排灌机械工程学报

作者：王龙滟, 陈梦, 袁建平

单位：1. 江苏大学国家水泵及系统工程技术研究中心, 江苏 镇江 212013; 2. 常州博瑞电力自动化设备有限公司, 江苏 常州 213025

关键词：水平轴风力机,动态尾流,离散测量,深度学习,时空重构

基金：国家自然科学基金资助项目(12002137);江苏省博士后基金资助项目(2021K110B);江苏大学高级人才启动基金资助项目(20JDG065)

为了测量风力机动态尾流详细流场信息,提出了一种物理信息深度学习方法来解决这一困境,该方法通过结合少量稀疏的激光雷达测量和流体动力学方程(Navier-Stokes方程组)来实现动态尾流的时空重构.具体而言,神经网络中嵌入流体动力学方程组来约束输出的物理量,包括顺风速度、侧风速度和压强,保证输出的可解释性和合理性.以偏航过程中的动态尾流为案例,仅提供少量尾流内部测量数据作为训练集,完成了局部动态尾流的时空重构.该方法成功捕捉偏航过程中尾流动态变化的趋势,准确地预测尾流轨迹和偏转量.在全局尾流的时空重构中,所提出方法完整还原真实流场的流动演变过程,这项技术在风电场智能控制方面具有巨大的潜力.

来源：2025年第3期

《排灌机械工程学报》期刊编辑部

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