Повышение динамических характеристик системы поворота ветровой турбины в различных рабочих условиях имеет решающее значение. На этой основе предложена модель прогнозного управления системой поворота ветровой турбины, основанная на усиленном обучении, с использованием алгоритма двойного задержанного глубокого детерминированного градиента политики (TD3) для динамической оптимизации нескольких параметров. Во-первых, для двух противоречивых целей управления - коэффициента потерь мощности и использования исполнительного механизма поворота - была создана многошаговая модель прогнозного управления системой поворота (yaw model predictive control, YMPC); во-вторых, для оптимизационных целей системы поворота и характеристик ветра были разработаны входные состояния, действия и механизмы вознаграждения агента TD3, что позволило использовать TD3 для настройки весовых коэффициентов и шага управления YMPC; наконец, эффективность метода была подтверждена на типичных данных ветряной электростанции на севере Китая. Результаты показывают, что предложенная стратегия значительно улучшает комплексные характеристики системы поворота по сравнению с YMPC с фиксированными параметрами управления.

ветровая турбина;система поворота;усиленное обучение;параметры управления