論文の概要: Reinforcement learning to maximise wind turbine energy generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11384v1
• Date: Sat, 17 Feb 2024 21:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 21:33:38.212919
• Title: Reinforcement learning to maximise wind turbine energy generation
• Title（参考訳）: 風力発電の最大化のための強化学習
• Authors: Daniel Soler, Oscar Mari\~no, David Huergo, Mart\'in de Frutos, Esteban Ferrer
• Abstract要約: 本研究では,ロータ速度,ロータヨー角,ブレードピッチ角を積極的に変化させることで,風力タービンのエネルギー発生を制御するための強化学習戦略を提案する。 優先体験再生剤を用いた二重深度Q-ラーニングとブレード要素運動量モデルとを結合し、風の変化を制御できるように訓練する。 エージェントは、単純な定常風に対して最適な制御(速度、ヨー、ピッチ)を決定するように訓練され、その後、実際の動的乱流風に挑戦され、良好な性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8437187555622164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a reinforcement learning strategy to control wind turbine energy generation by actively changing the rotor speed, the rotor yaw angle and the blade pitch angle. A double deep Q-learning with a prioritized experience replay agent is coupled with a blade element momentum model and is trained to allow control for changing winds. The agent is trained to decide the best control (speed, yaw, pitch) for simple steady winds and is subsequently challenged with real dynamic turbulent winds, showing good performance. The double deep Q- learning is compared with a classic value iteration reinforcement learning control and both strategies outperform a classic PID control in all environments. Furthermore, the reinforcement learning approach is well suited to changing environments including turbulent/gusty winds, showing great adaptability. Finally, we compare all control strategies with real winds and compute the annual energy production. In this case, the double deep Q-learning algorithm also outperforms classic methodologies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ロータ速度,ロータヨー角,ブレードピッチ角を積極的に変化させることで,風力タービンのエネルギー発生を制御するための強化学習戦略を提案する。 優先体験再生剤を用いた二重深度Q学習をブレード要素運動量モデルに結合し、風の変化を制御できるように訓練する。 エージェントは、単純な定常風に対して最適な制御(速度、ヨー、ピッチ)を決定するように訓練され、その後、実際の動的乱流風に挑戦され、良好な性能を示す。 ダブルディープQ-ラーニングは、古典的なイテレーション強化学習制御と比較され、どちらの戦略も古典的なPID制御を全ての環境で上回る。 さらに, 補強学習手法は, 乱流風などの環境変化に適しており, 高い適応性を示す。 最後に,全制御戦略と実風を比較し,年間エネルギー生産量を計算する。 この場合、ダブルディープQ-ラーニングアルゴリズムは古典的手法よりも優れている。

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