【湖南大学（黄晟）】2024年人工智能赋能风电场提质增效报告_42页_11mb

报告摘要

人工智能赋能风电场提质增效总结

核心内容概述

本报告围绕人工智能技术在风电场优化控制、健康管理与数字孪生三个方向展开，旨在应对当前风电场在规模化、复杂化背景下所面临的优化控制难度大、健康管理能力不足、数字孪生系统预测演化能力弱等技术挑战。通过引入人工智能技术，提升风电场的运行效率与运维水平，实现风电场全寿命周期服役质量监测与智能决策。

主要观点与关键信息

一、背景与意义

我国风电累计装机连续14年全球第一，2023年新增装机全球占比65.8%，风电场规模不断扩大。
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。
风电场规模巨大，机组之间耦合与干涉作用明显，控制与运维面临高维、非线性、强耦合等复杂问题。
风电场数据多源异构，故障种类多样，运维成本高且难度大，亟需人工智能赋能。

二、人工智能赋能风电场优化控制

难点：优化调度能力不足，预测误差影响调度精度，通信中断与信号噪声影响系统稳定。
方法：
- 提出无预测调度框架，基于强化学习，构建历史数据驱动的状态空间与多维度奖励评价体系，实现动态调整拓扑。
- 引入数据-模型混合驱动架构，结合门控循环单元（GRU）与模型预测控制（MPC），提升抗噪能力与控制精度。
- 成果：
  - 优化后电压更接近基准值，网损明显下降。
  - 分散式控制方法在取消通信依赖的前提下，实现快速精准响应。
  - 通过CNN-Transformer混合模型，提升电压预测精度与控制鲁棒性。

三、人工智能赋能风电场健康管理

难点：
- 故障种类多样，诊断方法多针对单一故障模型，效率不足。
- 故障预测依赖退化模型与参数，缺乏对数据噪声的鲁棒性。
- 工况突变时，传统方法适应性差。
方法：
- 提出基于SDP图像转换的多故障诊断方法，结合CNN，提升诊断准确率与鲁棒性。
- 构建基于信号分布优化的故障预测模型，融合GRU与特征提取，削弱数据噪声对预测精度的影响。
- 提出基于数据-模型联合驱动的数字孪生模型，实现模型自更新与精度提升。
成果：
- 诊断正确率显著提高，适应突变工况。
- 数字孪生模型能够准确输出风电机群的功率、温度、振动等关键参数。
- 通过模型参数反馈修正，提升数字孪生体的协同演化能力。

四、人工智能赋能风电数字孪生

难点：
- 传统数字孪生模型计算量大，难以满足实时性与轻量化需求。
- 数字孪生体自更新能力不足，缺乏量化指标与检测验证手段。
方法：
- 提出轻量化数字孪生模型，结合模型驱动与数据驱动，实现精度与效率的平衡。
- 构建基于TF-PRAA与CNN的协同演化模型，实现信号分布优化与故障预测。
- 提出数字孪生系统检测验证技术，包括：
  - 实时性量化方法（基于交叉相关与动态规划）
  - 准确性量化方法（MSE、MAE、RMSE、MAPE）
  - 鲁棒性量化方法（TF-PRAA与CNN感受野匹配）
  - 协同演化程度量化方法（基于信号分布与扩展粒子群模型）
成果：
- 实现数字孪生体与实际系统输出误差较小，提升系统可靠性。
- 建立风电机群服役质量状态预警管控云服务平台，实现全周期动态评估与维护。

人工智能赋能的关键技术

优化控制：强化学习、数据-模型混合驱动、CNN-Transformer混合架构。
健康管理：SDP图像转换、信号分布优化、多源信息融合。
数字孪生：轻量化建模、协同演化机制、量化评估体系。

总结

人工智能技术在风电场提质增效中发挥着重要作用，能够有效解决风电场优化控制、健康管理与数字孪生中的关键问题。通过构建无预测调度框架、数据驱动建模、混合驱动噪声抑制策略、轻量化数字孪生模型等方法，显著提升了风电场的运行效率、运维水平与系统可靠性。未来，人工智能将进一步推动风电场智能化发展，实现更高效、更精准、更安全的运行与管理。

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