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报告摘要

人工智能赋能风电场提质增效总结

核心内容

随着我国风电累计装机容量连续14年位居全球第一，2023年新增装机容量占全球65.8%，风电产业规模持续扩大，呈现出机组大型化、场群规模化、深远海融合应用的发展趋势。然而，风电场在规模增长的同时也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，亟需引入人工智能技术实现提质增效。

主要观点

人工智能赋能风电场优化控制
- 提出基于改进深度Q网络（DQN）的无预测风电场日前拓扑优化方法，通过强化学习架构和多维度奖励评价体系，实现风电场电压优化与网损降低。
- 基于数据模型混合驱动的噪声抑制策略，结合门控循环单元（GRU）和模型预测控制（MPC），显著提升风电场日内集中式优化控制的抗干扰能力。
- 基于深度学习的数据驱动建模方法，提出分散式最优电压控制（DL-DOVC），实现风机独立“思考”，提升快速精准响应能力，降低对通信的依赖。
人工智能赋能风电场健康管理
- 提出基于SDP图像转换和卷积神经网络（CNN）的多故障诊断方法，有效解决数据多源异构与突变工况下的故障识别问题。
- 采用基于故障特征提取和信号分布优化的故障预测模型，结合GRU和信号处理技术，提升预测精度与鲁棒性，实现对风电机组健康状态的持续监测与评估。
- 构建基于数据-模型联合驱动的数字孪生系统，实现风电机组的轻量化建模与协同演化，提升数字孪生体的自更新能力与准确性。
人工智能赋能风电数字孪生
- 提出风电机组轻量化协同演化数字孪生模型，结合机理模型与数据驱动方法，降低对算力需求，提升模型精度与实用性。
- 引入基于TF-PRAA与CNN感受野匹配的鲁棒性量化方法，提高数字孪生系统对噪声与信号特征提取的适应能力。
- 建立风电机群服役质量数字孪生系统性能评估模型，实现对数字孪生系统在准确性、实时性、鲁棒性、协同演化性等方面的量化评估与自我修正。

关键信息

风电发展现状
我国风电累计装机容量达470 GW，2023年新增装机容量为77 GW，占全球新增装机的60%。
全球风机企业前十中，6家为中国企业，其中金风科技连续两年新增装机全球第一，累计装机占比达50.9%。
风电技术挑战
- 优化控制难度大：风电场调度能力不足，难以实现多机协同调控。
- 健康管理能力不足：风电场数据多源异构，故障种类多样，运维成本高且效率低。
- 数字孪生系统预测与验证能力不足：难以实现高精度、高鲁棒性、多时间尺度的系统演化分析。
人工智能解决方案
- 优化控制：通过无预测调度、混合驱动噪声抑制、分散式电压控制等方法，提升风电场运行稳定性与调控精度。
- 健康管理：利用SDP图像转换与CNN、GRU等模型，实现多故障诊断与预测，提高系统可靠性。
- 数字孪生：采用轻量化模型与协同演化机制，提升数字孪生体的精度与适应性，构建风电机组服役质量评估与维护控制云服务平台。