来源：期刊VIP网 时间：
作者：张勇;刘春;褚梦珂;杨兴武;
单位：上海电力大学电气工程学院;
摘要：相比于传统的单机最大功率点跟踪，考虑上游风机对下游风机的尾流影响使得风电场整体输出功率得到优化更具实用性。为此提出一种基于深度强化学习的风电场尾流优化控制策略，采用改进深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient,DDPG）算法对动态风电场中的风机偏航角进行优化。在传统DDPG的基础上设计优先经验回放机制替代随机样本抽样，对经验池中经验样本进行重要性排序，使得智能体能优先学习更优价值的经验，提升优化效率与性能，同时延迟更新动作网络，旨在加快动作函数寻得最优解。最后，通过在动态风电场WFSim仿真，验证所提控制策略能有效优化尾流分布，提升风电场整体输出功率，适用于不同的风速与布局。
关键词：风电场;尾流效应;偏航控制;深度强化学习;功率优化
基金资助：上海市科技计划资助项目（23010501200）
