风电场的数据驱动流体力学：综述
流体动力学
2023-04-06 v2
摘要
随着过去几十年风电场数量的不断增长以及大型数据集的可得性，风电场流动建模——优化风电场设计与运行的关键组成部分之一——的研究正转向数据驱动技术。然而，鉴于当前大多数数据驱动算法是为典型问题开发的，真实风电场中流体流动的极大复杂性给数据驱动流动建模带来了独特挑战。这些挑战包括高雷诺数下湍流的高维多尺度特性、地球物理与大气效应、尾流发展，以及引入风力机特性与风电场布局等。此外，数据驱动的风电场流动模型理想情况下应是可解释的并具有一定程度的泛化能力。前者对于避免终端用户对模型缺乏信任十分重要，而后者最流行的策略是将已知物理知识融入模型。本文综述了近期关于风电场流动建模的一系列研究，涵盖纯数据驱动与物理引导两类方法。我们对其建模思路、目标与方法学进行了深入分析，并特别关注所综述工作中所使用的数据。
引用
@article{arxiv.2203.13289,
title = {Data-driven fluid mechanics of wind farms: A review},
author = {Navid Zehtabiyan-Rezaie and Alexandros Iosifidis and Mahdi Abkar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.13289},
year = {2023}
}