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基于空间自回归方法的人口型风电场监测
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于高斯过程的GP-SPARX模型，用于风力发电场中涡轮的结构健康监测。该模型能够捕捉涡轮之间的时空相关性，降低运维成本并延长使用寿命。具有潜在适用性。
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关键要点
- 风力发电场操作者面临降低运维成本的挑战。
- 结构健康监测可以通过减少不必要的维护和延长涡轮使用寿命来降低成本。
- 基于人口的结构健康监测可以为多个涡轮实施一个系统，从而进一步减少成本。
- 共享的数据可以改善结构行为的预测。
- 构建描述所有涡轮在正常条件下行为的模型是监测涡轮性能的重要初始步骤。
- 本文提出的GP-SPARX模型能够捕捉尾流效应引起的涡轮之间的时空相关性。
- GP-SPARX模型是基于高斯过程的空间自回归模型。
- 该模型反映了对尾流效应的物理理解，并受益于基于随机数据的学习。
- 通过案例研究展示了GP-SPARX模型在捕捉时空变化方面的能力及其潜在适用性。
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