风力涡轮机控制中的神经网络与强化学习

IF 1.1 4区计算机科学 Q4 AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS

Revista Iberoamericana De Automatica E Informatica Industrial Pub Date : 2021-09-30 DOI:10.4995/riai.2021.16111

Jesús Enrique Sierra-García, Matilde Santos

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摘要

风力涡轮机叶片角度的控制是复杂的，因为风力涡轮机的非线性行为，以及由于风条件和其他气象现象的变化而受到的外部干扰。这种困难在海上浮动涡轮机的情况下更加严重，因为它们也受到洋流和海浪的影响。神经网络和其他智能控制技术已被证明对这些系统的建模和控制非常有用。本文提出了基于神经网络和强化学习的不同智能控制配置，并将其应用于风力涡轮机的控制。介绍了风力发电机叶片角度的直接控制和一些混合控制配置。在此基础上，提出了神经估计器在控制改进中的应用。最后，给出了其中一些技术在陆上涡轮模型中的应用实例。

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Redes neuronales y aprendizaje por refuerzo en el control de turbinas eólicas

El control del ángulo de las palas de las turbinas eólicas es complejo debido al comportamiento no lineal de los aerogeneradores, y a las perturbaciones externas a las que están sometidas debido a las condiciones cambiantes del viento y otros fenómenos meteorológicos. Esta dificultad se agrava en el caso de las turbinas flotantes marinas, donde también les afectan las corrientes marinas y las olas. Las redes neuronales, y otras técnicas del control inteligente, han demostrado ser muy útiles para el modelado y control de estos sistemas. En este trabajo se presentan diferentes configuraciones de control inteligente, basadas principalmente en redes neuronales y aprendizaje por refuerzo, aplicadas al control de las turbinas eólicas. Se describe el control directo del ángulo de las palas del aerogenerador y algunas configuraciones híbridas de control. Se expone la utilidad de los neuro-estimadores para la mejora de los controladores. Finalmente, se muestra un ejemplo de aplicación de algunas de estas técnicas en un modelo de turbina terrestre.

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