KR20210006874A - 칼만필터 및 심층강화학습 기반의 풍력발전기 요 오정렬 제어 방법 - Google Patents

칼만필터 및 심층강화학습 기반의 풍력발전기 요 오정렬 제어 방법 Download PDF

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Abstract

칼만필터 및 심층강화학습 기반의 풍력발전기 요 오정렬 제어 방법이 개시된다. 본 발명의 요 오정렬 제어 방법은 풍력발전기 정상 운전 중, 일련의 실제 상대적 풍향 측정치에 칼만필터를 적용하여 비정상성의 조립 오차각을 계산하고, 액터-크리틱 유동편향각 예측 심층강화학습 모델을 통해 비정상성의 유동편향각을 계산하여 요 오정렬 추정 및 보정을 통해, 비정상성의 요 오정렬 보정을 전자동화하여 요 오정렬의 비정상성 대한 수동적 보정에 대한 운영비용 감소를 극대화한다.

Description

칼만필터 및 심층강화학습 기반의 풍력발전기 요 오정렬 제어 방법{Kalman Filter and Deep Reinforcement Learning based Wind Turbine Yaw Misalignmnet Control Method}
본 발명은 칼만필터 및 심층강화학습 기반의 요 오정렬(yaw misalignment) 보정값 예측 모델을 통해 풍력발전기(wind turbine)의 전력생산을 최대화하는 요 오정렬 제어 방법에 관한 것이다. 구체적으로는 칼만필터(Kalman filter) 및 순환신경망(recurrent neural network) 기반의 시퀀스(sequence) 유동편향각(flow deflection) 예측 모델을 통해 풍력발전기로부터 수신한 자유풍속(free stream wind speed) 및 로터 회전속도(rotor rotation speed)로부터 후방의 난류에 의해 생기는 유동편향각을 예측하는 방법, 풍력발전기 정상 운전(comissioning) 중 출력 전력(active power)을 보상값으로 풍력발전기의 전력생산을 극대화하는 액터-크리틱(actor-critic) 유동편향각 예측 심층강화학습(deep reinforcement learning) 모델을 자가학습(self-learning)하고, 이 모델로부터 예측한 유동편향각, 풍력발전기 운전 데이터로부터 얻은 상대적 풍향(relative wind direction) 및 칼만필터를 통해 계산한 조립 오차각(assembly angle)을 이용하여 요 오정렬을 추정하고 보정하는, 요 오정렬 제어 방법에 관한 것이다.
도 1과 같이 풍향과 마주하는 방향으로 로터가 회전하여 전력을 얻는 수평축 풍력발전기의 경우, 전력생산을 최대화시키기 위해 풍향과 마주하는 방향으로 나셀(nacelle)을 회전시켜야 한다. 풍향과 마주하는 방향으로 나셀을 회전시키기 위해 이러한 풍력발전기는 나셀을 회전시키는 요잉 시스템(yawing system), 나셀에 설치된 풍향계(wind vane)과 풍속계(anemometer)로 구성된 기상탑(meteorological mast), 요 오정렬을 계산하여 보정하기 위해 요잉시스템을 제어하는 요 제어기(yaw controller)를 가진다.
도 2와 같이 요 오정렬을 나셀 방향에 대한 상대적 풍향, 풍향계 또는 라이다(Lidar)의 조립 오차각, 로터 후방의 난류에 의해 생기는 유동편향각으로 정의할 수 있다. 여기서 상대적 풍향은 풍향계로부터 직접 측정할 수 있지만, 풍향계 조립 오차각은 풍력발전기 운전 전 측정하여 보정해주어야 하며, 유동편향각은 운전 중에 계산하여 보정해주어야 한다. 정밀하게 풍향계 조립 오차각 및 유동편향각을 계산하여 보정하기 위해 기존 방식에서는 자유풍향 및 자유풍속(free stream wind speed)을 정밀하게 측정하는 라이다를 지상에 설치하여 운전 전 조립 오차각을 측정하여 보정하고, 항시 나셀에 라이다를 설치하여 유동편향각이 없는 상대적 풍향을 측정하여 운전 중에 요 오정렬을 보정한다.
[1]과 [2]는 운전 전 나셀 또는 지상에 라이다를 설치하여 유동편향각에 영향을 주는 변수들과 상대적 풍향 변수 사이의 관계모델을 개발하여, 운전 중에 나셀 기반 라이다를 사용하지 않고 요 오정렬을 보정하여, 모든 풍력발전기에 나셀 기반 라이다를 설치하고 운영하는 비용을 줄일 수 있는 방법이다. [1]은 관계모델을 학습기반의 기계학습 모델을 이용하여 유동편향각이 보정된 상대적 풍향을 추정하여 요 오정렬을 보정하며, [2]는 통계적 분석 기반의 관계모델을 이용하여 유동편향각을 추정하고, 측정된 상대적 풍향에 대해 유동편향각을 보정하여 요 오정렬을 보정한다.
이러한 방법들은 조립 오차각과 유동편향각이 시간에 따른 정상성(stationarity)을 전제로하고 있다. 하지만, 실제 조립 오차각은 시간에 따라 변하며, 유동편향각에 영향을 주는 로터 회전속도 및 자유풍속과 유동편향각의 관계 특성도, 풍전발전단지 내의 다른 풍력발전기들에 의해 발생하는 후류 효과(wake effect)에 의해 시간에 따라 변하므로, 조립 오차각과 유동편향각 특성은 시간에 따라 변하는 비정상성(non-stationarity)을 갖는다.
이러한 이유로 기존의 [1]과 [2]와 같은 방법은 라이다를 항시 사용하지 않고도 기계학습 기반 요 오정렬 보정 모델 및 통계적 기반의 요 오정렬 보정 모델을 이용하여 정밀한 요 오정렬을 보정할 수 있지만, 조립 오차각 및 유동편향각의 비정상성에 의해 매번 조립 오차각을 다시 보정하고, 유동편향각 보정 관계모델을 다시 개발하여 적용해야하는 문제가 발생한다.
또한, [1]과 [2]의 방법은 유동편향각의 정상성을 전제로한 요 오정렬 보정 모델이기 때문에, 유동편향각의 비정상성에 영향을 주는 주요 원인인 후류 효과에 의한 요 오정렬 문제를 해결하지 못한다.
[1] 풍력발전기의 요 정렬오차 보정방법: 대한민국 특허등록 제10-1800217
[2] Niko Mittelmeier and Martin Khun, Determination of optimal wind turbine alignment into the wind and detection of alignment changes with SCADA data, 2018.
수평축 풍력발전기의 요 오정렬의 구성 요소 중 조립 오차각 및 유동편향각은 비정상성 특성을 갖는다. 이러한 비정상성 특성을 전제로 하지 않고 요 오정렬 보정 모델을 개발 시, 주기적으로 풍력발전기단지 내의 풍력발전기들의 요 오정렬 보정 모델을 새로 개발하여 적용해야 하는 문제가 발생하며, 유동편향각의 비정상에 영향을 주는 후류 효과를 유효하게 보정하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 조립 오차각 및 유동편향각이 비정상성이라는 전제하에 요 오정렬 보정 모델을 개발해야 한다.
