Nov, 2023

使用图变换器学习优化风场

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TL;DR该论文提出了一种新颖的数据驱动模型，能够准确预测任意布局、偏航角配置和风况下所有风电场的发电量。该模型通过将风电场编码成全连接图，并通过图变换器处理图表示来实现。结果表明，该图变换器代理模型具有良好的泛化能力，并能发现风电场图表示中的潜在结构模式。演示了如何使用所得的代理模型通过遗传算法优化偏航角配置，实现与工业标准风电场模拟工具类似的准确性，但计算成本仅为一小部分。
发现论文，激发创造
  • 使用物理信息神经网络和证据不确定性量化预测风力发电机功率

    使用物理信息神经网络对来自 4 台风力发电机的历史数据进行回归建模，同时引入高效的证据层对预测进行不确定性估计，证明其与绝对误差一致，并为功率曲线定义了一个置信区间。

    Jul, 2023

  • 利用图卷积生成对抗网络生成风力场景

    利用图卷积生成对抗网络进行风能场景生成，通过采用图卷积和一维卷积提取时间空间特征和空间相关性，相较于其他基于生成对抗网络的输出产生更具现实性的场景。

    Dec, 2022

  • 透明且鲁棒的基于数据的风力涡轮机功率曲线模型

    该论文引入了可解释的人工智能框架，通过 Shapley 值和最新的可解释 AI for 回归方法，从 SCADA 数据中学习风力发电机功率曲线模型。研究结果表明，学习策略可以更好地指示模型的鲁棒性，比验证集或测试集错误更有用。本文提出了在风力涡轮机性能监测中利用 XAI 的方案，最终目标是选取更透明和鲁棒的数据驱动风力涡轮机功率曲线模型。

    Apr, 2023

  • 使用图网络和新型 Transformer 架构进行时空风速预测

    本研究使用图神经网络和不同的 Transformer 架构，探讨风速预测的时空依赖性，提出了 Fast Fourier Transformer 和 Autoformer 架构，使用这些架构的模型在时空预测上的表现优于其他模型。

    Aug, 2022

  • 基于图神经网络和深度学习的风电场功率预测：注意力机制捕捉尾流损失

    本文提出了一种基于图神经网络的模块化框架，结合注意力机制在风力发电中对功率产量进行预测。结果表明，该模型明显优于多层感知机和双向 LSTM 模型，同时其性能与传统的图神经网络模型相当；同时，该框架可以根据需求进行灵活调整，提高了自适应能力。通过注意力权重的分析，表明该框架可以在风力发电数据分析中提供洞察力，特别是注意力网络可以意识到相邻涡轮之间的依赖以及与唤醒损失有关的物理直觉。

    Jan, 2022

  • Windformer: 风速预测的双向长距离时空网络

    该研究提出了一种名为 Windformer 的方法，通过将风力涡轮群体分为多个非重叠的窗口并计算窗口内的相关性，然后部分移动窗口以提供窗口之间的连接性，并最终基于详细和全局信息融合多通道特征，以动态建模风速变化过程。这种方法在提高预测准确性方面相较于目前其他先进方法，平均均方误差 (MSE) 能减少 2 到 15 个百分点。

    Nov, 2023

  • 透明风力涡轮机功率曲线模型的可解释性人工智能 (XAI)

    研究表明，大型机器学习模型体系结构的普及会导致物理上不可行的模型策略，因此，我们建议更多地运用可解释人工智能（XAI）方法来选择模型，并提出了一种实用的方法来利用解释来进行风力涡轮性能监测的根本原因分析，以帮助减少停机时间，增加场地涡轮的利用率。

    Oct, 2022

  • 利用图注意力和频率增强机制提高短期风速预测的准确性

    本文提出了一种基于图注意力和频率增强机制的图注意力频率增强时空风速预测模型 (GFST-WSF)，该模型采用变压器架构进行时间特征提取，并采用图注意力网络 (GAT) 进行空间特征提取，从而提高短期风速预测的准确性。在案例研究中，GFST-WSF 在 6-24 小时预测范围内的风速预测中表现出比其他基线更好的性能。

    May, 2023

  • 基于分层时空 Transformer 的长期风力预测

    本文提出了一种新的基于 Transformer Network 的 Hierarchical Spatial-Temporal Transformer Network（HSTTN）模型，利用空间和时间特征增强长期风力发电预测。实验结果表明，该模型性能优于现有解决方案。

    May, 2023

  • 通过人工智能增强的符号回归发现完整风力涡轮尾流的可解释数学表达式

    通过基因符号回归算法，本研究提出了一个可解释的数学表达式，用于在整个尾流区预测尾流的速度缺失，从而弥补了现有的解析尾流模型在近尾流区的预测能力不足的问题。

    Jun, 2024