利用基于物理知识的神经网络和基于证据的不确定性量化方法预测风力涡轮机的发电量

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Prediction of wind turbines power with physics-informed neural networks and evidential uncertainty quantification

本研究采用物理信息神经网络（PINNs）对风电机组历史数据进行建模，实现功率、扭矩和功率系数的高精度预测。相较于传统经验模型，PINNs在数据不足时仍保持强鲁棒性，其引入的证据层可有效量化预测不确定性，确保模型与制造商规格及实测数据的兼容性。

　　
该研究聚焦于通过改进数据驱动模型来优化风力涡轮机（WT）的发电预测与故障检测。研究团队来自西班牙格拉纳达大学计算机科学和人工智能系，结合了气象工程与机器学习领域的跨学科方法。论文核心贡献体现在三个方面：构建了融合物理约束的神经网络模型体系，开发了不确定性量化新方法，建立了标准化数据集验证平台。

在技术路径上，研究创新性地将流体力学基本原理嵌入深度学习框架。传统物理模型难以处理高雷诺数下的湍流效应，而数据驱动方法常面临小样本问题。研究团队通过引入物理信息神经网络（PINNs），在模型训练过程中实时验证伯努利方程、动量定理等基础物理规律，既保留了物理模型的可靠性，又发挥了神经网络强大的数据拟合能力。这种混合架构使模型在数据量不足时仍能保持85%以上的预测精度。

数据工程方面，研究采用ENGIE可再生能源公司的真实运营数据，涵盖四台MM82型涡轮机2013-2020年的运行记录。数据预处理阶段运用小波变换与孤立森林算法，成功剔除30%的异常数据点，这为后续模型训练奠定了高质量基础。特别值得关注的是，研究构建了包含风速、桨距角、叶轮转速、扭矩和功率的多维数据集，这些参数构成了风力涡轮机状态监测的核心指标。

模型架构设计体现系统思维：主网络采用深度残差结构处理非线性关系，物理约束层通过微分方程编码器实现实时物理验证，证据理论层采用DICE架构量化预测不确定性。这种三层次架构使模型在处理极端天气事件时，预测误差仍能控制在5%以内。对比实验显示，PINNs在数据量减少50%时，功率系数预测精度仍比传统神经网络高40%。

实际应用价值体现在三个层面：其一，建立的发电功率预测模型可实时优化桨距角控制，使单台涡轮机年发电量提升约2.3%。其二，不确定性量化模块能准确识别15%以上的早期故障模式，较传统阈值报警法提前3-6个月发现轴承磨损问题。其三，开源模型库已集成到工业物联网平台，实现故障自诊断与能效优化的一体化控制。

研究验证了多物理场耦合建模的有效性。通过将涡轮机气动特性、机械传动方程和电力系统方程联立优化，模型在模拟不同湍流强度场景时，输出功率与实际测量值的偏差小于2.5%。特别在低风速（4-5m/s）和高风速（25m/s以上）这两个易产生预测偏差的区段，模型表现尤为突出，这得益于物理约束模块对叶尖速比和失速区的动态修正。

不确定性量化采用改进的贝叶斯证据理论框架，通过建立概率密度函数的三参数模型（均值、方差和偏度），实现了预测结果的可解释性。测试数据显示，该模型能准确反映天气突变时的预测不确定性，当风速变化率超过15%时，系统自动触发置信区间降级机制，确保操作人员获得可靠预警信息。

在工程实践方面，研究提出了"物理验证-数据驱动-工程优化"的三阶段实施策略。第一阶段通过微分方程约束确保模型满足伯努利方程和能量守恒定律；第二阶段采用迁移学习技术，将实验室训练模型快速部署到不同厂家的涡轮机上；第三阶段开发数字孪生系统，实现实时状态监测与控制策略优化。该方法已在欧洲多个风场试点，使运维效率提升约35%。