풍향계의 상대적 풍향 측정치에는 조립 오차각 및 유동편향각이 반영되어 있다. 상대적 풍향 측정치가 은닉 마르코프 모형(hidden Markov model)을 따른다는 전제 내에 일련의 상대적 풍향 측정치에 칼만필터를 적용하여 비정상성 특성의 조립 오차각 및 유동편향각을 계산할 수 있다. 유동편향각에 영향을 주는 주요 인자로는, 후류 효과에 영향을 받지 않을 경우 자유풍속과 로터 회전속도이다. 이러한 은닉 마르코프 모형 상에서 상대적 풍향 측정치를 이후부터 상대적 풍향 관측치(observed relative wind direction), 실제로 풍향계에서 측정되는 상대적 풍향은 이후부터 실제 상대적 풍향 측정치(really measured relative wind direction)라 한다.
여기서, 칼만필터를 통해, 일련의 실제 상대적 풍향 측정치로부터 계산한 현재 유동편향각을 목표특성(target feature)으로, 이전 유동편향각, 현재 자유풍속 및 로터 회전속도를 입력특성(input feature)으로 하는 순환신경망 시퀀스 모델 학습을 통해, 자유풍속 및 로터 회전속도와 유동편향각 사이의 비선형 관계 모델을 얻을 수 있다.
칼만필터와 순환신경망 기반의 시퀀스 유동편향각 예측 모델을 학습하기 위해서는, 일정기간 동안 풍력발전단지 내의 풍력발전기들의 정상 운전 시, 풍력발전기로부터 일정시간 동안에 대한 실제 상대적 풍향 측정치, 자유풍속, 출력 전력, 로터 회전속도 평균값, 측정 시각을 수신하여 저장하고, 시퀀스 유동편향각 예측 모델을 학습시키기 위한 원시 데이터를 생성한다.
각 풍력발전기별로 일련의 실제 상대적 풍향 측정치에 칼만필터를 적용하여 일련의 조립 오차각 및 유동편향각의 합값을 얻고, 다시 일련의 실제 상대적 풍향 측정치에 칼만필터를 적용하여 일련의 조립 오차각을 얻는다. 일련의 조립 오차각 과 유동편향각 합값에 일련의 조립 오차각을 빼주어 각 풍력발전기별로 일련의 유동편향각을 얻는다. 이전 유동편향각, 현재 자유풍속 및 로터 회전속도를 입력 특성으로, 현재 유동편향각을 목표 특성으로 하는 일정 시퀀스 수의 학습 데이터를 생성하고, 학습 데이터를 이용하여 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델을 학습시킨다.
순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델은 이전 유동편향각과 현재 자유풍속 및 로터 회전속도, 현재 유동편향각 시퀀스 관계가 정상성을 갖는다는 전제하의 관계 모델이다. 따라서, 이러한 모델을 이용하여 유동편향각의 비정상성을 반영한 유동편향각 예측은 할 수 없다.
순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델을 액터-크리틱 심층강화학습 모델에서 액터로 사용하고, 순환신경망 기반 자유풍속, 로터 회전속도 및 유동편향각과 차등행동값(differential action value)의 시퀀스 관계모델을 크리틱으로 사용하고, 출력 전력을 보상값으로 사용하는 액터-크리틱 유동편향각 예측 심층강화학습 모델을 통해, 풍력발전기 정상 운전 중 이전 유동편향각, 현재 자유풍속 및 로터 회전속도, 현재 유동편향각 시퀀스 관계의 비정상성을 반영하는 관계모델을 학습하여, 난류와 후류 효과에 의해 비정상성을 갖는 유동편향각을 더 정확하게 예측할 수 있다.
사전학습시킨(pre-trained) 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델의 가중치(weight) 데이터를, 액터-크리틱 유동편향각 예측 심층강화학습 모델의 액터 가중치 데이터로 로드(load)하여, 액터-크리틱 유동편향각 예측 심층강화학습 모델은 초기 강화학습 없이도 안정적으로 유동편향각을 예측하면서, 스스로 비정상성의 유동편향각 예측 모델을 학습하고, 비정상성의 유동편향각을 예측한다.
요 오정렬 값은 실제 상대적 풍향치에 액터-크리틱 유동편향각 예측 심층강화학습 모델이 예측한 유동편향각과 칼만필터로 얻은 조립 오차각를 더해서 추정한다. 추정한 요 오정렬 값을 이용해 요 오정렬을 보정한다.
풍력발전기의 요 오정렬 보정 시, 요 오정렬의 조립 오차각과 유동편향각의 비정상성 때문에, 일정한 주기로 조립 오차각을 보정하고, 유동편향각을 포함하는 요 오정렬 추정 관계모델을 재 분석하거나 학습시켜야 한다. 특히, 풍력발전단지 내의 다수 풍력발전기들의 조립 오차각과 유동편향각의 비정상성에 대한 주기적 보정은 막대한 비용이 발생한다. 하지만, 풍력발전기 정상 운전 중, 일련의 실제 상대적 풍향 측정치에 칼만필터를 적용하여 비정상성의 조립 오차각을 계산하고, 액터-크리틱 유동편향각 예측 심층강화학습 모델을 통해 비정상성의 유동편향각을 계산하여 실시간으로 요 오정렬 추정 및 보정할 수 있다. 즉, 비정상성의 요 오정렬 보정을 전자동화하여 요 오정렬의 비정상성에 대한 수동적 보정의 운영비용 감소를 극대화한다.
순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델을 액터로 적용한 액터-크리틱 유동편향각 예측 심층강화학습 모델은, 풍력발전기 정상 운전 중, 출력 전력을 보상값으로 하여, 유동편향각 예측 모델을 스스로 자동학습하고 유동편향각을 예측한다. 실시간으로 변하는 난류 및 후류 효과에 영향을 받는 유동편향각 비정상성을 반영하는 요 오정렬 보정을 통해, 요 오정렬의 비정상성을 반영하지 못하는 보정방법보다 더 정확한 요 오정렬 보정을 할 수 있을 뿐만 아니라, 풍력발전단지 전력 생산을 감소시키는 주요 요인인 후류 효과를 보정하여, 풍력발전기 출력 전력 자체 및 풍력발전단지 전력 생산을 극대화한다.
도 1은 수평축 풍력발전기의 요 제어 시스템 구성요소에 대한 구성도이다.
도 2는 요 오정렬 구성요소 개략도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 칼만필터 및 심층강화학습 기반의 요 오정렬 제어 방법 순서도이다.
도 4는 상대적 풍향 관측치의 은닉 마르코프 모형 도식이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 칼만필터를 이용하여 일련의 실제 상대적 풍향 측정치로부터 조립 오차각과 유동편향각의 합값 또는 조립 오차각을 계산하는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 칼만필터를 이용하여 유동편향각을 계산하는 순서도이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델 도식이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 자가학습 요 오정렬 제어 지능체의 구성도이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 액터 모델의 도식이다.
아래 내용을 통해 첨부도면을 사용하여 구체적인 실시 예를 들어 본 발명을 설명한다.
