論文の概要: Discovering an interpretable mathematical expression for a full wind-turbine wake with artificial intelligence enhanced symbolic regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00695v1
- Date: Sun, 2 Jun 2024 10:17:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 03:46:38.741792
- Title: Discovering an interpretable mathematical expression for a full wind-turbine wake with artificial intelligence enhanced symbolic regression
- Title（参考訳）: 人工知能強化記号レグレッションを用いたフルウインドタービンウェイクの解釈可能な数学的表現の発見
- Authors: Ding Wang, Yuntian Chen, Shiyi Chen,
- Abstract要約: 本稿では,平均速度損失に対する解釈可能な数学的表現を発見するために,遺伝的記号回帰(SR)アルゴリズムを提案する。
提案した数式(方程式)は、高精度で安定なフルウェイク領域の任意の位置における覚醒速度の欠陥を予測できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.62113970975207
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid expansion of wind power worldwide underscores the critical significance of engineering-focused analytical wake models in both the design and operation of wind farms. These theoretically-derived ana lytical wake models have limited predictive capabilities, particularly in the near-wake region close to the turbine rotor, due to assumptions that do not hold. Knowledge discovery methods can bridge these gaps by extracting insights, adjusting for theoretical assumptions, and developing accurate models for physical processes. In this study, we introduce a genetic symbolic regression (SR) algorithm to discover an interpretable mathematical expression for the mean velocity deficit throughout the wake, a previously unavailable insight. By incorporating a double Gaussian distribution into the SR algorithm as domain knowledge and designing a hierarchical equation structure, the search space is reduced, thus efficiently finding a concise, physically informed, and robust wake model. The proposed mathematical expression (equation) can predict the wake velocity deficit at any location in the full-wake region with high precision and stability. The model's effectiveness and practicality are validated through experimental data and high-fidelity numerical simulations.
- Abstract（参考訳）: 世界中の風力発電の急速な拡大は、風力発電の設計と運用の両方において、エンジニアリングに焦点を当てた解析的なウェイクモデルの重要性を浮き彫りにしている。
これらの理論的に派生したアナリサーショナル・ウェイクモデルは、特にタービンローターに近い近ウェイク領域において、保持されない仮定のため、予測能力に制限がある。
知識発見法は、洞察を抽出し、理論的な仮定を調整し、物理的プロセスの正確なモデルを開発することによって、これらのギャップを埋めることができる。
本研究では,これまで利用できなかった平均速度障害に対する解釈可能な数学的表現を見つけるために,遺伝的記号回帰(SR)アルゴリズムを導入する。
二重ガウス分布をSRアルゴリズムにドメイン知識として組み込み、階層的な方程式構造を設計することにより、探索空間を小さくし、簡潔で物理的に情報があり、堅牢なウェイクモデルを見つける。
提案した数式(方程式)は、高精度で安定なフルウェイク領域の任意の位置における覚醒速度の欠陥を予測できる。
本モデルの有効性と実用性は,実験データと高忠実度数値シミュレーションを用いて検証する。
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