大型风电场中涡轮尾流相互作用与流动阻力的数据驱动建模

涡轮尾流与局部阻塞效应已知以两种不同方式改变风电场功率产出：（1）通过改变每台涡轮前方的局部风速；以及（2）通过改变风场整体流动阻力从而改变所谓的风场阻塞效应。为以低计算成本更好地预测这些效应，我们开发了将数据驱动的“局部”或“内部”涡轮推力系数 $C_T^*$ 作为涡轮布局函数的模拟器。我们使用多保真高斯过程（GP）回归训练模型，结合具有不同布局和风向的风场的低保真（工程尾流模型）与高保真（大涡模拟）仿真。大量低保真数据加速了学习过程，而高保真数据确保了高精度。所训练的多保真 GP 模型对 $C_T^*$ 的预测比仅应用于有限高保真数据的标准（单保真）GP 回归更准确。我们还将 $C_T^*$ 的多保真 GP 模型与双尺度动量理论（Nishino \& Dunstan 2020, J. Fluid Mech. 894, A2）结合，证明该模型可用于在各种中尺度大气条件下快速准确地预测大型风电场性能。这一新方法未来有助于改进年发电量（AEP）计算与风场优化。