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本論文では、強化学習（RL）手法に基づいて可変速風力エネルギー変換システム（WECS）のためのインテリジェント最大電力点追跡（MPPT）アルゴリズムを提案する。モデルフリーのQ学習アルゴリズムがWECSのコントローラによって使用され、受け取った報酬に基づいてアクションの値を更新することにより、状態から最適制御アクションへのマップをオンラインで学習する。得られたアクション値はQテーブルに保存され、一定のオンライン学習期間の後に最大電力点（MPP）が得られる。学習したMPPは、WECSの迅速なMPPT制御のために最適な速度–電力曲線を生成するために使用される。RLによりWECSが環境と直接相互作用して学習できるため、風力タービンのパラメータや風速情報の知識は必要ない。提案されたMPPT制御アルゴリズムは、1.5-MWのダブルフィード誘導発電機ベースのWECSに対するシミュレーション研究および200-Wの永久磁石同期発電機ベースのWECSエミュレーターに対する実験的結果によって検証された.
Weiら（火曜日）はこの問題を研究した。