Reinforcement learning to maximize wind turbine energy generation

Detalles Bibliográficos
Autores: Soler Alvarez-Miranda, Daniel, Mariño Sánchez, Oscar Ándres|||0000-0003-3143-3813, Huergo Perea, David|||0009-0008-9091-5824, Frutos Muñoz, Martín de|||0009-0005-3357-630X, Ferrer Vaccarezza, Esteban|||0000-0003-1519-0444
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2024
País:España
Institución:Universidad Politécnica de Madrid
Repositorio:Archivo Digital UPM
OAI Identifier:oai:oa.upm.es:84135
Acceso en línea:https://oa.upm.es/84135/
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:blade element momentum theory
Blade pitch
deep learning
Double deep Q-learning
Energy generations
Iterative Methods
Learning Algorithms
Learning strategy
Learning Systems
Q-Learning
Reinforcement Learning
Reinforcement learnings
Rotor speed
Three term control systems
Turbine components
Turbomachine Blades
Value iteratio
Value iteration
Wind
Wind turbine
Wind Turbines
Yaw angles
Descripción
Descripción no disponible.