論文の概要: Harvesting energy from turbulent winds with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13961v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 15:40:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:22:50.830248
• Title: Harvesting energy from turbulent winds with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による乱流風からのハーベストングエネルギー
• Authors: Lorenzo Basile, Maria Grazia Berni, Antonio Celani,
• Abstract要約: エアボーン・ウィンド・エナジー(Airborne Wind Energy, AWE)は、高高度風力を利用した新技術である。 AWEは地上ステーションに繋ぎ、風によって駆動される飛行装置に基づいており、機械エネルギーを発電機で電気エネルギーに変換する。 我々の目標は、これらのテクニックを強化学習(RL)に基づくアプローチに置き換える可能性を探ることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Airborne Wind Energy (AWE) is an emerging technology designed to harness the power of high-altitude winds, offering a solution to several limitations of conventional wind turbines. AWE is based on flying devices (usually gliders or kites) that, tethered to a ground station and driven by the wind, convert its mechanical energy into electrical energy by means of a generator. Such systems are usually controlled by manoeuvering the kite so as to follow a predefined path prescribed by optimal control techniques, such as model-predictive control. These methods are strongly dependent on the specific model at use and difficult to generalize, especially in unpredictable conditions such as the turbulent atmospheric boundary layer. Our aim is to explore the possibility of replacing these techniques with an approach based on Reinforcement Learning (RL). Unlike traditional methods, RL does not require a predefined model, making it robust to variability and uncertainty. Our experimental results in complex simulated environments demonstrate that AWE agents trained with RL can effectively extract energy from turbulent flows, relying on minimal local information about the kite orientation and speed relative to the wind.
• Abstract（参考訳）: エアボーン・ウィンド・エナジー (Airborne Wind Energy, AWE) は、高高度風力を利用するために設計された新興技術であり、従来の風力タービンのいくつかの制限に対する解決策を提供する。 AWEは、地上ステーションに繋がれ、風によって駆動される飛行装置(通常はグライダーまたはkit)に基づいており、機械エネルギーを発電機で電気エネルギーに変換する。 このようなシステムは通常、モデル予測制御のような最適制御技術によって規定された経路に従うように、kitを操作することによって制御される。 これらの手法は使用中の特定のモデルに強く依存しており、特に乱流境界層のような予測不可能な条件下では一般化が困難である。 我々の目的は、これらのテクニックを強化学習(RL)に基づくアプローチに置き換える可能性を探ることである。 従来の方法とは異なり、RLは事前定義されたモデルを必要としないため、可変性と不確実性に対して堅牢である。 複雑なシミュレーション環境における実験結果から,RLで訓練したAWEエージェントは,風に対するkit方向と速度に関する最小限の局所情報に頼って,乱流からのエネルギーを効果的に抽出できることが示された。

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