Khivishta Boodhoo

AI模型预测风力涡轮机功率以优化维护

研究人员开发并比较了用于预测风力涡轮机功率输出的机器学习模型，旨在优化维护计划。人工神经网络模型取得了高精度，R2得分为0.98，平均绝对误差为194，优于基线线性回归模型。该研究还利用随机森林回归器探索了特征选择，并发现使用独立的天气数据集可以增强模型在不同风力涡轮机和地点上的适用性。开发的人工神经网络模型可以识别低功率时段，可能在维护事件中节省大量能源。