論文の概要: Attention is All You Need to Optimize Wind Farm Operations and Maintenance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24052v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 15:47:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:59:45.620479
• Title: Attention is All You Need to Optimize Wind Farm Operations and Maintenance
• Title（参考訳）: 風力発電の運用とメンテナンスを最適化するためには、注意が必要だ
• Authors: Iman Kazemian, Murat Yildirim, Paritosh Ramanan,
• Abstract要約: O&M(Operations and maintenance)は、風力発電システムにおける基本的な問題であり、信頼性と収益性に大きく影響している。 結果として生じるO&M問題は、通常、大規模混合整数(MIP)モデルを用いて解決される。 本稿では,マルチヘッドアテンション(MHA)モデルに基づく風力発電用O&Mの新しい意思決定フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Operations and maintenance (O&M) is a fundamental problem in wind energy systems with far reaching implications for reliability and profitability. Optimizing O&M is a multi-faceted decision optimization problem that requires a careful balancing act across turbine level failure risks, operational revenues, and maintenance crew logistics. The resulting O&M problems are typically solved using large-scale mixed integer programming (MIP) models, which yield computationally challenging problems that require either long-solution times, or heuristics to reach a solution. To address this problem, we introduce a novel decision-making framework for wind farm O&M that builds on a multi-head attention (MHA) models, an emerging artificial intelligence methods that are specifically designed to learn in rich and complex problem settings. The development of proposed MHA framework incorporates a number of modeling innovations that allows explicit embedding of MIP models within an MHA structure. The proposed MHA model (i) significantly reduces the solution time from hours to seconds, (ii) guarantees feasibility of the proposed solutions considering complex constraints that are omnipresent in wind farm O&M, (iii) results in significant solution quality compared to the conventional MIP formulations, and (iv) exhibits significant transfer learning capability across different problem settings.
• Abstract（参考訳）: O&M(Operations and maintenance)は、風力発電システムにおける基本的な問題であり、信頼性と収益性に大きく影響している。 O&Mの最適化は多面的な意思決定最適化の問題であり、タービンレベルの故障リスク、運用収益、メンテナンスクルーのロジスティクスに対して慎重にバランスをとる必要がある。 結果として生じるO&M問題は通常、大規模混合整数プログラミング(MIP)モデルを用いて解決される。 この問題に対処するため,我々はマルチヘッドアテンション(MHA)モデルに基づく風力発電用O&Mの新しい意思決定フレームワークを導入する。 提案する MHA フレームワークの開発には,MHA 構造内に MIP モデルの明示的な埋め込みを可能にする,数多くのモデリング技術が組み込まれている。 MHAモデルの提案 (i)解時間を数時間から秒に大幅に短縮する。 (II)風力発電O&Mにおける一様制約を考慮した複雑な制約を考慮した提案手法の実現可能性を保証する。 三 従来のMIPの定式化に比較して、解の質が著しく向上し、 (4) 異なる問題設定にまたがって大きな伝達学習能力を示す。

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