第一章風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局的流體力學(xué)背景第二章風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局的流體力學(xué)建模第三章風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局的優(yōu)化算法第四章風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局的流體力學(xué)應(yīng)用案例第五章風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局的流體力學(xué)前沿技術(shù)第六章2026年風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局的流體力學(xué)展望101第一章風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局的流體力學(xué)背景第1頁引言：風(fēng)力發(fā)電的全球趨勢(shì)與流體力學(xué)挑戰(zhàn)全球風(fēng)力發(fā)電市場(chǎng)正經(jīng)歷前所未有的增長，2023年全球裝機(jī)容量已達(dá)到近900GW，其中海上風(fēng)電占比持續(xù)提升至15%。然而，風(fēng)能資源的分布不均和復(fù)雜地形導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)的能量利用率普遍偏低。以中國內(nèi)蒙古某海上風(fēng)電場(chǎng)為例，由于初期布局未充分考慮局部海域的渦流效應(yīng)，導(dǎo)致風(fēng)機(jī)葉片疲勞率增加20%，年發(fā)電量損失約12%。這些問題凸顯了流體力學(xué)分析在優(yōu)化風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局中的重要性。流體力學(xué)通過模擬風(fēng)場(chǎng)中的風(fēng)速、風(fēng)向和湍流等參數(shù)，能夠預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)之間的尾流干擾和能量損失，從而優(yōu)化風(fēng)機(jī)排布，提高整體發(fā)電效率。2026年，隨著計(jì)算能力和數(shù)據(jù)采集技術(shù)的進(jìn)步，流體力學(xué)分析將更加精細(xì)化和智能化，為風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)的布局設(shè)計(jì)提供科學(xué)依據(jù)。3第2頁流體力學(xué)基礎(chǔ)：風(fēng)場(chǎng)的基本特性及其影響風(fēng)場(chǎng)的基本特性主要包括風(fēng)速剖面、湍流強(qiáng)度和風(fēng)向穩(wěn)定性。風(fēng)速剖面描述了風(fēng)速隨高度的變化規(guī)律，通常分為均勻流場(chǎng)、剪切流場(chǎng)和湍流場(chǎng)三種類型。均勻流場(chǎng)中，風(fēng)速隨高度線性增加，風(fēng)機(jī)效率最高；剪切流場(chǎng)中，風(fēng)速隨高度指數(shù)增加，需要優(yōu)化風(fēng)機(jī)排布以減少尾流損失；湍流場(chǎng)中，風(fēng)速波動(dòng)劇烈，導(dǎo)致風(fēng)機(jī)出力不穩(wěn)定。以德國某風(fēng)電場(chǎng)為例，湍流強(qiáng)度達(dá)15%時(shí)，風(fēng)機(jī)出力下降35%。流體力學(xué)通過計(jì)算風(fēng)速剖面和湍流積分時(shí)間尺度（TIT）來量化這些特性，為風(fēng)機(jī)布局提供理論依據(jù)。頁面展示的典型風(fēng)場(chǎng)風(fēng)速剖面圖（如NREL的SimplifiedOpen-RotorWindTurbineModel）標(biāo)注了關(guān)鍵參數(shù)，如風(fēng)速梯度、湍流強(qiáng)度等，幫助理解風(fēng)場(chǎng)的基本特性。4第3頁流體力學(xué)分析工具：CFD與物理模擬的比較計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（CFD）通過求解Navier-Stokes方程模擬風(fēng)場(chǎng)，以丹麥某海上風(fēng)電場(chǎng)為例，CFD模擬顯示風(fēng)機(jī)間距小于500m時(shí)，尾流損失達(dá)40%。物理模擬物理模擬則通過1:50比例的風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證CFD結(jié)果，如荷蘭TNO實(shí)驗(yàn)室的Windward風(fēng)洞可模擬風(fēng)速高達(dá)30m/s的工況。優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比CFD模擬具有成本較低、適用場(chǎng)景廣泛的優(yōu)勢(shì)，但精度受限于計(jì)算網(wǎng)格和邊界條件設(shè)置；物理模擬精度高，但成本高昂，且難以模擬大規(guī)模風(fēng)場(chǎng)。CFD模擬5第4頁現(xiàn)有布局問題：尾流效應(yīng)與風(fēng)資源重疊尾流效應(yīng)尾流效應(yīng)是風(fēng)機(jī)布局的核心問題，如美國俄亥俄州的某風(fēng)電場(chǎng)，風(fēng)機(jī)排布不當(dāng)導(dǎo)致下游出力下降25%。