論文の概要: Prediction-Free, Real-Time Flexible Control of Tidal Lagoons through Proximal Policy Optimisation: A Case Study for the Swansea Lagoon

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10360v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 21:34:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-22 15:25:34.182817
• Title: Prediction-Free, Real-Time Flexible Control of Tidal Lagoons through Proximal Policy Optimisation: A Case Study for the Swansea Lagoon
• Title（参考訳）: 近位政策最適化による干潟の予測フリー・リアルタイムフレキシブル制御--白海ラグーンを事例として
• Authors: T\'ulio Marcondes Moreira (1), Jackson Geraldo de Faria Jr (1), Pedro O.S. Vaz de Melo (1), Luiz Chaimowicz (1) and Gilberto Medeiros-Ribeiro (1) ((1) Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil)
• Abstract要約: We propose a novel optimized operation of tidal lagoons with proximal policy optimization through Unity ML-Agents。 我々は,タービンとスライスを最適化した運転方針により,エネルギー生成の最大化に成功していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Tidal range structures have been considered for large scale electricity generation for their potential ability to produce reasonable predictable energy without the emission of greenhouse gases. Once the main forcing components for driving the tides have deterministic dynamics, the available energy in a given tidal power plant has been estimated, through analytical and numerical optimisation routines, as a mostly predictable event. This constraint imposes state-of-art flexible operation methods to rely on tidal predictions (concurrent with measured data and up to a multiple of half-tidal cycles into the future) to infer best operational strategies for tidal lagoons, with the additional cost of requiring to run optimisation routines for every new tide. In this paper, we propose a novel optimised operation of tidal lagoons with proximal policy optimisation through Unity ML-Agents. We compare this technique with 6 different operation optimisation approaches (baselines) devised from the literature, utilising the Swansea Bay Tidal Lagoon as a case study. We show that our approach is successful in maximising energy generation through an optimised operational policy of turbines and sluices, yielding competitive results with state-of-the-art methods of optimisation, regardless of test data used, requiring training once and performing real-time flexible control with measured ocean data only.
• Abstract（参考訳）: 潮位帯の構造は、温室効果ガスの排出なしに合理的な予測可能なエネルギーを生産できる可能性から、大規模な発電を想定されている。 潮流を駆動する主力成分が決定論的ダイナミクスを持つと、所定の潮流発電所で利用可能なエネルギーは、主に予測可能な事象として解析的および数値最適化ルーチンを通じて推定されている。 この制約により、最先端のフレキシブルな運用手法は、潮流予測(測定されたデータと、将来の半減期サイクルの合計)に依存して、潮流ラグーンの最良の運用戦略を推測し、新たな潮潮流ごとに最適化ルーチンを実行する必要がある追加コストを課される。 本稿では,統一ml-エイジェントによる近位政策最適化を施した潮流ラグーンの最適化操作を提案する。 Swansea Bay Tidal Lagoonを事例として,本手法を文献から考案した6種類の操作最適化手法(ベースライン)と比較した。 提案手法は, タービンおよびスライスを最適化した運転方針を通したエネルギー生成の最大化に成功し, 使用した試験データによらず, 実測海洋データのみで実時間フレキシブル制御を行うことで, 最先端の最適化手法による競争結果が得られることを示す。

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