address this problem. We model offshore wind farm topology optimization as a Markov decision process (MDP) and apply DQNs to solve it in real-time. Experiments are conducted through simulations using an offshore wind farm model with 40 wind turbines (5MW). DQN-based optimization achieved an annual energy production of 894.7 GWh and an average transmission loss rate of 4.80%, outperforming the fixed topology and random breaker switching methods. DQN showed high adaptability to seasonal wind direction changes and power demand fluctuations, maintaining stable performance throughout the year.
목차
Abstract
1. 서론
2. 해상풍력단지 토폴로지 시뮬레이션 모델링
3. 심층 강화학습
4. 토폴로지 최적화 문제 정의
5. 토폴로지 최적화 실행 및 평가
6. 결론
References
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