Bayesian reinforcement learning with MCMC to maximize energy output in hardware-in-the-loop simulations of vertical axis wind turbine
Dikey eksenli rüzgar türbininin enerji çıktısını büyütmek icin MZMC ile Bayesci pekiştirmeli öğrenme
- Tez No: 680424
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET ONAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Dikey Eksenli Rüzgar türbinleri(VAWT), kentsel alanlarda küçük ölçekli kullanım için idealdir. üretilen enerji, rüzgar hızının rotor uç hızına oranı kontrol edilerek optimize edilir. Monte Carlo yöntemleriyle eğitilmiş bir sinir ağını kullanan önerilen kontrol yöntemi VAWT'den sonra modellenen bir Donanım-in-the-Loop kurulumunda çalıştırılır. Bir kez eğitildikten sonra, Önerilen yöntem, MPPT gibi yaygın olarak kullanılan diğer kontrol yöntemleriyle karşılaştırılır. ve SNC. Üretilen enerjinin daha fazla olması ile tatmin edici sonuçlar ürettiği bulunmuştur. MPPT'den her zaman. Bazen SNC'den daha iyi performans gösterir.
Özet (Çeviri)
Vertıcal Axıs Wınd turbınes(VAWT) are ıdeal for small-scale use in urban areas. The energy produced is optimized by controlling the wind speed to rotor tip speed ratio. The proposed control method which uses a neural network trained by Monte Carlo methods is run on a Hardware-in-the-Loop setup modelled after the VAWT. Once trained, the proposed method is compared to other commonly used control methods such as MPPT and SNC. It is found to produce satisfactory results with energy produced being more than MPPT all the time. It sometimes performs better than SNC.
Benzer Tezler
- Bayesian reinforcement learning with MCMC to maximize energy output of vertical axis wind turbine
Dikey eksenli rüzgar türbininin enerji çıktısını büyütmek için MZMC ile Bayesçi pekiştirmeli öğrenme
ARDA AĞABABAOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ONAT
- Markov chain Monte Carlo Algorithm for Bayesian Policy Search
Bayes Politika Arama için Markov Zinciri Monte Carlo Algoritması
VAHID TAVAKOL AGHAEI
Doktora
İngilizce
2019
Mekatronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. AHMET ONAT
DR. SİNAN YILDIRIM
- Keyframe demonstration seeded and Bayesian optimized policy search
Anahtar nokta gösterimlerinden desteklenerek başlatılmış ve Bayessel optimize edilmiş politika öğrenimi
ONUR BERK TÖRE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ AKGÜN
- Improving sample efficiency in reinforcement learning control using autoencoders
Pekiştirmeli öğrenme kontrolde otokodlayıcılar ile örnekleme verimliliğini arttırma
BURAK ER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Conditional computation techniques in deep neural networks with conditional information gain
Derin sinir ağlarında koşullu bilgi kazanımı ile koşullu hesaplama yöntemleri
UFUK CAN BİÇİCİ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY