3.133.147.252
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KCI 등재
유전자 알고리즘을 이용한 해상풍력단지 조성에 관한 연구
A Study on Building an Offshore Wind Farm using Genetic Algorithm
고현정 ( Ko Hyun-jeung )
UCI I410-ECN-0102-2021-300-000390940

해상풍력단지 조성작업은 선박을 이용한 해상작업이 요구됨에 따라 해상의 기상여건에 매우 민감하다. 이는 해상여건이 악화하면 해상풍력단지 완공 시기가 지연되면서 선박임대료, 인건비 등의 추가적인 비용이 발생하고, 궁극적으로 해상풍력단지 운영의 경제성에 영향을 끼치게 된다. 따라서 본 연구에서는 변화하는 해상여건에 따른 해상작업의 불확실성을 고려하여 해상풍력단지 조성에 관한 일정계획을 참고할 수 있는 분석모델을 개발하였다. 이를 위해 먼저 분석모델 구축을 위해 국내 해상풍력단지 조성을 위한 해상물류 프로세스를 정의하였다. 국내의 해상풍력단지 조성을 위한 해상물류는 항만을 중계지로 활용하는 체계이다. 항만에서 해상풍력 시스템의 구성품이 집화되고, 이를 반 조립한 후 선박을 이용하여 운송하고 해상에서 설치하는 방식이다. 다음으로 정의된 해상물류 프로세스에 기초한 수리적 모델을 개발하였다. 또한, 개발된 수리적 모델이 NP-hard 문제에 속하므로 휴리스틱 기법인 유전자 알고리즘을 개발하여 국내 서남해안 해상풍력단지 조성 프로젝트 사례에 적용하였다. 그 결과 해상풍력터빈 1기당 평균 설치작업 일수는 3.13∼3.29일로 분석되었다. 그리고 해상풍력 시스템의 설치 대수가 적으면 해저작업을 선행한 후 해상작업을 하는 것이 타당한 것으로 나타났다. 반면에 대규모의 해상풍력단지를 조성할 경우는 해상여건을 고려하여 전략적으로 일정을 관리하는 것이 필요한 것으로 분석되었다.

The construction of offshore wind farms is very sensitive to the weather conditions due to the demand for maritime work using ships. If the delay of completion of offshore wind farm is occurred depending on the weather and marine conditions, additional costs will be incurred, which will eventually affect the economics of offshore wind farm operation. Therefore, in this study, we tried to developed a schedule analysis model for the construction of offshore wind farm considering the uncertainty of marine work according to the changing marine conditions. For this purpose, we firstly defined maritime logistics processes for the construction of offshore wind farms with respect to the situation in Korea. In fact, the maritime logistics system for the construction of offshore wind farms was a system that utilized ports as relay stations. The components of the offshore wind power system were collected in the port, semi-assembled, transported by ship, and installed at sea. Next, a mathematical model was developed based on the marine logistics process defined. In addition, since the developed mathematical model belonged to the NP-hard problem, the genetic algorithm was developed as an heuristic technique and applied to the example problem. As a result, the average installation work days per offshore wind turbine were analyzed to be 3.13∼3.29 days. If the number of offshore wind turbines to be installed was small, it was found that the submarine works were on the priority compared to the works above the water. On the other hand if the number was large, it was necessary to strategically adjust the work schedule of installing offshore wind turbines considering the maritime conditions.

Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 이론적 배경
Ⅳ. 연구모형
Ⅴ. 결 론
참고문헌
[자료제공 : 네이버학술정보]
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