본 발명은 수평축 풍력발전기의 요 오정렬 보정방법에 관한 것으로, 도 1과 같이 수평축 풍력발전기의 주요 구성요소로 블레이드(1), 로터(2), 나셀(3)로 구성되어 있으며, 수평축 풍력발전기는 풍향(7)이 나셀 방향(8)에 정렬되지 않을 경우 출력 전력 효율이 낮아지므로, 나셀 방향과 풍향의 실제 상대적 풍향(
Figure pat00001
) 만큼 나셀을 회전하여 나셀 방향을 풍향에 정렬시키는 요 동작(yaw controlling)을 통해 출력 전력 효율을 높여준다. 요 동작은 나셀에 설치된 기상탑(6)에서 상대적 풍향을 측정하고, 요 제어기(5)에서 측정된 실제 상대적 풍향 값을 이용하여 요 오정렬을 추정하고 요잉 시스템(4)을 제어하여 요 오정렬을 보정한다.
하지만, 도 2와 같이 실제 상대적 풍향(
Figure pat00002
)에 대해 풍향계에서 측정된 실제 상대적 풍향은 바람이 회전하는 블레이드를 통과하면서 생기는 유동편향각(
Figure pat00003
), 풍향계의 조립 오차각(
Figure pat00004
)에 의해 왜곡되고 센서에 의한 측정 과정에서도 왜곡된다.
Figure pat00005
(1)
Figure pat00006
는 은닉 마르코프 모형 상에서 상대적 풍향 관측치,
Figure pat00007
는 센서의 변환함수이다. 따라서, 왜곡된 상대적 풍향 관측치(
Figure pat00008
)로부터 요 오정렬을 보정하려면 조립 오차각(
Figure pat00009
)과 유동편향각(
Figure pat00010
)을 계산하여 수학식 (2)와 같이 실제 상대적 풍향인 요 오정렬(
Figure pat00011
)을 추정해야 한다.
Figure pat00012
(2)
도 3과 같이 본 발명에서는 실제 상대적 풍향(
Figure pat00013
)인 요 오정렬(
Figure pat00014
)을 추정하여 보정 하기 위해 S1 단계에서 풍력발전단지 내의 각 풍력발전기별로 일련의 실제 상대적 풍향 측정치, 자유풍속, 출력 전력, 로터 회전속도, 측정 시각 값 등의 풍력발전기 정상 운전 시 운전 데이터를 수신 및 저장하고, S2 단계에서 풍력발전기 운전 데이터를 칼만필터 및 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델의 학습 데이터로 사용하여, 칼만필터를 통해 계산된 현재 유동편향각을 목표특성, 이전 유동편향각, 현재 자유풍속 및 로터 회전속도를 입력특성으로 하여, 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델을 생성 및 학습하고, 액터-크리틱 기반 유동편향각 예측 심층강화학습 모델의 액터 모델에 대한 사전학습된 가중치로 사용하기 위해, 학습한 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델 가중치 데이터를 저장한다.
칼만필터 및 액터-크리틱 기반 유동편향각 예측 심층강화학습을 통한 요 오정렬 방법은, 풍력발전기 운전 중에 풍력발전에 영향을 주는 요인의 특성 변화에 전력 생산을 최대화시키기 위한 요 오정렬 방법을 스스로 학습하고, 요 오정렬을 보정하는 지능적 자동화 방법이다. 이러한 방법이 구현된 시스템은 그림 8과 같이 컴퓨터에 지능 소프트웨어가 탑재된 자가학습 요 오정렬 제어 지능체(100)로, 풍력발전기 내에 제어 시스템과 연동하도록 설치된다.
S3 단계에서 자가학습 요 오정렬 제어 지능체(100)는, 풍력발전기에 설치된 후 최초 풍력발전기 운전 전, 액터-크리틱 기반 유동편향각 예측 심층강화학습 모듈(19)에 대해 사전학습된 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델 가중치 데이터(20)를 액터 가중치 데이터로 로드하여 초기화하고, 차후 풍력발전기 운전 전에는 운영자의 선택에 따라 사전학습된 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델 가중치 데이터(20)를 액터 가중치 데이터로 로드하여 초기화하거나, 풍력발전기 운전 중에 학습된 액터-크리틱 모델 가중치 데이터를 로드하여 초기화한다.
S4 단계에서 풍력발전기 운전 시작 후, 자가학습 요 오정렬 제어 지능체(100)는, 풍향계, 풍속계, 출력 전력 센서, 로터 회전속도 센서(16)로부터 상대적 풍향 측정치, 자유풍속, 출력 전력, 로터 회전속도 정보를 입력신호로 받아, 칼만필터 모듈(17) 상에서 일련의 상대적 풍향 측정치로부터 칼만필터를 통해 조립 오차각을 계산하고, 상대적 풍향 측정치, 자유풍속, 로터 회전속도, 출력 전력을 일정시간에 대해 평균값을 계산하고, 평균치의 자유풍속, 로터 회전속도, 출력 전력 값들을 경험재생버퍼(experience replay buffer, 18)로 보내어 저장하고, 상대적 풍향 측정치 평균값 및 조립 오차각 값들을 요 오정렬 계산 보정 모듈(22)에 보낸다. 액터-크리틱 기반 유동편향각 예측 심층강화학습 모듈(19)은 경험재생버퍼(18)로부터 이전 유동편향각, 현재 자유풍속, 로터 회전속도, 유동편향각, 다음 출력 전력 값들을 단위 경험치 특성으로 하여, 일련의 경험치 특성 시퀀스를 랜덤으로 샘플링하여 학습 데이터를 생성하고, 액터 및 크리틱 모델을 학습하여 각 액터 및 크리틱 모델의 학습된 가중치 데이터(21)를 저장하고, 학습 후 이전 유동편향각, 현재 자유풍속 및 로터 회전속도 값들의 일정기간 시퀀스 데이터를 이용하여 현재 유동편향각 값을 예측하고, 그 값을 경험재생버퍼(18)에 보내어 저장하고, 또한, 요 오정렬 계산 및 보정 모듈(22)에 보낸다.
S5 단계에서는 요 오정렬 보정 모듈(22)이 수신한 상대적 풍향 측정치 평균값, 조립 오차각, 현재 유동편향각 값들을 이용하여 요 오정렬 보정값을 계산하고, 요 오정렬 보정 정보를 출력신호로 요 제어기(23)에 보내어 요 오정렬을 실시간으로 보정한다.
다음은 칼만필터 및 순환신경망 기반 유동편향각 예측 모델을 학습하는 S1 및 S2 단계, 자가학습 요 오정렬 제어 지능체(100)를 통해 실시간 풍력발전기 상황에 따라 요 오정렬 보정 모델을 자가학습하고, 실시간으로 요 오정렬을 보정하는 S3, S4 및 S5 단계를 더욱 상세히 설명한다.
S1 단계에서 풍전발전단지 내 각 풍력발전기별로 일정 기간에 대해, 풍력발전기 정상 운전 중 일정시간(
Figure pat00015
) 동안의 실제 상대적 풍향 측정치(
Figure pat00016
), 자유풍속(
Figure pat00017
), 출력 전력(
Figure pat00018
), 로터 회전속도(
Figure pat00019
) 평균값 및 측정 시각의, 일련의 값들을 획득하여 저장한다. 이후
Figure pat00020
동안의 평균값 및 분산값을 원시 평균값 및 분산값이라 한다. 여기서
Figure pat00021
는 단위 시간
Figure pat00022
의 0보다 큰 정수배(
Figure pat00023
)로 다음의 수학식을 만족한다.
