論文の概要: Active Learning-Based Optimization of Hydroelectric Turbine Startup to Minimize Fatigue Damage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14618v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 22:34:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:02:31.641667
• Title: Active Learning-Based Optimization of Hydroelectric Turbine Startup to Minimize Fatigue Damage
• Title（参考訳）: 水力タービンスタートアップの疲労損傷最小化のためのアクティブラーニングに基づく最適化
• Authors: Vincent Mai, Quang Hung Pham, Arthur Favrel, Jean-Philippe Gauthier, Martin Gagnon,
• Abstract要約: 水力発電ユニット(HGU)は、断続的な再生可能エネルギー源を電力網に統合する上で重要な役割を担っている。 この進化する役割は、タービンに大きなストレスを与えるスタートアップのような過渡的なイベントの増加につながった。 本稿では,HGUの起動パラメータを限られた予算で最適化する,革新的な自動化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1650821883155187
• License:
• Abstract: Hydro-generating units (HGUs) play a crucial role in integrating intermittent renewable energy sources into the power grid due to their flexible operational capabilities. This evolving role has led to an increase in transient events, such as startups, which impose significant stresses on turbines, leading to increased turbine fatigue and a reduced operational lifespan. Consequently, optimizing startup sequences to minimize stresses is vital for hydropower utilities. However, this task is challenging, as stress measurements on prototypes can be expensive and time-consuming. To tackle this challenge, we propose an innovative automated approach to optimize the startup parameters of HGUs with a limited budget of measured startup sequences. Our method combines active learning and black-box optimization techniques, utilizing virtual strain sensors and dynamic simulations of HGUs. This approach was tested in real-time during an on-site measurement campaign on an instrumented Francis turbine prototype. The results demonstrate that our algorithm successfully identified an optimal startup sequence using only seven measured sequences. It achieves a remarkable 42% reduction in the maximum strain cycle amplitude compared to the standard startup sequence. This study paves the way for more efficient HGU startup optimization, potentially extending their operational lifespans.
• Abstract（参考訳）: 水力発電ユニット(HGU)は、その柔軟な運用能力のため、断続的な再生可能エネルギー源を電力グリッドに統合する上で重要な役割を担っている。 この進化した役割は、スタートアップのような過渡的な出来事が増加し、タービンに重大なストレスを与え、タービンの疲労が増加し、運用寿命が減少する。 したがって、ストレスを最小限に抑えるためにスタートアップシーケンスを最適化することは、水力発電に不可欠である。 しかし、プロトタイプの応力測定は高価で時間を要するため、この作業は困難である。 この課題に対処するために,HGUの起動パラメータを,測定された起動シーケンスの限られた予算で最適化する,革新的な自動化手法を提案する。 本手法は,仮想ひずみセンサとHGUの動的シミュレーションを利用して,能動的学習とブラックボックス最適化を併用する。 このアプローチは、フランシスタービンの試作機上での現場計測キャンペーン中にリアルタイムでテストされた。 その結果,提案アルゴリズムは7つの測定シーケンスのみを用いて最適な起動シーケンスを同定できた。 標準起動シーケンスと比較して,最大ひずみサイクル振幅の42%の顕著な減少を実現している。 この研究は、より効率的なHGUスタートアップ最適化の道を開き、運用寿命を延ばす可能性がある。

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