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学术报告：基于深度学习的动态风电场尾流模型研究
作者及研究机构
本研究的作者为Jincheng Zhang和Xiaowei Zhao，均来自英国华威大学工程学院。该研究发表于期刊《Applied Energy》，时间为2020年。
学术背景
本研究属于风能工程领域，特别是风电场尾流建模与控制的交叉领域。风电场中的风力涡轮机通常成组布置以降低风力发电的整体成本，但下游涡轮机的性能可能会因上游涡轮机产生的尾流而显著降低。尾流会导致风速降低和湍流强度增加，从而减少下游涡轮机的发电量并增加其结构负荷。现有的尾流模型主要分为低精度静态模型和高精度动态模型，前者计算速度快但无法捕捉尾流的动态特性，后者虽然能精确模拟尾流动态但计算成本极高。因此，开发一种既能快速计算又能准确模拟尾流动特性的模型成为风电场优化设计和控制的关键需求。本研究旨在通过深度学习和降阶建模（Reduced Order Modelling, ROM）技术，开发一种新型动态风电场尾流模型，以填补这一研究空白。
研究流程
本研究主要包括以下步骤：
高精度数据生成
研究首先使用SOWFA（Simulator for Wind Farm Applications）进行大涡模拟（Large Eddy Simulation, LES），生成风电场尾流的高精度流场数据。SOWFA是由美国国家可再生能源实验室（NREL）开发的风电场尾流LES求解器。模拟中，涡轮机转子采用执行线方法（Actuator Line Method, ALM）建模，网格生成采用两级细化策略，远场网格尺寸为12 m × 12 m × 12 m，涡轮机周围网格尺寸为3 m × 3 m × 3 m。研究考虑了三种不同的流入条件（平均风速分别为8 m/s、9 m/s和10 m/s，自由流湍流强度为6%），并为每种条件设计了20次模拟，每次模拟中涡轮机的偏航角随机变化。模拟总时长为1110秒，时间步长为0.02秒。最终，从模拟中提取了710个流场快照作为训练数据。
降阶建模方法开发
研究提出了一种基于深度学习的降阶建模方法，称为POD-LSTM。该方法首先使用本征正交分解（Proper Orthogonal Decomposition, POD）技术对流场数据进行降维，将高维流场数据转换为低维系数。然后，使用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）预测未来时间步的降维系数。POD-LSTM方法特别针对分布式流体系统（如风电场尾流）设计，并考虑了控制导向的需求。研究还开发了数据生成器，用于从数据库中提取训练数据并分批输入LSTM网络进行训练。
模型训练与验证
生成的LES数据被分为训练集（前64%时间步）、验证集（64%~85%时间步）和测试集（后15%时间步）。LSTM网络使用Adam优化算法进行训练，学习率为0.001。训练完成后，模型能够根据过去5秒的流场历史数据预测未来1秒的流场。研究通过单涡轮尾流和多涡轮尾流的预测结果验证了模型的准确性，并将其与高精度LES结果进行了对比。
主要结果
1. 单涡轮尾流预测
模型能够准确预测单涡轮在自由流条件和上游涡轮尾流条件下的尾流动态。预测结果与LES结果高度一致，表明POD-LSTM方法能够捕捉尾流的主要动态特性。
多涡轮尾流预测
模型在预测两排涡轮尾流相互作用时表现出色，能够准确捕捉上游涡轮对下游涡轮尾流的影响。这表明模型适用于大规模风电场的尾流模拟。
模型性能
模型的整体预测误差仅为4.8%（相对于自由流风速），且计算速度与低精度静态模型相当。例如，对于9涡轮测试风电场，模型在标准台式机上仅需几秒即可完成预测，而高精度模型在高性能计算集群上需要数万CPU小时。
结论
本研究开发了一种基于深度学习的动态风电场尾流模型，能够以低精度模型的计算速度实现高精度模型的尾流动态模拟。该模型在风电场优化设计、控制和预测中具有重要应用价值，为风能领域的研究和工程实践提供了新的工具和方法。此外，研究提出的POD-LSTM方法还可推广至其他分布式流体系统的建模。
研究亮点
1. 提出了一种基于深度学习的动态风电场尾流模型，填补了现有模型的空白。
2. 开发了POD-LSTM降阶建模方法，特别针对分布式流体系统设计。
3. 生成了高精度的LES数据库，为模型训练提供了可靠的数据支持。
4. 模型在计算速度和预测精度之间实现了平衡，具有广泛的应用前景。
其他有价值的内容
研究还探讨了模型在偏航控制和大规模风电场模拟中的应用，展示了其在风电场优化设计和控制中的潜力。未来的研究方向包括将模型应用于尾流控制以减少涡轮负荷、最大化风能捕获，以及支持电网运行。
以上报告详细介绍了该研究的背景、流程、结果、结论和亮点，为相关领域的研究人员提供了全面的参考。