Figure pat00024
여기서
Figure pat00025
은 자연수 집합이다. S2 단계에서 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델을 생성하고 학습하기 위해, 일련의 실제 상대적 풍향 측정치 원시 평균값(
Figure pat00026
) 시퀀스를, 조립 오차각 및 유동편향각 합값을 계산하기 위해서
Figure pat00027
동안 평균한 실제 상대적 풍향 측정치(
Figure pat00028
)를 계산하고, 조립 오차각을 계산하기 위해서
Figure pat00029
동안 평균한 실제 상대적 풍향 측정치(
Figure pat00030
)를 계산한다. 이후
Figure pat00031
동안의 평균값 및 분산값을 1차 평균값 및 분산값이라 하고,
Figure pat00032
동안의 평균값 및 분산값을 2차 평균값 및 분산값이라 한다. 일련의 실제 상대적 풍향 측정치 1차 평균값 및 2차 평균값에 대해 칼만 필터링을 통해 일련의 유동편향각을 계산한다. 여기서
Figure pat00033
및
Figure pat00034
는
Figure pat00035
의 0보다 큰 정수배로 다음의 수학식들을 만족한다.
Figure pat00036
Figure pat00037
Figure pat00038
Figure pat00039
는
Figure pat00040
가 되는
Figure pat00041
의 0보다 큰 정수배,
Figure pat00042
는
Figure pat00043
가 되는
Figure pat00044
의 0보다 큰 정수배,
Figure pat00045
는
Figure pat00046
대한
Figure pat00047
의 0보다 큰 정수배이다.
도 4와 같이 일련의 상대적 풍향 관측치(
Figure pat00048
)를 은닉 마르코프 모형으로 정의할 수 있다. 이러한 은닉 마르코프 모형을 기반으로 칼만필터를 이용하여 조립 오차각과 유동편향각을 근사적으로 계산하기 위해서는, 우선 수학식 (3)과 같이 은닉 마르코프 모형 상에서 정의되는 현재 실제 상대적 풍향의 평균값 및 분산값이 각각 0 및 일정값에 근사되도록
Figure pat00049
동안의 실제 상대적 풍향 측정치 1차 평균값을 얻어, 칼만필터를 이용하여 현재 조립 오차각과 유동편향각 합값을 계산하고, 수학식 (4)와 같이 은닉 마르코프 모형 상에서 정의되는 현재 실제 상대적 풍향과 유동편향각 합값의 평균값 및 분산값이 각각 0 및 일정값에 근사되도록
Figure pat00050
동안의 실제 상대적 풍향 측정치 2차 평균값을 얻어, 칼만필터를 이용하여 현재 조립 오차각을 계산하고, 각각 계산된 조립 오차각과 유동편향각 합값에서 조립 오차각을 빼주어 유동편향각을 근사적으로 계산한다.
Figure pat00051
(3)
Figure pat00052
(4)
Figure pat00053
는 현재 실제 상대적 풍향,
Figure pat00054
는 현재 유동편향각 및 실제 상대적 풍향의 합값,
Figure pat00055
,
Figure pat00056
는 각각
Figure pat00057
,
Figure pat00058
동안에 대한
Figure pat00059
및
Figure pat00060
의 분산값이다.
현재 상대적 풍향 관측치(
Figure pat00061
)는 이전 자유풍속(
Figure pat00062
), 로터 회전속도(
Figure pat00063
), 후류효과(
Figure pat00064
)의 외부 영향 및 이전 실제 상대적 풍향(
Figure pat00065
)의 은닉 마르코프 모형을 만족한다는 전제하에 수학식 (5)와 같이 정의한다.
Figure pat00066
(5)
현재 조립 오차각(
Figure pat00067
)은 기타 원인에 의해 랜덤하게 풍향계 축 방향이 급격히 바뀌거나 시간에 지남에 따라 서서히 바뀌는(aging) 비정상성을 갖으며, 은닉 마르코프 모형을 만족한다는 전제하에 수학식 (6)과 같이 정의한다.
Figure pat00068
(6)
Figure pat00069
는 조립 오차각의 현재 내부 변환함수로 단조함수(monotonic function) 구간이 시간에 따라 랜덤적으로 변하는 함수로 근사되며,
Figure pat00070
는 현재 외부에서 영향받는 조립 오차각 확률변수이며,
Figure pat00071
는 현재 조립 오차각의 노이즈로 평균값 0, 일정 분산값을 갖는 확률변수이다.
현재 유동편향각(
Figure pat00072
) 또한, 풍력발전단지 내의 다른 풍력발전기들의 후류 효과 및 기타 원인에 의한 난류(9)에 의해서 비정상성을 갖는다. 은닉 마르코프 모형을 만족한다는 전제하에 수학식 (7)과 같이 정의한다.
Figure pat00073
(7)
Figure pat00074
는 유동편향각의 현재 내부 변환함수로,
Figure pat00075
는 외부에서 영향받는 유동편향각에 대한 계수,
Figure pat00076
는 현재 외부에서 영향받는 유동편향각으로 현재 자유풍속(
Figure pat00077
), 로터 회전 속도(
Figure pat00078
), 후류 효과(
Figure pat00079
)의 함수,
Figure pat00080
는 현재 유동편향각의 노이즈로 평균값 0, 일정 분산값을 갖는 확률변수이다.
따라서, 센서로 측정되기 전의 현재 왜곡된 상대적 풍향(distorted relative wind direction,
Figure pat00081
)은 식 (8)과 같이, 센서로 측정한 후의 상대적 풍향을 상대적 풍향 관측치로 식 (9)과 같이 정의한다.
Figure pat00082
(8)
Figure pat00083
(9)
Figure pat00084
는 현재 센서 측정에서 생기는 노이즈로 평균값 0, 일정 분산값을 갖는 확률변수이다.
위와 같이 상대적 풍향 관측치가 은닉 마르코프 모형을 만족한다는 전제하에 칼만필터를 이용하여 더 정확한 실제 상대적 풍향을 추정하기 위해서는, 수학식 (5), (6), (7)의 내부변환 함수, 외부 요인 함수 및 내부 노이즈, 또한 수학식 (9)의 센서 변환 함수 및 센서 노이즈가 정의되어 있어야 한다. 그러나 이러한 각각의 내부변환 함수, 외부 요인 함수 및 내부 노이즈, 센서 변환 함수 및 센서 노이즈를 정의하기가 매우 어렵다.
