基于模型的强干扰非稳态气动流动控制的强化学习

该研究提出了一种强化学习策略，通过改变转子速度、转子偏转角和叶片俯仰角来控制风力涡轮发电。该方法采用了双重深度Q学习与叶片动量元模型相结合，表现出良好的性能。与传统的PID控制相比，双重深度Q学习在所有环境中都优于传统方法。此外，该方法适应湍流/阵风等变化环境，并计算了年度能量产出。