人工智能赋能风电场提质增效.pdf
这份文档主要介绍了人工智能技术在风电场提质增效方面的应用，并重点关注了其在优化控制、健康管理和数字孪生三个方面的应用，具体内容如下：
**1. 背景与挑战**
* 中国风电发展现状：我国风电装机容量持续位居全球第一，新增装机占比高。
* 发展趋势：风电呈现机组大型化、场群规模化、深远海融合应用的发展趋势。
* 技术挑战：大规模风电机群面临优化控制难度大、健康管理能力不足、辅助决策能力不足等技术挑战。
**2. 人工智能赋能风电场优化控制**
* 技术难点：风电场规模不断增大，控制机理复杂。
* 主要内容：
* **风电场日前调度：** 提出“动作智能”赋能日前规划，解决预测信息获取困难的痛点。研究基于改进深度Q网络的无预测风电场日前拓扑优化。
* **风电场日内调控：** 构建数据-模型混合驱动架构，显著提升集中式MPC控制的抗干扰能力。
* 核心优势：通过人工智能技术，实现高效精准协同控制，取优去弊优化噪声，提升风电场控制的整体水平。
**3. 人工智能赋能风电场健康管理**
* 技术难点：风电场数据多源异构，故障种类多，运维困难且成本高。
* 主要内容：
* **故障诊断：** 构建CNN感知域匹配诊断模型，提升诊断方法对于发电机故障类型的鲁棒性；提出变工况故障诊断模型，提升诊断方法对于工况尤其是突变工况的适应性。
* **故障预测：** 通过信号分布优化和GRU模型的融合，削弱数据噪声等随机误差对于预测精度的影响。
* **服役质量状态预警管控云服务平台：** 设计基于云平台的三级总体构架方案。
* 核心优势：人工智能技术能有效应对复杂环境及规模化风电场大量多源异构数据集，提高风电场服役质量。
**4. 人工智能赋能风电数字孪生**
* 技术难点：基于有限元模型的数字孪生体对算力需求过高，数字孪生体自更新能力不足。
* 主要内容：
* **轻量化模型：** 通过模型驱动方法构建风电机组全服役周期的数字孪生模型。
* **协同演化：** 建立灵敏度矩阵等方式，反馈修正机理模型参数，实现数字孪生体自更新。
* **基于数据-模型联合驱动的数字孪生模型：** 通过数据驱动修正，提升模型精度，并提高数字孪生体的可靠性。
* 核心优势：人工智能技术能够提高数字孪生体的建模精度、更新能力，并增强其鲁棒性。
**5. 总体结论**
* 人工智能技术的应用是实现风电产业高效高质量发展的有效手段。
* 充分利用人工智能的决策、分类和回归能力，解决风电场优化调控、健康管理和数字孪生系统遇到的关键问题。
* 通过实时性、准确性、鲁棒性和协同演化性等方面指标，构建风电数字孪生系统性能知识图谱。
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