하지만, 각각의 내부변환 함수를 연속함수로서 1로 근사하고, 일련의 실제 상대적 풍향 측정치(
Figure pat00085
)를 이용하여 수학식 (5), (6), (7)의 각 변환을 만족하는 외부 요인 함수를 다음과 같이 근사하여 칼만필터 모델을 개발할 수 있다. 수학식 (10)과 같이 현재 외부 요인 함수(
Figure pat00086
)는 현재 조립 오차각 외부 요인 함수(
Figure pat00087
)와 현재 유동편향각 외부 요인 함수(
Figure pat00088
)의 합이며, 이러한 현재 외부 요인 함수(
Figure pat00089
)는 실제 상대적 풍향 측정치(
Figure pat00090
)의
Figure pat00091
시간 동안 근접 평균값(
Figure pat00092
)의 차이 값과 외부 요인 계수(
Figure pat00093
) 곱으로 근사하며, 외부 요인 계수(
Figure pat00094
)는 조립 오차각과 유동편향각 합값 계산을 위한 칼만필터(
Figure pat00095
), 조립 오차각 계산을 위한 칼만필터(
Figure pat00096
)에 대해 각각의 최적값을 실험값으로 구하여 외부 요인 함수 계산에 적용한다.
Figure pat00097
(10)
여기서
Figure pat00098
는
Figure pat00099
또는
Figure pat00100
의 0보다 큰 정수배로 다음 수식으로 정의한다.
Figure pat00101
각각의 내부 노이즈는 매우 작은 값으로 0에 가까운 값으로 근사한다. 센서 변환함수는 수학식 (11)과 같이 계수(
Figure pat00102
)를 갖는 선형함수로 정의하며, 계수(
Figure pat00103
)는 칼만필터 튜닝과정에서 최적화 값으로 얻는다. 내부 노이즈가 0에 가깝기 때문에, 센서 노이즈는 실제 상대적 풍향 측정치(
Figure pat00104
)의 근접 분산값의 평균값을 근사값으로 사용한다.
Figure pat00105
(11)
도 5는 칼만필터를 이용하여 일련의 실제 상대적 풍향 측정치(
Figure pat00106
)로부터 조립 오차각과 유동편향각의 합값, 또는 조립 오차각을 계산하는 구체적 방법에 대한 순서도이다.
S11 단계에서 실제 상대적 풍향 측정치 원시 평균값 버퍼를 초기화한다. S12 단계에서 현재 실제 상대적 풍향 측정치 원시 평균값(
Figure pat00107
)을 획득하고 버퍼에 저장한다. S13 단계에서 획득한 실제 상대적 풍향 측정치 원시 평균값 샘플들의 총 누적시간이
Figure pat00108
또는
Figure pat00109
시간을 만족하는지를 확인하여, 만족하면 S14 단계를 실행하고, 만족하지 않으면 S12 단계를 실행한다. S14 단계에서
Figure pat00110
또는
Figure pat00111
동안에 대한
Figure pat00112
또는
Figure pat00113
샘플들에 대해 1차 또는 2차 평균값으로 현재 실제 상대적 풍향 측정치(
Figure pat00114
)를 계산하고 1차 또는 2차 분산값을 계산한다. S15 단계에서는
Figure pat00115
동안에 대한 일련의 1차 또는 2차 실제 상대적 풍향 측정치 평균값(
Figure pat00116
)에 대해 현재 근접 평균값(
Figure pat00117
)을 계산하여 저장한다. 수학식 (10)과 같이 현재 실제 상대적 풍향 측정치의 근접 평균값(
Figure pat00118
)과 이전 실제 상대적 풍향 측정치의 근접 평균값(
Figure pat00119
)의 차이 값으로 현재 외부 요인 함수(
Figure pat00120
)을 계산한다. S16 단계에서는 이전에 왜곡된 상대적 풍향 1차 또는 2차 평균값 및 현재 외부 요인 함수(
Figure pat00121
)을 이용하여 수학식 (12)과 같이 왜곡된 상대적 풍향 1차 또는 2차 평균값을 계산하고, 조립 오차각과 유동편향각의 내부 노이즈 합의 분산값이 0에 가까운 값으로 근사하여 수학식 (13)과 같이 중간 왜곡된 상대적 풍향 1차 또는 2차 분산값을 계산한다.
Figure pat00122
(12)
Figure pat00123
(13)
Figure pat00124
는 이전 왜곡된 상대적 풍향 1차 또는 2차 평균값,
Figure pat00125
는 중간 왜곡된 상대적 풍향 1차 또는 2차 평균값,
Figure pat00126
는 이전 왜곡된 상대적 풍향 1차 또는 2차 분산값,
Figure pat00127
는 중간 왜곡된 상대적 풍향 1차 또는 2차 분산값,
Figure pat00128
는 조립 오차각과 유동편향각의 내부 노이즈 합의 분산값으로, 조립 오차각과 유동편향각 합값 계산을 위한 칼만필터(
Figure pat00129
), 조립 오차각 계산을 위한 칼만필터(
Figure pat00130
)에 대해 각각 칼만필터 튜닝으로 얻어낸다. 왜곡된 상대적 풍향 1차 또는 2차 평균값 및 분산값의 초기값은 각각 실제 상대적 풍향 측정치의 1차 또는 2차 평균값과 분산값을 이용한다.
S17 단계에서 현재 상대적 관측치 1차 또는 2차 평균값 및 분산값을 수학식 (14), (15)와 같이 계산한다.
Figure pat00131
(14)
Figure pat00132
(15)
Figure pat00133
는 현재 센서 노이즈의 분산값으로 현재 실제 상대적 풍향 측정치 1차 또는 2차 분산값으로 근사한다.
S18 단계에서는 수학식 (13), (15)를 이용하여 수학식 (16)과 같이 현재 칼만이득을 계산한다.
Figure pat00134
(16)
S19 단계에서는 중간 왜곡된 상대적 풍향 1차 또는 2차 평균값(
Figure pat00135
), 현재 실제 상대적 풍향 측정치의 1차 또는 2차 평균값(
Figure pat00136
), 현재 칼만이득(
Figure pat00137
), 현재 상대적 풍향 관측 1차 또는 2차 평균값(
Figure pat00138
)을 이용하여 수학식 (17)과 같이 현재 왜곡된 상대적 풍향 1차 또는 2차 평균값을, 현재 칼만이득(
Figure pat00139
)과 중간 왜곡된 상대적 풍향 1차 또는 2차 분산값(
Figure pat00140
)을 이용하여 수학식 (18)과 같이 현재 왜곡된 상대적 풍향 1차 또는 2차 분산값을 계산하여 저장한다.
Figure pat00141
(17)
Figure pat00142
(18)
S20 단계에서는 칼만필터링 지속 여부에 따라 칼만필터링을 중지하거나 지속한다.
이와 같이, 실제 상대적 풍향이 0에 근사되는
Figure pat00143
동안의 실제 상대적 풍향 측정치 1차 평균값을 이용하여 S11부터 S20까지의 단계를 거쳐 일련의 조립 오차각 및 유동편향각의 합값을 칼만필터를 통해 계산한다.
또한, 실제 상대적 풍향 및 유동편향각 모두 평균값이 0에 근사되는
Figure pat00144
동안의 실제 상대적 풍향 측정치 2차 평균값을 이용하여, S11부터 S20까지의 단계를 거쳐 조립 오차각만 칼만필터를 통해 계산한다.
