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文档简介

架获得风机全新规律公式课题组研究方向：风力机尾流建模风电场场级智能控制可解释人工智能风电场数据预测风资源评估第一部分研究背景研究背景PaulVeers美国可再生能源实验室(NREL)首席科学家历经十几年的发展风能相关的先进技术与系统得到长足的进步，风能已然成为一种主流能源。风能科学面临三个相互依存、跨学科的重大挑战：l第一个挑战是对风电场关键区域内大气流动过程物理机制的深入理解；l第二个挑战是关于世界上最大的动态旋转机械系统的科学和工程问题；l第三个挑战是处于电网中的各风电机组协同工作的优化和控制问题。解决这些问题将可以使风能提供世界一半的电力供应。研究背景模型可解释性：模型可解释性：传达对它们未来行为的理解”NANJINGUNIVERSITYFSCIENCE&TECHNGY算法类别算法原理/实现功能物理指导的机器学习方法在神经网络中引入不变量与守恒律结构设计迫使数据降维，最小化参数维度以获得最小不相关表示加入物理约束同时最小化数据映射损失和物理约束损失搜索算法在符号回归的基础上结合进化算法发现偏微分形式方程使用遗传符号回归算法发现开放形式的偏微分方程以偏微分作为测度搜索数据符合的守恒律数值上最小化不对称性违反以发现隐藏的对称性网络结构表征的机器学习方法通过节点与边物理表征物理关系自动发现控制方程将激活函数替换为运算符并通过正则化方式简化网络结构第二部分研究内容技术路线A数据降维与分组B数据降噪与重建原始数据集的分组数据C数据挖掘方法原始数据集的分组数据对不同数据集得到分段表达式对不同数据集得到分段表达式优化初始化参数超参数优化初始化参数超参数!实践数据、实验数据用于科学发现的数据A模块功能潜在规律统一实践数据、实验数据用于科学发现的数据A模块功能潜在规律统一BC准确性准确性简洁性第三部分数据验证仿真数据验证物理模型与仿真模型物理模型与仿真模型T入口温度Ti、外环境温度TS、初始出口温度Toinit达到稳态所需时间t、出口温度To仿真数据验证特征贡献分析：STSTt噪声标准差00T5TT有效特征：入口温度Ti、环境温度TS面对无噪音与低噪音数据给出了准确简明的结果验证了该框架的合理性与可行性。风机功率数据 风机功率数据清洗前后数据对比预测功率相对预测误差预测功率相对预测误差数据挖掘所得数学表达式：θ=arccos(1.0358-风机功率数据泛化性验证：算法对比验证：//P=1.26×w2×(v-2)P

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