Компьютерные науки > Искусственный интеллект [представлен 27 октября 2026 года] Название: Шумное управление: Эксплуатация управления ветряными горами и акустическая регулировка для борьбы с шумозащитой на ветровых фермах посредством укрепления вида обучения PDF HTML (экспериментальное) резюме. Это ведет к чрезмерной консервативной политике и неиспользованию энергии ветра. Тем не менее рыскание турбин может одновременно влиять на взаимодействие волнения и направление шумовых выбросов, обеспечивая дополнительную степень свободы для контроля шума на уровне ферм. В этой связи мы предлагаем стратегию обучения методам управления шумом, предусматривающую обучение без использования моделей для повышения эффективности (RL), которая предусматривает совместное регулирование углов рыскания турбин и точек электропитания в целях максимального увеличения мощности ферм при одновременном соблюдении местных ограничений на уровень шума в определенном регионе. Для того чтобы обучение проводилось при сокращенных вычислительных затратах, акустическая модель с низкой достоверностью сочетается с устойчивым имитатором FLORIS. Агент RL эффективно учится перенаправлять волнения и шумоориентированность из охраняемого района, делая при этом энергораспределение по всей ферме. На шеститурбинной испытательной ферме политика удовлетворяет 40 дБ-шумовых ограничений на протяжении всего диапазона бурных ветров со средним дефицитом энергии в 2% по сравнению с жадным беспрепятственным управлением и до 7,7% при…
Шумное управление: Эксплуатация рулевого управления и акустическая регулировка для контроля за шумозащитными ветряными фермами с помощью усиленного обучения
arXiv: 261 030,36888v1 Вид уведомления: новое резюме. Существующие стратегии снижения шума для ветряных ферм обычно заключаются в сокращении мощности турбин без учета взаимодействия между ними и непосредственной шумоизлучения. Это ведет к чрезмерной консервативной политике и неиспользованию энергии ветра. Тем не менее рыскание турбин может одновременно влиять на взаимодействие волнения и направление шумовых выбросов, обеспечивая дополнительную степень свободы для контроля шума на уровне ферм. В этой связи мы предлагаем стратегию обучения методам управления шумом, предусматривающую обучение без использования моделей для повышения эффективности (RL), которая предусматривает совместное регулирование углов рыскания турбин и точек электропитания в целях максимального увеличения мощности ферм при одновременном соблюдении местных ограничений на уровень шума в определенном регионе. Для того чтобы обучение проводилось при сокращенных вычислительных затратах, акустическая модель с низкой достоверностью сочетается с устойчивым имитатором FLORIS. Агент RL эффективно учится перенаправлять волнения и шумоориентированность из охраняемого района, делая при этом энергораспределение по всей ферме.
