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Wind Farms
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强化学习优化风电场数据中心能源使用
本文探讨了使用强化学习（RL）优化与风电场相结合的数据中心运营。研究人员开发了一个模拟框架，用于测试RL代理进行工作负载转移，目标是在考虑削减的情况下最大限度地利用风能。研究发现，尽管像Proximal Policy Optimization（PPO）和Soft Actor-Critic（SAC）这样的RL代理表现强劲，但由于其在线决策的局限性，它们仍落后于离线优化器。论文还评估了模仿学习和奖励塑形作为提高RL性能的方法。
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强化学习-模型预测控制混合方法优化风电场发电
研究人员开发了一种新颖的风电场分层控制系统，该系统集成了强化学习（RL）和模型预测控制（MPC）。这种混合方法使用RL代理为MPC控制器提供状态估计，增强了其管理复杂风流动力学能力。在模拟中，与基线控制相比，该方法展示了23%的功率增益，并且与直接RL相比，在训练期间显示出更高的安全性。