流體力學(xué)通過計(jì)算尾流擴(kuò)散角（如Keller-Young模型）來預(yù)測(cè)這一問題。風(fēng)資源重疊風(fēng)資源重疊問題常見于山區(qū)風(fēng)電場(chǎng)，以日本某項(xiàng)目為例，未考慮山谷風(fēng)速差異導(dǎo)致部分風(fēng)機(jī)利用率不足30%。解決方案通過流體力學(xué)分析，可以優(yōu)化風(fēng)機(jī)排布，減少尾流損失，并合理利用風(fēng)資源，提高整體發(fā)電效率。602第二章風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局的流體力學(xué)建模第5頁引言：從經(jīng)驗(yàn)布局到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化的轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局主要依賴經(jīng)驗(yàn)公式（如DLC方法），但無法處理復(fù)雜地形和動(dòng)態(tài)風(fēng)場(chǎng)變化。以中國新疆某風(fēng)電場(chǎng)為例，由于未考慮山谷風(fēng)速差異，導(dǎo)致部分風(fēng)機(jī)利用率不足40%，年發(fā)電量損失約10%。2026年，隨著高分辨率DEM數(shù)據(jù)和AI算法的普及，風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局將從經(jīng)驗(yàn)布局轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化，通過流體力學(xué)模擬和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)優(yōu)化。本章節(jié)將介紹流體力學(xué)建模的三個(gè)步驟：數(shù)據(jù)采集、模型構(gòu)建和結(jié)果驗(yàn)證，為風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局提供科學(xué)依據(jù)。8第6頁數(shù)據(jù)采集：多源信息的融合與處理流體力學(xué)建模需要三類關(guān)鍵數(shù)據(jù)：氣象數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)和風(fēng)機(jī)參數(shù)。氣象數(shù)據(jù)包括風(fēng)速、風(fēng)向、溫度和濕度等，可以來自NASA的MERRA-2、歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）等來源；地形數(shù)據(jù)包括高程、坡度和坡向等，可以來自USGS的DEM數(shù)據(jù)、谷歌地球引擎等；風(fēng)機(jī)參數(shù)包括葉片設(shè)計(jì)、塔筒高度和額定功率等，可以來自風(fēng)機(jī)制造商提供的技術(shù)手冊(cè)。以愛爾蘭某海上風(fēng)電場(chǎng)為例，通過融合多源數(shù)據(jù)，CFD模擬顯示風(fēng)機(jī)效率可提升12%。頁面展示的數(shù)據(jù)融合流程圖，展示了如何將這三類數(shù)據(jù)整合到流體力學(xué)模型中。9第7頁模型構(gòu)建：CFD網(wǎng)格劃分與邊界條件設(shè)置CFD網(wǎng)格劃分CFD模型需要?jiǎng)澐秩齻€(gè)區(qū)域：近場(chǎng)（風(fēng)機(jī)葉片附近）、中場(chǎng)（尾流核心區(qū)）和遠(yuǎn)場(chǎng)（風(fēng)場(chǎng)均勻區(qū)）。以西門子GamesaSG13.0-156風(fēng)機(jī)為例，近場(chǎng)網(wǎng)格密度需達(dá)1m×1m，以準(zhǔn)確模擬葉片周圍的流場(chǎng)。邊界條件設(shè)置邊界條件的設(shè)置直接影響CFD模擬結(jié)果的精度，如挪威某項(xiàng)目將上游邊界設(shè)為周期性邊界時(shí)，計(jì)算效率提升50%，同時(shí)保持了較高的精度。不同邊界條件對(duì)比周期性邊界適用于大規(guī)模均勻風(fēng)場(chǎng)，開放邊界適用于海上風(fēng)電場(chǎng)，簡(jiǎn)化邊界適用于小型風(fēng)場(chǎng)。選擇合適的邊界條件可以提高模擬效率，同時(shí)保證結(jié)果的準(zhǔn)確性。10第8頁模型驗(yàn)證：實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與模擬結(jié)果的對(duì)比分析通過對(duì)比24小時(shí)實(shí)測(cè)風(fēng)速與CFD模擬風(fēng)速，可以驗(yàn)證模型的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力。以加拿大某風(fēng)電場(chǎng)為例，實(shí)測(cè)風(fēng)速與模擬風(fēng)速的誤差在±5%以內(nèi)，表明模型具有較高的精度。功率曲線匹配通過對(duì)比風(fēng)機(jī)實(shí)測(cè)功率與CFD模擬功率，可以驗(yàn)證模型的能量輸出預(yù)測(cè)能力。以丹麥某風(fēng)電場(chǎng)為例，模擬功率與實(shí)測(cè)功率的誤差在±10%以內(nèi)，表明模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)的實(shí)際出力。