칼만필터를 이용하여 유동편향각을 계산하는 과정을 요약하면, 도 6과 같이 S21 단계에서 일련의 실제 상대적 풍향 측정치 원시 평균값을 얻고, S22 단계에서 일련의 실제 상대적 풍향 측정치 1차 평균값을 얻고, S23 단계에서 칼만필터를 통해 조립 오차각과 유동편향각의 합값을 계산하고, S24 단계에서 일련의 실제 상대적 풍향 측정치 2차 평균값을 얻고, S25 단계에서 칼만필터를 통해 조립 오차각 값만 계산하고, 최종적으로 S26 단계에서는 S23 단계에서 얻은 조립 오차각과 유동편향각 합값에 S25 단계에서 얻은 조립 오차각 값을 빼주어 유동편향각을 계산한다. 여기서
Figure pat00145
에 현재 실제 상대적 풍향 측정치 원시 평균값(
Figure pat00146
)을 입력할 경우,
Figure pat00147
에는
Figure pat00148
간격으로 실제 상대적 풍향 측정치 원시 평균값을 입력하여,
Figure pat00149
주기로 현재 조립 오차각(
Figure pat00150
)과 유동편향각(
Figure pat00151
)을 계산한다.
도 7과 같이 현재 유동편향각(
Figure pat00152
)을 목표특성으로, 이전 유동편향각(
Figure pat00153
),
Figure pat00154
동안에 대한 현재 자유풍속(
Figure pat00155
) 및 로터 회전속도(
Figure pat00156
) 2차 평균값을 입력특성으로 하여 순환신경망 기반의 시퀀스 유동편향각 예측모델을 생성하고, S26 단계에서 얻은 일련의 유동편향각 추정치와 풍력발전기 운전 데이터부터 얻은 일련의 자유풍속 및 로터 회전속도 2차 평균값을 학습데이터로 이용하여 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측모델을 학습한다.
규칙기반 방법(rule-based method)인 칼만필터를 이용하여 유동편향각을 추정하고, 이러한 방법으로 추정한 일련의 유동편향각 값을 심층학습기반 방법인(deep learning based method)인 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측모델의 목표특성 및 입력특성으로 하여, 규칙기반 방법보다 더 정확한 유동편향각 추정 비선형 관계모델을 얻게 된다.
순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측모델은 도 7과 같이 LSTM(Long Short-Term Memory) 또는 LSTM 변형을 순환신경망 단위 층(recurrent unit layer, 14)로 이용하고, 예측모델이 최적화되도록 층 깊이(layer depth)을 결정하여 모델을 생성한다. 수학식 (19)는 LSTM 또는 LSTM 변형을 순환신경망 단위 층으로하는 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측모델 함수이다.
Figure pat00157
(19)
여기서
Figure pat00158
는
Figure pat00159
번째 배치(batch),
Figure pat00160
번째부터
Figure pat00161
번째까지 유동편향각 목표특성 벡터 시퀀스,
Figure pat00162
는 순환신경망 기반 유동편향각 예측 모델의 시퀀스 개수,
Figure pat00163
는
Figure pat00164
번째 배치,
Figure pat00165
번째부터
Figure pat00166
번째까지 입력특성 벡터 시퀀스로,
Figure pat00167
번째부터
Figure pat00168
번째까지 유동편향각,
Figure pat00169
번째부터
Figure pat00170
번째까지 자유풍속 및 로터 회전속도 2차 평균값을 포함하며,
Figure pat00171
는
Figure pat00172
번째 배치, 0 번째 시퀀스의 히든 내부특성 벡터(hidden internal state vector),
Figure pat00173
는
Figure pat00174
번째 배치, 0 번째 시퀀스의 셀 내부특성 벡터(cell internal state vector),
Figure pat00175
는 각 함수의 가중치 파라미터 집합이다.
수학식 (19)의 각 함수의 파라미터를 학습데이터를 이용하여 학습하기 위해 손실함수(loss function)를 수학식 (20)과 같이 정의한다.
Figure pat00176
(20)
여기서
Figure pat00177
는 배치 개수,
Figure pat00178
는
Figure pat00179
번째 배치,
Figure pat00180
번째 시퀀스의 목표특성 실제 값(ground truth)이다. 수학식 (20)의 손실함수를 경사하강법(gradient descent)으로 최적화하여, 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측모델의 최적화된 가중치 데이터를 얻는다.
최적화된 가중치 데이터는, 액터-크리틱 기반 유동편향각 예측 심층강화학습 모델의 액터 가중치 데이터로 사용하기 위해 저장한다.
S3 단계에서 자가학습 요 오정렬 제어 지능체(100)가 풍력발전기에 설치 후 최초 풍력발전기 운전 전, 액터-크리틱 기반 유동편향각 예측 심층강화학습 모듈(19)은 사전학습된 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델의 가중치 데이터(20,
Figure pat00181
)를 액터 가중치 데이터(
Figure pat00182
)로 로드하여 초기화한다. 차후 풍력발전기 운전 전에는 운영자의 선택에 따라 사전학습된
Figure pat00183
를 액터로 로드하여 초기화하거나, 운전 중 학습되었던 액터 가중치 데이터(
Figure pat00184
) 및 크리틱 가중치 데이터(
Figure pat00185
)를 로드하여 초기화한다.
S4 단계에서 풍력발전기 운전 시작 후, 자가학습 요 오정렬 제어 지능체(100)는 풍향계, 풍속계, 출력 전력 센서, 로터 회전속도 센서들(16)로부터
Figure pat00186
동안의 평균값으로 현재 실제 상대적 풍향 측정치(
Figure pat00187
), 자유풍속(
Figure pat00188
), 출력 전력(
Figure pat00189
), 로터 회전속도(
Figure pat00190
)의 원시 평균값을 입력받아, 칼만필터 모듈(17)에서 도 5의 순서도와 같이 조립 오차각 계산을 위한 칼만필터(
Figure pat00191
)에 대해,
Figure pat00192
에 현재 실제 상대적 풍향 측정치 원시 평균값(
Figure pat00193
)을 입력하여
Figure pat00194
주기로 현재 조립 오차각(
Figure pat00195
)을 계산하고, 이와 같은
Figure pat00196
주기로 현재 실제 상대적 풍향 측정치(
Figure pat00197
), 자유풍속(
Figure pat00198
), 로터 회전속도(
Figure pat00199
), 출력 전력(
Figure pat00200
)의 2차 평균값들을 계산한다.
칼만필터 모듈(17)에서 계산한, 현재 자유풍속(
Figure pat00201
), 로터 회전속도(
Figure pat00202
), 출력 전력(
Figure pat00203
)의 2차 평균값들을 경험재생버퍼(18)에 보내어 저장하고, 현재 조립 오차각(
Figure pat00204
)과 실제 상대적 풍향 측정치 2차 평균값(
Figure pat00205
)을 요 오정렬 계산 보정 모듈(22)에 보낸다.
경험재생버퍼(18)는 자유풍속(
Figure pat00206
), 로터 회전속도(
Figure pat00207
), 유동편향각(
Figure pat00208
), 출력 전력(
Figure pat00209
)을 단위 경험치 특성으로 하여,
Figure pat00210
개의 단위 경험치 특성들을 저장할 수 있는 원형 버퍼(circular buffer)이다.
