摘要
風力発電機のヨーシステムの多様な運転条件下での動的性能向上は極めて重要である。これに基づき、強化学習に基づく風力発電機ヨーシステムのモデル予測制御戦略が提案され、二重遅延深層決定的政策勾配（TD3）アルゴリズムにより多目的パラメータの動的最適化を実現する。まず、出力損失率とヨーアクチュエーター使用率という二つの相反する制御目標に対して、ヨーシステムの多段階モデル予測制御（yaw model predictive control、YMPC）を構築した。次に、ヨーシステムの最適化目標および風況特性に基づき、TD3エージェントの入力状態、動作、報酬メカニズムを設計し、TD3エージェントを用いてYMPCの重み係数と制御ステップを調整する。最後に、中国北部の風力発電所の典型的な1日分のデータを用いて本手法の有効性を検証した。結果は、固定制御パラメータのYMPCと比較して、提案戦略がヨーシステムの総合性能を大幅に向上させることを示した。
关键词
風力発電機;ヨーシステム;強化学習;制御パラメータ
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