基于机器学习的风力发电机风轮气动数值模拟与性能预测

本文档《人工智能-机器学习-水平轴风力机风轮气动数值模拟及性能计算.pdf》主要关注于风力发电领域中的一个重要议题，即利用人工智能（AI）和机器学习（Machine Learning）技术对水平轴风力发电机（HAWT）风轮的气动特性进行精确预测。该研究由中国水资源与水力电力工程专业的研究生南·刘（Nan LIU）在李伟教授（Prof. Weili LIAO）的指导下完成。 首先，论文概述了我国风能产业的现状和发展趋势，以及当前用于风力涡轮机（wind turbine）气动性能研究的方法。随着我国对清洁能源的日益重视，准确预测风力发电机性能变得至关重要。作者指出，传统的风力涡轮机气动性能分析方法，如基于CFD（Computational Fluid Dynamics，计算流体动力学）的无压缩雷诺平均纳维-斯托克斯方程（Reynolds-Averaged Navier-Stokes solver），在此研究中得到了应用，采用压力校正法进行计算。 接着，文中深入探讨了风力涡轮机的基础理论，包括动量理论、叶片元素理论（blade element theory）和边界元方法（Boundary Element Method, BEM）。这些理论为理解和模拟风轮的气动性能提供了坚实的数学基础。通过机器学习，特别是可能的数据驱动方法，可以提升对复杂气动现象的理解和预测精度，例如不同风速和转速下风轮的空气动力学特性。 具体来说，研究的焦点在于开发和优化一个能够自动化处理大量风况数据的模型，该模型不仅能模拟风轮在各种工况下的气动行为，还能通过训练数据自动调整参数，以提高预测结果的准确性。这不仅有助于风力发电工程师做出更好的设计决策，也能为整个风能行业的技术进步贡献力量。 最后，论文总结了关键发现和方法，强调了这项工作在提升我国风力发电效率和可持续性方面的潜在价值，并展望了未来在风力涡轮机气动性能预测领域的进一步研究方向。通过结合人工智能和机器学习的技术，本研究将推动风力发电技术向更高效、智能的方向发展。