研究还特别关注模型的可移植性。通过设计参数化物理约束模块，模型能够适应不同涡轮机型号的安装角度、叶片长度等结构差异。在将MM82型号模型迁移到Vestas V112型时，仅需调整3个关键参数，模型预测误差仍控制在5%以内。这种模块化设计使得研究成果可快速应用于全球不同风场的设备优化。

面向未来的研究，团队计划将模型与数字孪生技术深度融合，构建虚拟调试系统。通过实时模拟不同运维策略的效果，为决策者提供可视化分析平台。同时，研究正在探索将模型与区块链技术结合，确保风场数据在传输和共享过程中的可信度，这对建立跨区域电力市场至关重要。

该研究的突破性在于首次将证据理论应用于风力涡轮机预测领域。通过在神经网络输出层嵌入DICE模块，实现了预测结果的不确定性可视化。测试数据显示，该模型在识别突发故障时，能提前2.3小时发出预警，较传统方法提前约60%的故障发现时间。这种预测-诊断一体化能力，使运维成本降低约18%，同时设备可用率提升12个百分点。

在学术贡献方面，研究提出了"物理约束-数据驱动"的混合建模范式，为解决复杂工程系统的建模难题提供了新思路。通过构建包含23个物理约束条件的编码器，有效解决了神经网络在长期预测中出现的漂移问题。实验表明，在数据量不足时，物理约束的引入可使模型泛化能力提升约40%。

工业界反馈显示，该模型在实际应用中展现出显著优势。某欧洲风电场在部署后，通过实时功率预测优化了叶尖角调节策略，在6个月内实现单台涡轮机发电量提升8.7%。同时，故障检测系统的误报率从12%降至3.5%，每年避免约120万欧元的非计划停机损失。这些实际成效验证了理论模型的工程价值。

该研究为风能领域的数字化转型提供了关键技术支撑。通过构建"数据采集-模型预测-决策优化"的完整链条，实现了从物理模型到智能决策的跨越式发展。研究团队已与ENGIE、西门子歌美飒等企业建立合作，共同开发工业级应用系统。预计到2030年，该技术路线可使欧洲海上风电场的整体运营效率提升25%-30%，有力支持欧盟"REPowerEU"计划目标。

在方法论层面，研究创新性地提出分层优化策略。将模型训练分解为物理约束优化层和数据拟合层，通过交替优化实现两者的平衡。在数据预处理阶段引入迁移学习框架，使新涡轮机的模型训练周期从传统方法的2周缩短至72小时。这种高效迁移能力，显著降低了新能源场站的建模成本。

研究还建立了标准化评估体系，包含7个维度28项指标。除传统的MAE、RMSE外，新增了物理一致性指数、极端事件响应速度、跨机型适应度等工程导向评估指标。实验数据显示，该评估体系能有效区分模型的理论可靠性与实际工程适用性，为模型选择提供客观依据。

在不确定性传播方面，研究突破传统蒙特卡洛方法的局限，开发了基于张量分解的实时不确定性传播算法。该算法在计算资源占用上减少70%，却能保持95%以上的不确定性估计精度。这种高效计算特性，使其特别适用于大规模风电场集群的实时监控。

该研究的技术突破还体现在多目标优化能力的提升。通过构建帕累托前沿优化模型，在保证预测精度的同时，实现了能效优化、设备寿命延长和故障率降低的协同提升。实验表明，在相同硬件条件下，优化后的系统可使设备大修间隔从5年延长至7.2年。

最后，研究团队建立了开放式的数字平台，集成模型训练、仿真验证和部署监控功能。平台采用微服务架构，支持多风场数据的并行处理，单日可完成超过10万次预测请求。这种工程化实践，使研究成果能快速转化为生产力，推动风电行业向智能化运维转型。

该研究的理论创新与实践价值，为风能领域的智能化发展提供了重要参考。通过将物理机理深度融入数据驱动模型，既解决了传统物理模型精度不足的问题，又克服了纯数据方法可解释性差的优势。这种"刚柔并济"的技术路线，正在重塑风力涡轮机的设计、运维和优化模式，为全球碳中和目标实现提供关键技术支撑。