2024-12-26-湖南大学-人工智能赋能风电场提质增效_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

随着我国风电装机容量的持续增长，风电场规模不断扩大，呈现出机组大型化、场群规模化和深远海融合应用的发展趋势。然而，风电场在优化控制、健康管理与数字孪生等方面面临诸多技术挑战，如优化调度能力不足、故障诊断与预测能力有限、数字孪生系统的预测与验证能力有待提高等。人工智能技术的引入为解决上述问题提供了有效途径，显著提升了风电场的运行效率与智能化水平。

主要观点

人工智能赋能风电场优化控制
- 风电场优化控制面临通信中断、信号噪声等问题，传统方法难以应对。
- 提出基于改进深度Q网络（DQN）的无预测日前拓扑优化方法，利用强化学习实现智能调度，提升电压稳定性与网损控制。
- 基于数据-模型混合驱动架构的日内集中式优化控制方法，有效抑制噪声干扰，提升控制精度与系统稳定性。
- 分散式最优电压控制方法（DL-DOVC）取消通信依赖，实现快速响应与自主调控，提升风电场运行效率。
人工智能赋能风电场健康管理
- 故障诊断与预测面临数据多源异构、故障种类多样、环境突变等挑战。
- 提出基于SDP图像转换与CNN的多故障诊断方法，提升诊断准确率与鲁棒性。
- 基于信号分布优化与GRU模型的故障预测方法，提高预测精度与抗干扰能力。
- 构建风电机组服役质量状态预警管控云服务平台，实现全周期服役质量动态调控与健康状态评估。
人工智能赋能风电数字孪生
- 数字孪生体面临计算资源消耗大、自更新能力弱、缺乏量化评价标准等问题。
- 提出数据模型联合驱动的轻量化数字孪生模型，结合机理模型与数据驱动方法，降低计算需求并提升精度。
- 引入机理反馈矫正模型与卷积神经网络，实现数字孪生体的协同演化与自更新。
- 提出基于TF-PRAA与CNN感受野匹配的鲁棒性量化方法，以及基于TF-PRAA信号分布的协同演化程度量化方法，提升数字孪生系统的性能评估能力。