2024年人工智能赋能风电场提质增效报告-湖南大学（黄晟）-42页_11mb

人工智能赋能风电场提质增效总结

核心内容

人工智能技术在风电场优化控制、健康管理及数字孪生系统中发挥着重要作用，显著提升了风电场的运行效率与运维水平。随着风电场规模的不断扩大，传统控制与运维方法面临诸多挑战，包括优化控制难度大、健康管理能力不足、辅助决策能力弱等问题。人工智能通过其强大的数据处理、预测与决策能力，有效应对了这些挑战，为风电场的智能化发展提供了新的路径。

主要观点

• 风电场规模持续扩大：我国风电累计装机容量连续14年全球第一，2023年新增装机占全球65.8%。风电场呈现机组大型化、场群规模化、深远海融合应用的发展趋势。
• 技术挑战显著：风电场优化控制面临高维、非线性、强耦合特性，健康管理因环境恶劣、故障多样、通信不利而困难重重，数字孪生系统存在预测演化能力不足、多维验证能力弱等问题。
• 人工智能赋能：人工智能技术在风电场优化控制、健康管理及数字孪生系统中具有显著优势，能够提升系统的稳定性、精准度与可靠性，实现更高效的运行和运维。

关键信息

一、人工智能赋能风电场优化控制

• 研究内容一：基于改进深度Q网络的无预测风电场日前拓扑优化

  • 提出无预测调度框架，解决日前调度对预测数据的依赖问题。
  • 利用强化学习进行决策优化，提升调度精度和系统稳定性。
  • 拓扑重构后，电压分布更均衡，网损显著下降，系统运行更安全。

• 研究内容二：基于数据模型混合驱动噪声抑制策略

  • 构建数据-模型混合驱动架构，提升集中式MPC控制的抗干扰能力。
  • 结合数据驱动和模型驱动优势，有效抑制噪声，提升控制精度与鲁棒性。
  • 提出基于GCN和ANN的混合方法，提升电压预测精度与系统稳定性。

• 研究内容三：基于深度学习数据驱动建模的风电场分散最优电压控制

  • 提出分散式框架与DL-DOVC方法，实现风机自主“思考”与协同控制。
  • 通过CNN-Transformer混合模型提升电压预测能力，减少对通信的依赖。
  • 在噪声干扰下仍能保持良好控制效果，提升风电场整体运行效率。

二、人工智能赋能风电场健康管理

• 研究内容一：复杂环境下风力发电机状态监测与故障诊断方法

  • 提出基于SDP图像转换与CNN诊断方法，解决数据多源异构与故障多样问题。
  • 利用变工况模型与信号处理技术，提升故障诊断的适应性与正确率。
  • 通过数据重采样与特征提取，增强诊断方法的鲁棒性。

• 研究内容二：基于故障特征提取和信号分布优化的故障预测模型

  • 提出基于GRU模型的故障预测方法，实现信号分布特征的精准预测。
  • 通过信号分布优化，提高预测模型对随机误差的抵抗能力。
  • 实现故障信号与实际信号趋势一致，提升预测准确性。

• 研究内容三：大型风电机组服役质量状态预警管控云服务平台

  • 设计三级总体构架方案，建立基于云平台的服役质量预警系统。
  • 通过全周期服役质量评估与性能认证，实现风电机组状态的动态调控。
  • 引入量化指标与检测验证技术，提升系统自我修正能力。

三、人工智能赋能风电数字孪生

• 研究内容一：风电机组轻量化协同演化数字孪生模型研究

  • 提出数据模型联合驱动方式，降低算力需求同时保证模型精度。
  • 利用机理反馈矫正模型与数据驱动模型结合，实现数字孪生体自更新。
  • 通过灵敏度矩阵等方法，反馈修正机理模型参数，提升模型适应性。

• 研究内容二：风电机群服役质量数字孪生系统检测验证技术

  • 提出多维度评价指标，包括实时性、准确性、鲁棒性、协同演化性等。
  • 通过交叉相关与动态规划方法提升准确性量化能力。
  • 利用TF-PRAA与CNN感受野匹配方法提升鲁棒性与协同演化性。

• 研究内容三：基于TF-PRAA信号分布的协同演化程度量化方法

  • 提出信号分布优化方法，用于验证数字孪生系统的协同演化程度。
  • 通过TF-PRAA预处理与扩展粒子群模型进行故障预测。
  • 构建知识图谱与评估模型，实现系统自我修正与优化。

总结

人工智能技术在风电场优化控制、健康管理及数字孪生系统中展现出巨大的潜力。通过引入强化学习、深度学习、数据驱动与模型驱动融合等方法，有效解决了风电场在大规模运行中面临的控制精度、故障诊断与系统预测等问题。未来，随着人工智能技术的进一步发展，风电场的智能化水平将不断提升，实现更高效、更稳定、更安全的运行与管理。