本文档属于类型a：报告一项原创研究，以下为针对该研究的学术报告。

1. 研究基本信息

作者与机构：
- Zhiwei Xu（IEEE Member）：山东大学控制科学与工程学院
- Bing Chu（IEEE Senior Member）：英国南安普顿大学电子与计算机科学学院
- Hua Geng（IEEE Fellow）：清华大学自动化系
- Xiaohong Nian：中南大学自动化学院
- Chenghui Zhang（IEEE Fellow）：山东大学控制科学与工程学院

发表信息：
- 期刊：IEEE Transactions on Control Systems Technology
- 卷期：Vol. 32, No. 2
- 时间：2024年3月

2. 学术背景

研究领域：风电场功率优化控制，属于可再生能源与智能控制交叉领域。

研究动机：
- 问题背景：风电场中涡轮机间的尾流效应（wake effect）会显著降低下游机组的发电效率。传统基于模型的方法因尾流建模困难而性能受限，纯数据驱动方法（如强化学习）虽无需模型，但需大量数据且收敛缓慢。
- 研究目标：提出一种模型引导学习（Model-Guided Learning, MGL）方法，结合近似模型与实时数据，快速提升风电场总功率输出，并适应时变风况。

技术挑战：
- 尾流动态的复杂性（如偏转、环境参数依赖性）导致精确建模困难；
- 模型不确定性（如粗糙度系数κ误差）可能导致传统优化方法失效。

3. 研究流程与实验设计

（1）问题建模与框架设计

• 模型构建：
  
  • 基于Park尾流模型（简化模型）推导风电场发电效率函数η(u;θ)，其中u为轴向诱导因子（AIF），θ为风向。
    
  • 引入模型修正项Δη(u;θ)，以表征实际功率与模型预测的偏差（如未建模的尾流偏转效应）。
    
• 优化目标：最大化风电场功率效率（即总功率与无尾流理想功率的比值）。
  

（2）MGL算法开发

• 核心思想：融合模型梯度与数据驱动搜索。
  
  • 步骤1：基于近似模型计算梯度方向Δu_g，提供初始搜索引导。
    
  • 步骤2：结合随机搜索方向Δu_s（局部探索或全局探索），通过投影操作保证控制约束满足。
    
  • 步骤3：实时数据评估动作性能，更新基准动作u_b以加速收敛。
    
  • 步骤4：动态调整权重参数（β1^k, β2^k），逐步从模型主导过渡到数据主导。
    
• 创新点：提出分层框架处理时变风向，将风向区间划分为多个子区间，每个子区间分配独立的MGL副本。
  

（3）实验验证

• 仿真设置：
  
  • 风电场布局：25台涡轮机，间距560米，使用FLORIS模型模拟真实尾流（含Park模型未涵盖的偏转效应）。
    
  • 对比方法：贪婪策略（greedy policy）、基于名义模型的梯度法（offline policy）、随机投影单纯形法（SPS）。
    
• 实验1（简单风况）：风向在0°与45°间切换，MGL功率效率较贪婪策略提升2.5%，较SPS快收敛。
  
• 实验2（复杂风况）：基于丹麦Anholt风电场真实数据，划分203个风向子区间，MGL在30万次迭代后效率达最优值的99.9%。
  

（4）数据分析

• 通过功率效率η(u;θ)的时序变化验证算法收敛性；
  
• 对比不同方法的控制动作轨迹（如涡轮机11-14的AIF调整）。
  

4. 主要结果与逻辑链条

• 结果1（模型补偿能力）：MGL在存在模型误差时仍能收敛至最优，功率效率较名义模型梯度法提升1.2%（实验1数据支持），证实其通过数据学习补偿模型不确定性的能力。
  
• 结果2（收敛速度）：在早期优化阶段，MGL利用模型梯度快速提升功率（β1^k主导），后期通过随机搜索确保全局最优（β2^k主导），理论分析见附录A的收敛性证明。
  
• 结果3（时变适应性）：分层框架下，MGL在风向切换时能复用历史学习经验，减少重新探索成本（实验2中风向子区间切换时的效率曲线平滑过渡）。
  

5. 研究结论与价值

科学价值：
- 提出首个结合模型梯度与随机搜索的混合风电场控制框架，理论证明其收敛性（Theorem 1）；
- 为高维非线性优化问题提供通用解法，适用于其他模型不确定场景。

应用价值：
- 在真实风电场中，MGL可实现年发电量提升1.2%-2.5%（按文中华数据估算），经济效益显著；
- 开源代码与参数配置（如β1^k衰减率μ1=0.9）可直接用于工程部署。

6. 研究亮点

• 方法论创新：首创“模型引导+数据驱动”的双阶段优化框架，平衡收敛速度与全局最优性；
  
• 工程友好性：控制动作满足硬件约束（AIF范围0.1-0.33），无需额外安全校验；
  
• 扩展性：分层框架可推广至其他时变环境优化问题（如光伏阵列）。
  

7. 其他重要内容

• 局限性：未考虑风速动态变化与测量噪声，未来拟结合分布式优化与动态个体桨距控制（DIPC）进一步改进；
  
• 基金支持：中国国家自然科学基金（61821004、52061635102等）、山东省重点研发计划（ZR2019ZD09）。
  

（注：全文术语中英文对照示例：尾流效应-wake effect、轴向诱导因子-Axial Induction Factor (AIF)、FLORIS模型-FLORIS model）