شماره ركورد
34263
پديد آورنده
حسين جوادي
عنوان
كنترل و بهينه سازي مزرعه بادي با رويكردهاي هوش مصنوعي
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي سيستمهاي انرژي - تكنولوژي انرژي
سال تحصيل
1400
تاريخ دفاع
1403/11/15
استاد راهنما
ميثم فرج اللهي
استاد مشاور
-
دانشكده
فناوري هاي نوين
چكيده
افزايش روزافزون تقاضاي جهاني براي انرژي، در كنار دغدغههاي زيستمحيطي و محدوديت منابع فسيلي، سبب شده است انرژيهاي تجديدپذير نقش محوري در سياستهاي كلان انرژي ايفا كنند. در اين ميان، مزارع بادي به دليل ظرفيت قابلتوجه در توليد برق پاك و پايدار، با سرعتي چشمگير در سطح جهان توسعه يافتهاند. بااينحال، بهرهگيري حداكثري از پتانسيل انرژي باد مستلزم غلبه بر چالشهاي فني و مديريتي گوناگوني است كه ريشه در پديدههاي آيروديناميكي و ديناميك پيچيده جريان باد در مقياس مزرعه دارد.
در پژوهش حاضر، يك سامانه كنترل پيشرفته براي بهينهسازي عملكرد مزارع بادي معرفي شده است كه بر مبناي كاهش پديده سايهگذاري باد (wake) از طريق كنترل زاويه انحراف توربينها عمل ميكند. براي دستيابي به اين هدف، از الگوريتمهاي يادگيري تقويتي عميق در تركيب با شبيهساز FLORIS استفاده شد.
نتايج حاصل از مقايسه توان توليدي ساليانه در دو حالت پايه (فاقد كنترلر) و حالت بهينهسازيشده، نشاندهنده بهبود معناداري در بهرهوري مزرعه بادي است. در حالت عادي، توان ساليانه نيروگاه معادل 163٫17 گيگاوات محاسبه گرديد، درحاليكه با اعمال الگوريتم يادگيري تقويتي و تنظيم بلادرنگ زواياي انحراف، اين مقدار به 182٫58 گيگاواتساعت افزايش يافت. اين افزايش 19٫41 گيگاواتساعتي برابر با 11٫89 درصد بهبود در توليد ساليانه است كه بيانگر پتانسيل قابلتوجه روش پيشنهادي در هدايت ويك و ارتقاي بازدهي مزرعه بادي است.
برآيند اين دستاوردها نشان ميدهد كه سامانه كنترل هوشمند مورد مطالعه، در عين بهبود توليد انرژي، بستر مطمئني براي توسعه پايدارتر و اقتصاديتر انرژيهاي تجديدپذير فراهم ميآورد. بر اين اساس، ميتوان نتيجه گرفت كه راهبرد كنترل مبتني بر هوش مصنوعي، ابزاري كارآمد براي افزايش سهم انرژي بادي در تأمين انرژي جهاني است و بهويژه در مزارع گسترده، نقش كليدي در گذار به سامانههاي انرژي پاك بر عهده خواهد داشت.
تاريخ ورود اطلاعات
1404/10/03
عنوان به انگليسي
Wind farm control and optimization with artificial intelligence approaches
تاريخ بهره برداري
2/4/2026 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
حسين جوادي
چكيده به لاتين
In the context of the escalating global demand for energy, compounded by environmental concerns and the finite nature of fossil fuel resources, renewable energy sources have emerged as a pivotal component of large-scale energy policies. Among these, wind farms have undergone rapid expansion on a global scale, owing to their considerable capacity for generating clean and sustainable electricity.However, the full exploitation of wind power remains hindered by the presence of technical and managerial challenges, Wich are rooted in aerodynamic phenomena and the intricate dynamics of wind flow within wind farm settings.
In this study, an advanced control system is introduced to optimise wind farm performance by mitigating wake effects through turbine yaw control.To achieve this objective, deep reinforcement learning algorithms were employed in conjunction with FLorIS simulations.A comparison of annual energy production between the baseline (without a controller) and the optimised configuration reveals a marked improvement in wind farm efficiency.Under normal operation, the annual energy output was calculated to be 163.17 GW. However, with the reinforcement learning algorithm and real-time adjustment of yaw angles, this figure increased to 182.58 GW, representing a 19.41 GW increase, or 11.89% improvement in annual production. This outcome underscores the significant potential of the proposed method for wake steering and enhancing wind farm efficiency.
The findings demonstrate that the intelligent control system proposed not only boosts energy production but also provides a reliable foundation for more sustainable and cost-effective development of renewable energies. Accordingly, it can be concluded that artificial intelligence-based control strategies represent an effective tool for increasing the share of wind power in the global energy supply and will play a crucial role, particularly in large-scale wind farms, in facilitating the transition to clean energy.
كليدواژه هاي فارسي
مزارع بادي , بهينهسازي , كنترل ياو , ويك , يادگيري تقويتي
كليدواژه هاي لاتين
/Wind farms. , Yaw control , Wake , Reinforcement learning , Optimization
Author
Hossein Javadi
SuperVisor
Meisam farajollahi