초기화된 액터-크리틱 기반 유동편향각 예측 심층강화학습 모듈(19)은 현재 유동편향각(
Figure pat00211
) 예측을 위해, 경험재생버퍼(18)로부터 수학식 (21)과 같이 이전 유동편향각, 현재 자유풍속 및 로터 회전속도 2차 평균값을 현재 입력 단위 특성(input unit feature,
Figure pat00212
)으로 정의하여, 수학식 (22)와 같이
Figure pat00213
개의 현재 입력 단위 특성을 포함하여 이전 입력 단위 특성의 시퀀스를 샘플링하여, 수학식 (23)과 같이 액터(
Figure pat00214
)를 통해 현재 유동편향각(
Figure pat00215
)을 예측하고, 그 값을 경험재생버퍼(18)에 보내어 저장하고, 요 오정렬 계산 및 보정 모듈(22)에 보낸다.
Figure pat00216
(21)
Figure pat00217
(22)
Figure pat00218
(23)
액터-크리틱 기반 유동편향각 예측 심층강화학습 모듈(19)은
Figure pat00219
주기에 맞추어 경험재생버퍼(18)로부터, 수학식 (24)와 같이 현재 강화학습 단위 특성(reinforcement unit feature) 시퀀스를 기반으로, 수학식 (25)와 같이
Figure pat00220
개의 현재 강화학습 단위 특성 시퀀스를 샘플링하여 배치-시퀀스(
Figure pat00221
) 학습 데이터를 얻는다.
Figure pat00222
Figure pat00223
(24)
Figure pat00224
Figure pat00225
(25)
도 9와 같이 크리틱 모델은 LSTM 또는 LSTM 변형을 순환신경망 단위 층(15) 순환신경망 모델로, 현재 자유풍속(
Figure pat00226
), 로터 회전속도(
Figure pat00227
)를 포함하여 강화학습 모델의 현재 상태(
Figure pat00228
)로 정의하고, 현재 유동편향각(
Figure pat00229
)을 강화학습 모델의 현재 행동(
Figure pat00230
)로 정의하여,
Figure pat00231
개의 현재 상태를 포함하여 이전 상태의 상태 시퀀스(
Figure pat00232
)와 현재 행동(
Figure pat00233
)를 입력으로 받아, 현재 상태 시퀀스(
Figure pat00234
)를 순환신경망 모델의 입력 시퀀스로 하고, 현재 행동(
Figure pat00235
)을 순환신경망 출력 특성에 영향을 주는 인자로 하는 강화학습 모델의 행동 값 함수(action-value function)로 수학식 (26)과 같이 정의한다.
Figure pat00236
(26)
Figure pat00237
는 0 번째 시퀀스의 히든 내부특성 벡터,
Figure pat00238
는 0 번째 시퀀스의 셀 내부특성 벡터이다. 배치-시퀀스 학습데이터를 이용해 액터-크리틱 기반 유동편향각 예측 심층강화학습 모듈(19)의 액터 및 크리틱 모델 학습 시, 우선 배치 내 시퀀스 데이터 간의 독립성을 얻기 위해 배치-시퀀스 학습데이터를 랜덤하게 섞고(shuffling), 랜덤하게 섞인 셔플드(shuffled) 배치-시퀀스 학습데이터를 생성한다.
학습 시 샘플 효율(sample efficiency)를 높이기 위해 셔플드 배치-시퀀스 학습데이터를 미니 배치(mini-batch) 개수(
Figure pat00239
)를 배치 단위로 하여, 0 보다 큰 정수 스텝(
Figure pat00240
) 횟수로 반복학습(step based iteration training)하고, 이러한 스텝 기반 반복학습을 세대 개수(
Figure pat00241
)로 반복학습(epoch based iteration)한다. 세대 기반 반복학습 시 배치-시퀀스 학습데이터는 세대마다 다른 셔플드 배치-시퀀스 학습데이터를 얻어 학습한다.
셔플드 배치-시퀀스 학습데이터를 이용하여, 액터-크리틱 모델을 세대 기반 반복학습 내에 스텝 기반 반복학습 시, 셔플드 미니 배치-시퀀스를 샘플링하여 크리틱 및 액터 모델을 반복학습한다.
액터-크리틱 기반 유동편향각 예측 심층강화학습 모델은 실시간으로 풍력발전기 환경 관련 자유풍속, 로터 회전속도 상태 및 출력 전력을 보상값으로 입력받아, 실시간 풍력발전기 환경에 맞추어 최적 요 제어를 위해 유동편향각을 예측하는 모델로, 현재 리턴(
Figure pat00242
)은 차등리턴(differential return)으로 수학식 (27)과 같이 정의한다.
Figure pat00243
(27)
Figure pat00244
는 평균 보상값(average reward)이며, 현재 보상값(
Figure pat00245
)은 현재 출력전력 2차 평균값(
Figure pat00246
)이다. 현재 상태 시퀀스(
Figure pat00247
)와 현재 행동(
Figure pat00248
)에 대한 수학식 (27)의 차등리턴 기대값은 수학식 (26)의 행동 값 함수(
Figure pat00249
)이다.
여기서 크리틱 모델인 행동 값 함수(
Figure pat00250
)는 시간차(temporal difference) 학습 방법으로, 수학식 (29)와 같이 크리틱 모델 학습을 위한 셔플드 미니-배치 학습데이터를 이용하여 수학식 (30)과 같이 어드밴티지(advantage)를 정의하고, 수학식 (31)과 같이 어드밴티지 제곱의 기대값을 크리틱 모델의 손실함수로 정의하여 경사 하강법으로 학습한다.
Figure pat00251
Figure pat00252
(29)
Figure pat00253
(30)
Figure pat00254
(31)
Figure pat00255
는 셔플드 미니 배치-시퀀스의 인덱스이며, 수학식 (30)의 어드밴티지는 보상값 추정 오차로 평균 보상값(
Figure pat00256
)을 수학식 (32)와 같이 시간차 방법으로 반복 업데이트를 통해 근사한다.
Figure pat00257
(32)
Figure pat00258
는 평균 보상값 업데이트 계수로 0 보다 큰 실수이다.
또한, 액터 모델은 수학식 (33)과 같이 액터 모델 학습을 위한 셔플드 미니 배치-시퀀스 학습데이터를 이용해 근접 정책 최적화(proximal policy optimization) 방법으로, 수학식 (34)와 같이 기존 액터 모델(
Figure pat00259
)에 대한 현재 액터 모델(
Figure pat00260
)의 확률 비(
Figure pat00261
)를 이용하여, 수학식 (35)와 같이 확률 비와 어드밴티지(
Figure pat00262
)의 곱(
Figure pat00263
)에 대해, 어드밴티지(
Figure pat00264
)가 0보다 클 경우 확률 비(
Figure pat00265
)가
Figure pat00266
이상일 경우 액터 모델 손실함수가 일정값이 되도록, 어드밴티지(
Figure pat00267
)가 0보다 작을 경우 확률 비(
Figure pat00268
)가
Figure pat00269
이하일 경우 액터 모델 손실함수가 일정값이 되도록, 손실함수를 정의하여 경사 상승법(gradient ascent)으로 학습한다.
Figure pat00270
은 0 보다 크고 1 보다 작은 값이다.
