論文の概要: An Improved Yaw Control Algorithm for Wind Turbines via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01299v1
• Date: Tue, 2 May 2023 10:01:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 14:46:21.191331
• Title: An Improved Yaw Control Algorithm for Wind Turbines via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による風力発電機のヨー制御アルゴリズムの改良
• Authors: Alban Puech, Jesse Read
• Abstract要約: ヨーのミスアライメントは、出力、タービンの安全性、寿命、そして風上公園全体に影響を与える。 我々は、強化学習を用いてヨー調整を最小化し、ヨー資源を最適に再配置するヨー制御剤を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5076964620370268
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Yaw misalignment, measured as the difference between the wind direction and the nacelle position of a wind turbine, has consequences on the power output, the safety and the lifetime of the turbine and its wind park as a whole. We use reinforcement learning to develop a yaw control agent to minimise yaw misalignment and optimally reallocate yaw resources, prioritising high-speed segments, while keeping yaw usage low. To achieve this, we carefully crafted and tested the reward metric to trade-off yaw usage versus yaw alignment (as proportional to power production), and created a novel simulator (environment) based on real-world wind logs obtained from a REpower MM82 2MW turbine. The resulting algorithm decreased the yaw misalignment by 5.5% and 11.2% on two simulations of 2.7 hours each, compared to the conventional active yaw control algorithm. The average net energy gain obtained was 0.31% and 0.33% respectively, compared to the traditional yaw control algorithm. On a single 2MW turbine, this amounts to a 1.5k-2.5k euros annual gain, which sums up to very significant profits over an entire wind park.
• Abstract（参考訳）: 風向と風力タービンのナセル位置の差として測定されたヨーの誤用は、タービンの出力、安全性、寿命、風力公園全体に影響を及ぼす。 強化学習を用いて,yawの誤用を最小限に抑えつつ,yaw資源を最適再配置し,高速セグメントを優先し,yaw資源を最小化するためのyaw制御エージェントを開発した。 そこで我々は,電力生産に比例する)ヨーアライメントとヨーアライメントのトレードオフのための報奨基準を慎重に作成,検証し,Repower MM82 2MWタービンから得られた実世界の風速に基づいて,新しいシミュレータ(環境)を作成した。 結果として得られたアルゴリズムは従来のアクティブヨー制御アルゴリズムと比較して2つのシミュレーションで5.5%と11.2%のミスアライメントを減らした。 平均純エネルギー利得は従来のyaw制御アルゴリズムと比較して0.31%と0.33%であった。 単一の2mwタービンでは、年間1.5k-2.5kユーロの利益となり、ウィンドパーク全体の利益は極めて大きい。

関連論文リスト

• Deep Reinforcement Learning for Multi-Objective Optimization: Enhancing Wind Turbine Energy Generation while Mitigating Noise Emissions [0.4218593777811082]
  風力タービンの深部強化学習を用いたトルクピッチ制御フレームワークを開発した。 我々は、風力タービンパラメータの正確な制御を可能にするために、ブレード要素運動量解決器と組み合わされた二重深度Q-ラーニングを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T09:21:51Z)
• Airport take-off and landing optimization through genetic algorithms [55.2480439325792]
  本研究は, 航空機の運転における汚染問題に対処し, ゲート割り当てと滑走路スケジューリングを同時に最適化することに焦点を当てた。 本研究は,航空機の離陸・着陸時の燃料燃焼による汚染を最小化するための,革新的な遺伝的アルゴリズムに基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T14:53:55Z)
• WindDragon: Enhancing wind power forecasting with Automated Deep Learning [0.5755004576310334]
  本稿では,国家レベルでの短期(1～6時間地平線)風力予測への革新的アプローチを提案する。 この手法は,風速マップと数値気象予測を組み合わせた自動ディープラーニングを利用して,風力の正確な予測を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T08:55:21Z)
• A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Anomaly Detection in Industrial Environments: Performance and Environmental Impact [62.997667081978825]
  本研究は,環境の持続可能性を考慮した高性能機械学習モデルの要求に応えることを目的としている。 Decision TreesやRandom Forestsといった従来の機械学習アルゴリズムは、堅牢な効率性とパフォーマンスを示している。 しかし, 資源消費の累積増加にもかかわらず, 最適化された構成で優れた結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-01T15:18:00Z)
• Movement Penalized Bayesian Optimization with Application to Wind Energy Systems [84.7485307269572]
  文脈ベイズ最適化(CBO)は、与えられた側情報を逐次決定する強力なフレームワークである。 この設定では、学習者は各ラウンドでコンテキスト(天気条件など)を受け取り、アクション(タービンパラメータなど)を選択する必要がある。 標準的なアルゴリズムは、すべてのラウンドで意思決定を切り替えるコストを前提としませんが、多くの実用的なアプリケーションでは、このような変更に関連するコストが最小化されるべきです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T20:19:32Z)
• Neural-Fly Enables Rapid Learning for Agile Flight in Strong Winds [96.74836678572582]
  本稿では,ディープラーニングを通じて事前学習した表現を組み込むことで,オンラインでの迅速な適応を可能にする学習ベースのアプローチを提案する。 Neural-Flyは、最先端の非線形かつ適応的なコントローラよりもかなり少ないトラッキングエラーで正確な飛行制御を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-13T21:55:28Z)
• Residual Mixture of Experts [75.5489156421442]
  Residual Mixture of Experts (RMoE)は、下流タスクにおけるMoEビジョントランスフォーマーの効率的なトレーニングパイプラインである。 RMoEは上向きのMoEトレーニングで同等の結果を得るが、追加のトレーニングコストはわずかである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-20T17:29:48Z)
• Measuring Wind Turbine Health Using Drifting Concepts [55.87342698167776]
  風力タービンの健全性解析のための2つの新しい手法を提案する。 第1の方法は、比較的高低電力生産の減少または増加を評価することを目的とする。 第2の方法は抽出された概念の全体的ドリフトを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T14:04:55Z)
• Performance Comparison of Different Machine Learning Algorithms on the Prediction of Wind Turbine Power Generation [0.0]
  風力の浸透は電力システムの配給および計画の難しさそして複雑さを高めました。 電力のバランスをとるためには,高精度な風力予測を行う必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-11T17:02:24Z)
• Scalable Optimization for Wind Farm Control using Coordination Graphs [5.56699571220921]
  風力発電の制御装置は、グリッドオペレータによって課される電力需要と農場の電力生産を一致させるために必要である。 風力タービン間の複雑な依存関係が存在するため、これは非自明な最適化問題である。 本研究では,スパースな風力場構造を利用して最適化問題を推定する風力場制御の新しい学習方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T20:12:30Z)
• Hybrid Neuro-Evolutionary Method for Predicting Wind Turbine Power Output [6.411829871947649]
  我々は,スウェーデンのオンショア風力発電所から出力される電力を推定するために,SCADAシステムにおける履歴データを入力として利用する。 風のパターンが非線形で多様であるという事前の知識により、我々は自己適応微分進化(SaDE)アルゴリズムを組み合わせる。 私たちのアプローチは、そのアプローチよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-02T04:22:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。