論文の概要: How to craft a deep reinforcement learning policy for wind farm flow control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06204v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 16:07:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.546034
• Title: How to craft a deep reinforcement learning policy for wind farm flow control
• Title（参考訳）: ウィンドファームフロー制御のための深層強化学習政策の作り方
• Authors: Elie Kadoche, Pascal Bianchi, Florence Carton, Philippe Ciblat, Damien Ernst,
• Abstract要約: タービン間のウェイク効果は、風力発電所全体のエネルギー生産を著しく減少させる。 既存の機械学習アプローチは、準静的な風条件や小さな風力発電に限られている。 本研究は、ウェイクステアリングポリシーを開発するための、新しい深層強化学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.195101477698898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Within wind farms, wake effects between turbines can significantly reduce overall energy production. Wind farm flow control encompasses methods designed to mitigate these effects through coordinated turbine control. Wake steering, for example, consists in intentionally misaligning certain turbines with the wind to optimize airflow and increase power output. However, designing a robust wake steering controller remains challenging, and existing machine learning approaches are limited to quasi-static wind conditions or small wind farms. This work presents a new deep reinforcement learning methodology to develop a wake steering policy that overcomes these limitations. Our approach introduces a novel architecture that combines graph attention networks and multi-head self-attention blocks, alongside a novel reward function and training strategy. The resulting model computes the yaw angles of each turbine, optimizing energy production in time-varying wind conditions. An empirical study conducted on steady-state, low-fidelity simulation, shows that our model requires approximately 10 times fewer training steps than a fully connected neural network and achieves more robust performance compared to a strong optimization baseline, increasing energy production by up to 14 %. To the best of our knowledge, this is the first deep reinforcement learning-based wake steering controller to generalize effectively across any time-varying wind conditions in a low-fidelity, steady-state numerical simulation setting.
• Abstract（参考訳）: 風力発電所では、タービン間の覚醒効果は全体のエネルギー生産を著しく減少させる。 風力発電の流れ制御は、これらの効果を調整されたタービン制御によって緩和する手法を含む。 例えば、ウェイクステアリング(Wake steering)は、気流を最適化し出力を増加させるために、風で特定のタービンを意図的に誤調整する。 しかし、ロバストなウェイクステアリングコントローラの設計は依然として困難であり、既存の機械学習アプローチは準静風条件や小さな風力発電に限られている。 本研究は、これらの制限を克服するウェイクステアリングポリシーを開発するための、新しい深層強化学習手法を提案する。 提案手法では,新たな報酬関数とトレーニング戦略とともに,グラフアテンションネットワークとマルチヘッド自己注意ブロックを組み合わせた新しいアーキテクチャを提案する。 得られたモデルは各タービンのヨー角を計算し、時変風条件下でのエネルギー生産を最適化する。 定常低忠実度シミュレーションによる実証実験により、我々のモデルは完全連結ニューラルネットワークの約10倍のトレーニングステップを必要とし、強力な最適化ベースラインよりも堅牢な性能を実現し、エネルギー生産を最大14パーセント増加させることを示した。 我々の知る限り、これは低忠実で定常な数値シミュレーション設定において、時間変化のある風条件で効果的に一般化する、ディープ強化学習に基づくウェイクステアリングコントローラとしては初めてのものである。

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