風力発電用の AWE (Airborne Wind Energy) システムの遊雅堂 おすすめ制御と特性評価のための深層学習モデルの研究を目的とした D プロジェクト
CT チームは、制御を強化し、AWES として知られる風力発電システムをより深く理解するために、最先端の深層学習テクノロジーの使用を研究しています
ここでの主な目的は、AWE システムの遊雅堂 おすすめ軌道制御のための深層学習ベースの制御モデルの作成です
このイベントは世界的にこの分野で最も重要なものの一つであり、4 月 24 日から 26 日までマドリードのカルロス 3 世大学で開催されます
フェーズ 1: 最先端の調査と要件の定義
私たちは遊雅堂 おすすめエネルギー システムの現状を調査し、先進技術を使用してこれらのシステムを制御するための要件を確立しました
フェーズ 2: ソリューション設計
航空風力システムの遊雅堂 おすすめ制御の課題に対処するための技術ベースラインを確立しました実際の飛行データ後に遊雅堂 おすすめ機を制御する AI モデルのトレーニングに使用されました
フェーズ 3: ソリューション開発
私たちは、実際のシステムで使用する前にデジタル環境でこれらのアルゴリズムをトレーニングおよびテストするためのインターフェースに取り組みました
フェーズ 4: テストと検証
目的は、開発されたコントローラーの性能を評価し、遊雅堂 おすすめ改善と洗練のための貴重な洞察を引き出すことです
