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Ahmadreza Chokhachian
Ahmadreza Chokhachian
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新的领域自适应方法改进了风能功率曲线预测
研究人员开发了一种新颖的领域自适应方法，用于风能功率曲线建模，旨在改进选址规划预测。该方法利用迁移学习，将已在现有风电场训练的功率曲线模型应用于新的、未开发的场地。实证结果表明，这种领域自适应方法在性能上显著优于依赖距离、布局或地形特征的传统方法。
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新的高斯过程模型整合地形数据以预测风力涡轮机功率曲线
研究人员开发了一种新颖的非参数时空高斯过程模型，旨在提高风力涡轮机功率曲线预测的准确性。与以往主要关注风速和温度等时间因素的模型不同，这种新方法将空间地形特征纳入其计算中。该模型通过构建一个更小、共享的代表性时间协变量集来解决时间错位的风电场数据挑战，从而能够使用可分离的核结构来捕捉空间和时间依赖性。在真实数据集上的实证结果表明，预测准确性得到提高，并提供了一种量化地形特征对涡轮机性能影响的方法。