渦流追蹤驗(yàn)證通過對(duì)比實(shí)測(cè)渦流軌跡與CFD模擬軌跡，可以驗(yàn)證模型的湍流模擬能力。以美國某風(fēng)電場(chǎng)為例，模擬的渦流軌跡與實(shí)測(cè)軌跡的誤差在±8%以內(nèi)，表明模型能夠準(zhǔn)確模擬風(fēng)場(chǎng)中的湍流現(xiàn)象。時(shí)間序列對(duì)比1103第三章風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局的優(yōu)化算法第9頁引言：從靜態(tài)布局到動(dòng)態(tài)優(yōu)化的技術(shù)演進(jìn)傳統(tǒng)風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局主要采用靜態(tài)優(yōu)化算法（如遺傳算法），但無法適應(yīng)風(fēng)場(chǎng)的變化和動(dòng)態(tài)需求。以內(nèi)蒙古某風(fēng)電場(chǎng)為例，由于未考慮冬季風(fēng)速降低20%，導(dǎo)致年發(fā)電量損失約10%。2026年，隨著AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局將轉(zhuǎn)向動(dòng)態(tài)優(yōu)化，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和智能算法調(diào)整風(fēng)機(jī)運(yùn)行策略，提高發(fā)電效率。本章節(jié)將介紹四種優(yōu)化算法：遺傳算法、粒子群優(yōu)化、貝葉斯優(yōu)化和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，為風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局提供新的技術(shù)路徑。13第10頁遺傳算法：基于風(fēng)場(chǎng)適應(yīng)性的布局優(yōu)化遺傳算法通過模擬自然選擇和遺傳變異的過程，優(yōu)化風(fēng)機(jī)排布。以中國新疆某風(fēng)電場(chǎng)為例，采用遺傳算法優(yōu)化布局后，出力提升8%（風(fēng)機(jī)密度從3km2/kW降至2.5km2/kW）。算法流程包括：編碼（將風(fēng)機(jī)位置表示為（x,y,z）坐標(biāo)）、適應(yīng)度函數(shù)（基于年發(fā)電量和尾流損失計(jì)算）、交叉變異（模擬風(fēng)機(jī)遷移過程）。頁面展示的遺傳算法進(jìn)化曲線，展示了種群適應(yīng)度隨迭代次數(shù)的變化趨勢(shì)，幫助理解算法的優(yōu)化過程。14第11頁粒子群優(yōu)化：基于梯度下降的布局調(diào)整粒子群優(yōu)化通過模擬鳥群遷徙的過程，優(yōu)化風(fēng)機(jī)排布。如荷蘭某項(xiàng)目顯示，PSO算法比遺傳算法收斂速度提升40%。算法關(guān)鍵參數(shù)慣性權(quán)重：控制全局搜索能力（0.5-0.9）；認(rèn)知系數(shù)：模擬個(gè)體學(xué)習(xí)（1-3）；社會(huì)系數(shù)：模擬群體學(xué)習(xí)（1-3）。優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比粒子群優(yōu)化收斂速度快，適用于平坦區(qū)域問題；但計(jì)算成本較高，且在復(fù)雜多峰問題中容易陷入局部最優(yōu)。粒子群優(yōu)化算法15第12頁貝葉斯優(yōu)化：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的布局采樣貝葉斯優(yōu)化算法貝葉斯優(yōu)化通過概率模型減少計(jì)算次數(shù)，如美國某海上風(fēng)電場(chǎng)通過貝葉斯優(yōu)化減少CFD調(diào)用次數(shù)80%，同時(shí)保持精度。算法流程建立代理模型（用高斯過程擬合CFD結(jié)果）、采樣（選擇最可能提升效率的位置）、迭代優(yōu)化（逐步完善代理模型）。適用場(chǎng)景貝葉斯優(yōu)化特別適用于計(jì)算昂貴的問題，但需大量初始數(shù)據(jù)。16第13頁強(qiáng)化學(xué)習(xí)：基于智能決策的動(dòng)態(tài)調(diào)整強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過智能決策系統(tǒng)，實(shí)時(shí)調(diào)整風(fēng)機(jī)運(yùn)行策略。如特斯拉的Powerwall系統(tǒng)可實(shí)時(shí)調(diào)整風(fēng)機(jī)運(yùn)行，提高發(fā)電效率。技術(shù)路徑構(gòu)建環(huán)境模型（模擬風(fēng)場(chǎng)變化）、設(shè)計(jì)智能體（學(xué)習(xí)最優(yōu)運(yùn)行策略）、訓(xùn)練與部署（通過實(shí)際數(shù)據(jù)優(yōu)化策略）。行業(yè)影響強(qiáng)化學(xué)習(xí)將推動(dòng)風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)從被動(dòng)運(yùn)行轉(zhuǎn)向主動(dòng)優(yōu)化，提高系統(tǒng)的智能化水平。