arXiv 人工智能· Mart\'in de Frutos, Baptiste Corban, Claire Bizon Monroc, Ana Bu\v{s}i\'c, Donatien Dubuc, Jiamin Zhud, Esteban Ferrer·· 4 小时前AI 评分33
Noise Steering：基于强化学习与尾流转向的噪声约束风电场控制方法
Noise Steering: Exploiting Wake Steering and Acoustic Directivity for Noise-Constrained Wind Farm Control via Reinforcement Learning
AI 导读
研究人员提出基于强化学习的风机控制策略 Noise Steering，通过联合调整偏航角与功率设定值，在满足局部噪声约束的同时最大化风电场发电量。在 6 台风机的测试中，该策略在严格满足 40 dB 噪声约束下平均功率损失仅 2%（高风速下最高 7.7%），远低于行业标准降噪运行（NRO）基线 17% 的功率损失。
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