Figure pat00271
Figure pat00272
(33)
Figure pat00273
(34)
Figure pat00274
(35)
액터-크리틱 유동편향각 예측 심층강화학습 모델의 액터 및 크리틱 모델 가중치 데이터는 액터-크리틱 모델 가중치 데이터(21)로 저장한다.
마지막으로, 요 오정렬 계산 및 보정 모듈(22)은 칼만필터 모듈(17)에서 얻은 현재 조립 오차각(
Figure pat00275
) 및 실제 상대적 풍향 측정치 2차 평균값(
Figure pat00276
), 액터-크리틱 기반 유동편향각 예측 심층강화학습 모듈(19)에서 얻은 현재 유동편향각(
Figure pat00277
)을 이용하여 수학식 (36)과 같이 현재 요 오정렬(
Figure pat00278
)을 계산하고, 추정한 요 오정렬 값을 요 제어기(23)에 보내어 실시간 요 오정렬 제어를 실행한다.
Figure pat00279
(36)
1: 블레이드
2: 로터
3: 나셀
4: 요잉 시스템
5: 요 제어기
6: 기상탑
7: 풍향
8: 나셀 방향
9: 난류
10: North
11: 실제 풍향 방향
12: 나셀 방향
13: 요잉 시스템 축
14, 15: LSTM 또는 LSTM 변형의 순환신경망 단위 층
16: 풍향계, 풍속계, 출력 전력 센서, 로터 회전속도 센서
17: 칼만필터 모듈
18: 경험재생버퍼
19: 액터-크리틱 기반 유동편향각 예측 심층강화학습 모듈
20: 사전학습된 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델의 가중치 데이터
21: 액터 및 크리틱 모델의 학습된 가중치 데이터
22: 요 오정렬 계산 보정 모듈
23: 요 제어기

Claims (5)

  1. 풍력발전단지 내의 풍력발전기별로 정상 운전시의 실제 상대적 풍향 측정치를 포함하는 운전 데이터를 수신하고, 유동편향각 예측 모델을 학습시키기 위한 원시 데이터를 생성하는 단계;
    풍력발전기별로 실제 상대적 풍향 측정치에 칼만필터를 적용하여 조립오차각과 유동편향각을 얻는 단계;
    이전 유동편향각, 현재 자유풍속 및 로터 회전속도를 입력 특성으로 하고, 현재 유동편향각을 목표 특성으로 하는 일정 시퀀스 수의 학습 데이터를 생성하고, 학습 데이터를 이용하여 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델을 학습시켜 가중치 데이터를 생성하는 단계;
    순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델을 액터-크리틱 심층강화학습 모델에서 액터로 사용하고, 순환신경망 기반 자유풍속, 로터 회전속도 및 유동편향각과 차등행동값(differential action value)의 시퀀스 관계모델을 크리틱으로 사용하고, 출력 전력을 보상값으로 사용하는 액터-크리틱 유동편향각 예측 심층강화학습 모델을 생성하는 단계;
    사전학습시킨(pre-trained) 순환신경망 기반 시퀀스 유동편향각 예측 모델의 가중치(weight) 데이터를, 액터-크리틱 유동편향각 예측 심층강화학습 모델의 액터 가중치 데이터로 로드(load)하여 비정상성의 유동편향각을 예측하는 단계;
    실제 상대적 풍향치에 액터-크리틱 유동편향각 예측 심층강화학습 모델이 예측한 유동편향각과 칼만필터로 얻은 조립 오차각를 더해서 요 오정렬 값을 추정하여 보정하는 단계를 포함하는 칼만필터 및 심층강화학습 기반의 풍력발전기 요 오정렬 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 운전 데이터는
    자유풍속, 출력 전력, 로터 회전속도, 및 측정 시각 값들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 칼만필터 및 심층강화학습 기반의 풍력발전기 요 오정렬 제어 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 유동편향각을 얻는 단계는
    각 풍력발전기별로 일련의 실제 상대적 풍향 측정치에 칼만필터를 적용하여 일련의 조립 오차각 및 유동편향각의 합값을 얻는 단계;
    일련의 실제 상대적 풍향 측정치에 칼만필터를 적용하여 일련의 조립 오차각을 얻는 단계; 및
    일련의 조립 오차각과 유동편향각 합값에 일련의 조립 오차각을 빼주어 각 풍력발전기별로 일련의 유동편향각을 얻는 단계를 포함하는 칼만필터 및 심층강화학습 기반의 풍력발전기 요 오정렬 제어 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 일련의 조립 오차각 및 유동편향각의 합값을 얻는 단계는
    제1차 평균값 시간에 대하여 일련의 실제 상대적 풍향 측정치를 평균한 1차 평균값을 산출하고, 산출된 1차 평균값에 대해 칼만필터를 적용하는 단계를 포함하고,
    상기 일련의 조립 오차각을 얻는 단계는
    제2차 평균값 시간에 대하여 일련의 실제 상대적 풍향 측정치를 평균한 2차 평균값을 산출하고, 산출된 2차 평균값에 대해 칼만필터를 적용하는 단계를 포함하는 칼만필터 및 심층강화학습 기반의 풍력발전기 요 오정렬 제어 방법.
  5. 풍향계, 풍속계, 출력 전력 센서, 및 로터 회전속도 센서들로부터 상대적 풍향 측정치, 자유풍속, 출력 전력, 로터 회전속도 정보를 입력신호로 수신하는 단계;
    상대적 풍향 측정치로부터 칼만필터를 통해 조립 오차각을 계산하는 단계;
    상대적 풍향 측정치, 자유풍속, 로터 회전속도, 및 출력 전력 각각을 일정시간에 대해 평균값을 계산하고, 상대적 풍향 측정치 평균값, 자유풍속 평균값, 로터 회전속도 평균값, 및 출력 전력 평균값들을 경험재생버퍼(18)에 저장하는 단계; 및
    액터-크리틱 기반 유동편향각 예측 심층강화학습 모듈(19)에서 상기 경험재생버퍼(18)에 저장된 이전 유동편향각, 현재 자유풍속, 로터 회전속도, 유동편향각, 및 다음 출력 전력 값들을 단위 경험치 특성으로 하여, 일련의 경험치 특성 시퀀스를 랜덤으로 샘플링하여 학습 데이터를 생성하고, 액터 및 크리틱 모델을 학습하여 액터 및 크리틱 모델의 학습된 가중치 데이터(21)로 저장하고, 학습 후 이전 유동편향각, 현재 자유풍속 및 로터 회전속도 값들의 일정기간 시퀀스 데이터를 이용하여 현재 유동편향각 값을 예측하는 단계; 및
    요 오정렬 보정 모듈(22)에서 현재 상대적 풍향 측정치 평균값, 조립 오차각, 유동편향각 값들을 이용하여 요 오정렬 보정값을 계산하고, 요 오정렬 보정 정보를 요 제어기(23)에 전송하는 단계를 포함하며,
    상기 요 오정렬 보정 정보를 이용하여 상기 요 제어기에 의해 요 오정렬이 실시간으로 보정되는 것을 특징으로 하는 풍력발전기 요 오정렬 제어 방법.
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