論文の概要: Reinforcement Learning Increases Wind Farm Power Production by Enabling Closed-Loop Collaborative Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20554v1
• Date: Wed, 25 Jun 2025 15:53:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.82512
• Title: Reinforcement Learning Increases Wind Farm Power Production by Enabling Closed-Loop Collaborative Control
• Title（参考訳）: 閉ループ協調制御の導入による風力発電の強化学習
• Authors: Andrew Mole, Max Weissenbacher, Georgios Rigas, Sylvain Laizet,
• Abstract要約: 従来の風力発電制御は、個々の出力を最大化するために、それぞれのタービンを独立して運用する。 風力発電のエネルギー生産を 大幅に増加させます 高忠実度大渦シミュレーションと直接統合された第1強化学習制御装置 その結果、風力発電最適化への変換アプローチとして、動的フローレスポンシブ制御が確立された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Traditional wind farm control operates each turbine independently to maximize individual power output. However, coordinated wake steering across the entire farm can substantially increase the combined wind farm energy production. Although dynamic closed-loop control has proven effective in flow control applications, wind farm optimization has relied primarily on static, low-fidelity simulators that ignore critical turbulent flow dynamics. In this work, we present the first reinforcement learning (RL) controller integrated directly with high-fidelity large-eddy simulation (LES), enabling real-time response to atmospheric turbulence through collaborative, dynamic control strategies. Our RL controller achieves a 4.30% increase in wind farm power output compared to baseline operation, nearly doubling the 2.19% gain from static optimal yaw control obtained through Bayesian optimization. These results establish dynamic flow-responsive control as a transformative approach to wind farm optimization, with direct implications for accelerating renewable energy deployment to net-zero targets.
• Abstract（参考訳）: 従来の風力発電制御は、個々の出力を最大化するために、それぞれのタービンを独立して運用する。 しかし、ファーム全体の調整されたウェイクステアリングは、風力発電によるエネルギー生産を大幅に増加させる可能性がある。 動的閉ループ制御はフロー制御に有効であることが証明されているが、風力発電の最適化は主に臨界乱流力学を無視する静的で低忠実なシミュレータに依存している。 本研究では,高忠実度大渦シミュレーション(LES)と直接統合された最初の強化学習(RL)コントローラを提案する。 ベイズ最適化により得られた静的最適ヨー制御から得られる2.19%のゲインをほぼ倍増させ, 風力発電出力の4.30%向上を実現した。 これらの結果から,風力発電最適化への転換的アプローチとしての動的フローレスポンシブ制御が確立され,再生可能エネルギーのネットゼロ目標への展開が促進される。

関連論文リスト

• How to craft a deep reinforcement learning policy for wind farm flow control [5.195101477698898]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T16:07:05Z)
• Deep Reinforcement Learning for Multi-Objective Optimization: Enhancing Wind Turbine Energy Generation while Mitigating Noise Emissions [0.4218593777811082]
  風力タービンの深部強化学習を用いたトルクピッチ制御フレームワークを開発した。 我々は、風力タービンパラメータの正確な制御を可能にするために、ブレード要素運動量解決器と組み合わされた二重深度Q-ラーニングを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T09:21:51Z)
• Function Approximation for Reinforcement Learning Controller for Energy from Spread Waves [69.9104427437916]
  マルチジェネレータ・ウェーブ・エナジー・コンバータ(WEC)は、スプレッド・ウェーブと呼ばれる異なる方向から来る複数の同時波を処理しなければならない。 これらの複雑な装置は、エネルギー捕獲効率、維持を制限する構造的ストレスの低減、高波に対する積極的な保護という複数の目的を持つコントローラを必要とする。 本稿では,システム力学のシーケンシャルな性質をモデル化する上で,ポリシーと批判ネットワークの異なる機能近似について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T02:04:10Z)
• Collective Large-scale Wind Farm Multivariate Power Output Control Based on Hierarchical Communication Multi-Agent Proximal Policy Optimization [5.062455071500403]
  風力発電は世界中の再生可能エネルギーの重要な供給源になりつつある。 風力発電の電力管理は、これらの農場に固有の高度システムの複雑さのために大きな課題に直面している。 この課題に対処するために, 大規模風力発電多変量制御を学習する新しいコミュニケーション型マルチエージェント深部強化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T12:26:08Z)
• Learning to Exploit Elastic Actuators for Quadruped Locomotion [7.9585932082270014]
  足の移動におけるスプリングベースのアクチュエータは、エネルギー効率と性能の向上を提供するが、コントローラ設計の難しさは増す。 実ロボットでモデルフリーのコントローラを直接学習することを提案する。 提案手法をDLR弾性四重項ベルトに適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T09:43:17Z)
• Skip Training for Multi-Agent Reinforcement Learning Controller for Industrial Wave Energy Converters [94.84709449845352]
  近年のウェーブ・エナジー・コンバータ(WEC)は、発電を最大化するために複数の脚と発電機を備えている。 従来のコントローラは複雑な波のパターンを捕捉する制限を示しており、コントローラはエネルギー捕獲を効率的に最大化する必要がある。 本稿では,従来のスプリングダンパよりも優れたマルチエージェント強化学習コントローラ(MARL)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-13T00:20:31Z)
• Neural-Fly Enables Rapid Learning for Agile Flight in Strong Winds [96.74836678572582]
  本稿では,ディープラーニングを通じて事前学習した表現を組み込むことで,オンラインでの迅速な適応を可能にする学習ベースのアプローチを提案する。 Neural-Flyは、最先端の非線形かつ適応的なコントローラよりもかなり少ないトラッキングエラーで正確な飛行制御を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-13T21:55:28Z)
• Scalable Optimization for Wind Farm Control using Coordination Graphs [5.56699571220921]
  風力発電の制御装置は、グリッドオペレータによって課される電力需要と農場の電力生産を一致させるために必要である。 風力タービン間の複雑な依存関係が存在するため、これは非自明な最適化問題である。 本研究では,スパースな風力場構造を利用して最適化問題を推定する風力場制御の新しい学習方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T20:12:30Z)
• Optimizing Mixed Autonomy Traffic Flow With Decentralized Autonomous Vehicles and Multi-Agent RL [63.52264764099532]
  本研究では、完全分散制御方式を用いて、混合自律環境でのボトルネックのスループットを向上させる自動運転車の能力について検討する。 この問題にマルチエージェント強化アルゴリズムを適用し、5%の浸透速度で20%から40%の浸透速度で33%までのボトルネックスループットの大幅な改善が達成できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-30T22:06:05Z)
• Learning a Contact-Adaptive Controller for Robust, Efficient Legged Locomotion [95.1825179206694]
  四足歩行ロボットのためのロバストコントローラを合成するフレームワークを提案する。 高レベルコントローラは、環境の変化に応じてプリミティブのセットを選択することを学習する。 確立された制御方法を使用してプリミティブを堅牢に実行する低レベルコントローラ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T16:49:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。