Ant-based Algorithms for the Wind Farm Cable Layout Problem

In the design of offshore wind farms the transport of energy though cable connections is an important aspect as the required cables are a high cost factor that needs to be optimized. When planning a wind farm the construction of a cost efficient cabling layout between the turbines and substations is an important step. Such cabling optimization problems are NP-hard. As a consequence we have to rely on heuristic or approximation algorithms for calculating satisfying solutions. Ant Colony Optimization is a heuristic optimization algorithm inspired by the behavior of real ants. In this thesis we present four different ant-based algorithms for solving the wind farm cabling layout problem. To investigate this problem we use a wind farm model with fixed turbine and substation positions as input. Given a set of cable types with different capacities and costs we want to find an optimal cabling system with minimal costs. We compare our algorithms to a benchmark algorithm using Mixed Integer Linear Programming (MILP) representation. We will see that our ant-based algorithms generate better results than the MILP for some smaller instances. Our best ant-based approach is using a representation similar to Kruskal’s algorithm. For larger instances our proposed algorithms perform worse than the MILP, but we give suggestions how to build an improved algorithm based on our results. Deutsche Zusammenfassung Bei der Planung von Windpark-Anlagen, insbesondere bei Offshore-Windparks, stellt die Verkabelung einen wichtigen Kostenfaktor dar. Daher ist die Optimierung des Kabelsystems ein bedeutender Bestandteil der Planungsphase von Windenergieanlagen. Diese so genannten Verkabelungsprobleme sind NP-schwer. Aus diesem Grund müssen heuristische Algorithmen benutzt werden, um eine ausreichend gute Lösung zu erzeugen. Ant Colony Optimization ist ein heuristischer Optimierungsalgorithmus, der vom Verhalten der Ameisen inspiriert wurde. In dieser Arbeit werden vier verschiedene Ant-basierte Algorithmen vorgestellt, mit denen das Windfarm Verkabelungsproblem gelöst werden soll. Um dieses Problem zu untersuchen, verwenden wir ein Windpark-Modell mit fest platzierten Turbinen und Umspannwerken sowie einer Auswahl von Kabeltypen mit unterschiedlichen Leistungskapazitäten und Kosten als Eingangsparameter. Ziel ist es, ein optimales Verkabelungssystem mit minimalen Kosten zu finden. Wir vergleichen die Ergebnisse der vier Algorithmen mit einem Benchmark-Algorithmus, der das Problem durch Mixed Integer Linear Programming (MILP) versucht zu lösen. Wir werden sehen, dass die Ant-basierten Algorithmen bessere Ergebnisse für viele kleinen Instanzen liefern, als der Vergleichsalgorithmus. Bei großen Instanzen erzeugt der MILP-Algorithmus bessere Ergebnisse. Dazu geben wir Hinweise, wie man auf Grundlage unserer Ergebnisse einen besseren Algorithmus entwerfen könnte.