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法1704第四章風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局的流體力學(xué)應(yīng)用案例第14頁引言：從理論到實(shí)踐的全流程分析本章節(jié)將通過三個(gè)典型案例展示流體力學(xué)在風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局中的應(yīng)用：海上風(fēng)電（荷蘭Bardane項(xiàng)目）、山地風(fēng)電（云南某項(xiàng)目）和城市風(fēng)電（深圳某項(xiàng)目）。每個(gè)案例將包含問題提出、解決方案、結(jié)果對(duì)比和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，以展示流體力學(xué)在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用效果。19第15頁案例一：荷蘭Bardane海上風(fēng)電場(chǎng)的布局優(yōu)化荷蘭Bardane海上風(fēng)電場(chǎng)初期布局間距過大（800m×800m），導(dǎo)致尾流損失嚴(yán)重。流體力學(xué)分析顯示，風(fēng)機(jī)效率可提升25%通過優(yōu)化布局至600m×600m。解決方案包括：CFD模擬優(yōu)化間距、動(dòng)態(tài)偏航系統(tǒng)（西門子FlexCoil）和波浪補(bǔ)償（TBM基礎(chǔ)）。結(jié)果對(duì)比顯示，優(yōu)化后出力提升22%，節(jié)省運(yùn)維成本$15M/年。頁面展示Bardane風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)機(jī)布局優(yōu)化前后對(duì)比圖，幫助理解流體力學(xué)優(yōu)化效果。20第16頁案例二：云南某山地風(fēng)電場(chǎng)的布局設(shè)計(jì)云南某山地風(fēng)電場(chǎng)因山谷風(fēng)速差異大，傳統(tǒng)布局導(dǎo)致部分風(fēng)機(jī)利用率不足40%。流體力學(xué)通過地形插值計(jì)算山谷風(fēng)速剖面，優(yōu)化布局。解決方案分區(qū)域建模（山谷和山脊分別設(shè)計(jì)）、低切出風(fēng)速風(fēng)機(jī)（明陽智能MY5.0）、風(fēng)籬效應(yīng)（山脊處布置防風(fēng)墻）。結(jié)果對(duì)比優(yōu)化后平均利用率提升至65%，年發(fā)電量增加30%。頁面展示云南風(fēng)電場(chǎng)的地形圖和優(yōu)化前后風(fēng)機(jī)布局對(duì)比，幫助理解流體力學(xué)優(yōu)化效果。問題提出21第17頁案例三：深圳某城市風(fēng)電場(chǎng)的布局規(guī)劃深圳某城市風(fēng)電場(chǎng)受建筑物干擾嚴(yán)重，實(shí)測(cè)湍流強(qiáng)度達(dá)25%，導(dǎo)致發(fā)電效率低下。流體力學(xué)通過建筑繞流模擬優(yōu)化布局。解決方案多能互補(bǔ)建模（風(fēng)電-光伏-儲(chǔ)能）、流體參數(shù)優(yōu)化（調(diào)整風(fēng)機(jī)出力匹配儲(chǔ)能需求）、電網(wǎng)調(diào)度接口（實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)智能調(diào)度）。結(jié)果對(duì)比優(yōu)化后噪音降低10dB，社區(qū)投訴減少至5次/年。頁面展示深圳風(fēng)電場(chǎng)的建筑物分布圖和優(yōu)化前后風(fēng)機(jī)布局對(duì)比，幫助理解流體力學(xué)優(yōu)化效果。問題提出2205第五章風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局的流體力學(xué)前沿技術(shù)第18頁引言：從傳統(tǒng)CFD到AI驅(qū)動(dòng)的流體模擬的變革傳統(tǒng)CFD模擬風(fēng)場(chǎng)計(jì)算量大，而機(jī)器學(xué)習(xí)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)風(fēng)場(chǎng)，速度提升1000倍。如谷歌的DeepMind通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)風(fēng)場(chǎng)，速度提升1000倍。2026年，流體力學(xué)技術(shù)將推動(dòng)三個(gè)變革：風(fēng)場(chǎng)動(dòng)態(tài)調(diào)整、智能化運(yùn)維和跨能源系統(tǒng)融合。以美國某風(fēng)電場(chǎng)為例，通過AI動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)機(jī)偏航后，年發(fā)電量提升18%（節(jié)省運(yùn)維成本$12M/年）。本章節(jié)將展望未來三大趨勢(shì)，并分析其技術(shù)路徑和行業(yè)影響。24第19頁深度學(xué)習(xí)風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流體模擬深度學(xué)習(xí)通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）預(yù)測(cè)風(fēng)場(chǎng)，如特斯拉的GrokAI可提前3小時(shí)預(yù)測(cè)風(fēng)速變化（誤差±5%）。