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wind farm
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离线强化学习算法在风洞测试中将风力发电场功率提升10%
研究人员开发了一种新颖的离线强化学习算法MTD3-BC，通过控制偏航系统来优化风力发电场的发电量。该算法通过风洞实验进行了验证，与贪婪策略相比，能有效减少尾流效应，并将发电场整体功率提高约10%。MTD3-BC无需尾流模型或与模拟器进行大量交互即可实现此目标，显著降低了计算成本和训练时间。
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新的高斯过程模型整合地形数据以预测风力涡轮机功率曲线
研究人员开发了一种新颖的非参数时空高斯过程模型，旨在提高风力涡轮机功率曲线预测的准确性。与以往主要关注风速和温度等时间因素的模型不同，这种新方法将空间地形特征纳入其计算中。该模型通过构建一个更小、共享的代表性时间协变量集来解决时间错位的风电场数据挑战，从而能够使用可分离的核结构来捕捉空间和时间依赖性。在真实数据集上的实证结果表明，预测准确性得到提高，并提供了一种量化地形特征对涡轮机性能影响的方法。