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该论文提出了一种新颖的数据驱动模型,能够准确预测任意布局、偏航角配置和风况下所有风电场的发电量。该模型通过将风电场编码成全连接图,并通过图变换器处理图表示来实现。结果表明,该图变换器代理模型具有良好的泛化能力,并能发现风电场图表示中的潜在结构模式。演示了如何使用所得的代理模型通过遗传算法优化偏航角配置,实现与工业标准风电场模拟工具类似的准确性,但计算成本仅为一小部分。

使用图变换器学习优化风场

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-21T00:00:00Z
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