算法流程包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理（融合氣象雷達(dá)和氣象站數(shù)據(jù)）、模型訓(xùn)練（使用LSTM網(wǎng)絡(luò)處理時(shí)間序列）、實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)（通過邊緣計(jì)算設(shè)備部署）。頁面展示CNN模型結(jié)構(gòu)圖，幫助理解深度學(xué)習(xí)風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)的原理。25第20頁可穿戴傳感器監(jiān)測(cè)：實(shí)時(shí)風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集傳統(tǒng)風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集依賴氣象站和雷達(dá)，但無法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)局部風(fēng)場(chǎng)變化?？纱┐鱾鞲衅骺蓪?shí)時(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)場(chǎng)，如TurbineU的傳感器可測(cè)量風(fēng)速和湍流強(qiáng)度（采樣率100Hz）。解決方案分布式部署（風(fēng)機(jī)頂部和葉片表面安裝傳感器）、數(shù)據(jù)融合（通過5G網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)至云平臺(tái)）、故障預(yù)測(cè)（基于傳感器數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)葉片疲勞）。行業(yè)影響可穿戴傳感器將推動(dòng)風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)從被動(dòng)監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)向主動(dòng)預(yù)警，提高運(yùn)維效率。問題提出26第21頁3D打印風(fēng)機(jī)葉片：流體力學(xué)驅(qū)動(dòng)的材料創(chuàng)新問題提出傳統(tǒng)風(fēng)機(jī)葉片制造工藝復(fù)雜，成本高昂。3D打印技術(shù)可優(yōu)化氣動(dòng)外形，如GE的H3風(fēng)機(jī)通過3D打印減少重量20%，從而降低尾流損失。解決方案復(fù)雜結(jié)構(gòu)（如變密度葉片）、快速迭代（原型制作時(shí)間縮短90%）、輕量化（減少風(fēng)機(jī)振動(dòng)（降低10%））。行業(yè)影響3D打印技術(shù)將推動(dòng)風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)從傳統(tǒng)制造轉(zhuǎn)向智能化制造，提高生產(chǎn)效率。2706第六章2026年風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布局的流體力學(xué)展望第22頁引言：從技術(shù)突破到行業(yè)變革的未來趨勢(shì)2026年流體力學(xué)技術(shù)將推動(dòng)三個(gè)變革：風(fēng)場(chǎng)動(dòng)態(tài)調(diào)整、智能化運(yùn)維和跨能源系統(tǒng)融合。以美國某風(fēng)電場(chǎng)為例，通過AI動(dòng)態(tài)調(diào)整風(fēng)機(jī)偏航后，年發(fā)電量提升18%（節(jié)省運(yùn)維成本$12M/年）。本章節(jié)將展望未來三大趨勢(shì)，并分析其技術(shù)路徑和行業(yè)影響。29第23頁趨勢(shì)一：風(fēng)場(chǎng)動(dòng)態(tài)調(diào)整——基于AI的實(shí)時(shí)優(yōu)化風(fēng)場(chǎng)動(dòng)態(tài)調(diào)整通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和智能算法調(diào)整風(fēng)機(jī)運(yùn)行策略，提高發(fā)電效率。如西門子Gamesa的PowerFlex系統(tǒng)可每分鐘調(diào)整葉片角度。技術(shù)路徑包括：多源數(shù)據(jù)融合（氣象、傳感器和電網(wǎng)數(shù)據(jù)）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（優(yōu)化風(fēng)機(jī)運(yùn)行策略）、邊緣計(jì)算部署（在風(fēng)機(jī)本地處理數(shù)據(jù)）。頁面展示PowerFlex系統(tǒng)的運(yùn)行原理圖，幫助理解風(fēng)場(chǎng)動(dòng)態(tài)調(diào)整的原理。30第24頁趨勢(shì)二：智能化運(yùn)維：基于流體力學(xué)的預(yù)測(cè)性維護(hù)問題提出傳統(tǒng)運(yùn)維依賴定期檢修，無法提前預(yù)防故障。流體力學(xué)分析將用于預(yù)測(cè)性維護(hù)，如明陽智能的Windform系統(tǒng)通過CF