論文の概要: Reinforcement learning-enhanced genetic algorithm for wind farm layout optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06803v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 12:15:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-15 08:28:45.772044
• Title: Reinforcement learning-enhanced genetic algorithm for wind farm layout optimization
• Title（参考訳）: 風力発電レイアウト最適化のための強化学習型遺伝的アルゴリズム
• Authors: Guodan Dong, Jianhua Qin, Chutian Wu, Chang Xu, Xiaolei Yang,
• Abstract要約: 風力発電レイアウト最適化(WFLO)問題に対して,強化学習型遺伝的アルゴリズム(RLGA)を提案する。 本研究では,一方向一様風下でのWFLO問題を4つのレイアウト(アライメント,スタガード,サンフラワー,アンストラクチャド)で評価した。 RLGAはアライメントされたレイアウトとスタッガーされたレイアウトの遺伝的アルゴリズム(GA)と同様の結果が得られ、ヒマワリや非構造化レイアウトのGAを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.271936658013868
• License:
• Abstract: A reinforcement learning-enhanced genetic algorithm (RLGA) is proposed for wind farm layout optimization (WFLO) problems. While genetic algorithms (GAs) are among the most effective and accessible methods for WFLO, their performance and convergence are highly sensitive to parameter selections. To address the issue, reinforcement learning (RL) is introduced to dynamically select optimal parameters throughout the GA process. To illustrate the accuracy and efficiency of the proposed RLGA, we evaluate the WFLO problem for four layouts (aligned, staggered, sunflower, and unstructured) under unidirectional uniform wind, comparing the results with those from the GA. RLGA achieves similar results to GA for aligned and staggered layouts and outperforms GA for sunflower and unstructured layouts, demonstrating its efficiency. The sunflower and unstructured layouts' complexity highlights RLGA's robustness and efficiency in tackling complex problems. To further validate its capabilities, we investigate larger wind farms with varying turbine placements ($\Delta x = \Delta y = 5D$ and 2$D$, where $D$ is the wind turbine diameter) under three wind conditions: unidirectional, omnidirectional, and non-uniform, presenting greater challenges. The proposed RLGA is about three times more efficient than GA, especially for complex problems. This improvement stems from RL's ability to adjust parameters, avoiding local optima and accelerating convergence.
• Abstract（参考訳）: 風力発電レイアウト最適化(WFLO)問題に対して,強化学習型遺伝的アルゴリズム(RLGA)を提案する。 遺伝的アルゴリズム(GA)はWFLOの最も効果的でアクセスしやすい手法であるが、その性能と収束性はパラメータ選択に非常に敏感である。 この問題に対処するために、GAプロセス全体を通して最適なパラメータを動的に選択するために強化学習(RL)を導入している。 提案するRLGAの精度と効率を明らかにするため,一方向一風下でのWFLO問題(整列,スタッガー,ヒマワリ,非構造)をGAの結果と比較した。 RLGAは、整列レイアウトとスタッガーレイアウトのGAと類似した結果を達成し、ひまわりレイアウトと非構造レイアウトのGAを上回り、その効率を実証する。 ヒマワリと非構造レイアウトの複雑さは、複雑な問題に対処する際のRLGAの堅牢性と効率性を強調している。 さらにその能力を検証するために,一方向,一方向,非一方向の3つの風条件下で,様々なタービン配置(デルタx = \Delta y = 5D$, 2$D$, ここでは$D$は風力タービン直径である)を持つ大型風力発電所を調査し,より大きな課題を提示する。 提案したRLGAは、特に複雑な問題に対して、GAの約3倍の効率である。 この改善は、RLがパラメータを調整し、局所最適を避け、収束を加速する能力に起因している。

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