注意力机制是优化风电场运维的关键
最优化与控制
2024-11-01 v1 机器学习
摘要
运维（O&M）是风能系统中的一个基本问题，对可靠性和盈利能力具有深远影响。优化运维是一个多方面的决策优化问题，需要在风机故障风险、运营收入和维修人员调度之间进行精细平衡。由此产生的运维问题通常使用大规模混合整数规划（MIP）模型求解，这导致了计算挑战，需要较长的求解时间或启发式方法。为了解决这个问题，我们引入了一种基于多头注意力（MHA）机制的新型风电场运维决策框架，MHA是一种新兴的人工智能方法，专门用于处理复杂问题。所提出的MHA模型的开发包含多项建模创新，允许将MIP模型显式嵌入到MHA结构中。所提出的MHA模型：(i) 将求解时间从数小时显著缩短至数秒；(ii) 在考虑风电场运维中普遍存在的复杂约束时，保证所提出解的可行性；(iii) 与传统MIP公式相比，显著提高了解的质量；(iv) 在不同问题设置之间表现出显著的迁移学习能力。
关键词
引用
@article{arxiv.2410.24052,
title = {Attention is All You Need to Optimize Wind Farm Operations and Maintenance},
author = {Iman Kazemian and Murat Yildirim and Paritosh Ramanan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.24052},
year = {2024}
}