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专利信息

基于深度强化学习的风机偏航控制方法及系统【异议或纠错】

档案编号： CQ-135-8200-8353
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第F03D7/04;G06N3/092类
授权状态： 已授权
档案内容： 本申请提出了一种基于深度强化学习的风机偏航控制方法及系统,该方法包括：将风电机组在不同时刻下的偏航角度数据和状态参数作为训练数据；构建用于表示状态-动作值函数的深度神经网络,基于训练数据通过深度强化学习算法对深度神经网络进行训练,获得用于输出偏航控制动作的目标神经网络；通过当前时刻下的实时环境信息更新状态参数,将更新后的状态参数输入目标神经网络进行迭代训练,并获取本轮训练后的目标神经网络输出的当前时刻下的目标偏航控制动作；根据目标偏航控制动作调整风电机组在所述当前时刻下的偏航角度。该方法实现了风机偏航控制的自主学习和环境变化的自适应,提高风机偏航控制的的准确性和可靠性。
附件下载：  (原始资料备查)

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