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基于TL-DNN的风力机高保真尾流代理建模
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作者 谭郡瑶 王强 +1 位作者 罗坤 樊建人 《工程热物理学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3317-3322,共6页
高效准确的风力机尾流建模是风电场运行优化的关键。本研究基于有限的计算流体动力学高保真数据和大量低保真数据,采用迁移学习和深度神经网络方法(TL-DNN)建立风力机高保真尾流代理模型,并利用大涡模拟结果对模型性能进行评估。结果表... 高效准确的风力机尾流建模是风电场运行优化的关键。本研究基于有限的计算流体动力学高保真数据和大量低保真数据,采用迁移学习和深度神经网络方法(TL-DNN)建立风力机高保真尾流代理模型,并利用大涡模拟结果对模型性能进行评估。结果表明,利用10组高保真数据和4000组低保真数据训练获得TL-DNN模型,其预测的流场平均相对误差为2.77%、近尾流和远尾流流向速度相对误差均小于4%,证明模型对尾流发展预测性能表现良好;模型在线计算时间仅为0.02 s,能实现风力机尾流实时预测,为风电场尾流控制提供技术支撑。 展开更多
关键词 风力机 尾流代理模型 迁移学习-深度神经网络 大涡模拟
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