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题名基于尾流加速估计与强化学习的风机偏航优化方法
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作者
陈玥
刘洋
陆秋瑜
谢平平
丁俐夫
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机构
广东电网有限公司调度控制中心
清华大学电机工程与应用电子技术系
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出处
《可再生能源》
北大核心
2025年第4期484-490,共7页
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基金
南方电网公司科技项目资助[项目编号:036000KK52222044(GDKJXM20222430)]。
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文摘
随着新能源发电扩容及海上风电的兴起,风电场控制愈发关键。文章聚焦尾流效应模型优化与风电场智能化控制,通过改进Gaussian FLORIDyn模型的尾流估算,借助区域剪枝加速算法,在确保精确度的前提下提升仿真速度。此外,文章提出了一种图卷积网络代理模型引导的多智能体强化学习算法,该模型依据风场尾流关联构建,深刻理解风机间复杂动力学,增强功率预测能力。多智能体强化学习算法利用分区奖励共享机制,提高了寻优效率。在仿真测试中,评估了剪枝操作对性能提升的效果,并对生成的尾流控制策略进行了验证。结果证明,通过对尾流效应的精细建模和主动尾流控制策略的创新设计,为解决风电场控制问题提供了有价值的理论和技术支持。
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关键词
偏航优化
尾流估计
高斯FLORIDyn
多智能体强化学习
高性能仿真
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Keywords
yaw optimization
wake estimation
gaussian FLORIDyn
multi-agent reinforcement learning
high-performance simulation
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分类号
TK81
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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