机器学习在优化达里厄斯（Darrieus）风力涡轮机性能中的应用

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：Machine learning applications in optimizing the performance of Darrieus wind turbines

提出基于机器学习（ML）的优化框架，利用高斯过程回归（GPR）预测三种H型 Darrieus 通风机叶片的功率系数（Cp），结合Nelder-Mead算法进行参数优化，验证其在数值与实验数据中的高精度（R2值达0.9949），显著减少计算与实验成本。

　　
垂直轴风力涡轮机（VAWT）作为风能转化技术的重要分支，近年来在紧凑型场景和复杂气象条件下的应用潜力备受关注。该领域的研究重点长期集中在叶片几何参数优化、流场控制策略改进以及多目标协同设计等方面。传统方法多依赖数值模拟（CFD）与物理实验相结合的方式，但存在数据采集周期长、模型验证成本高、参数敏感性分析繁琐等瓶颈问题。为此，机器学习（ML）技术逐渐被引入风能系统优化领域，特别是在建立高精度性能预测模型和加速设计迭代方面展现出独特优势。

现有ML应用研究主要呈现两大方向：一是基于历史数据的性能预测，二是参数优化驱动的设计改进。前者如Suárez等提出的极端梯度提升算法在风电功率预测中表现出0.177%的最低均方根误差（RMSE），后者如Chandrasekhar团队利用高斯过程回归（GPR）实现叶片损伤早期预警，均验证了ML技术在风能系统中的实用价值。然而，将ML框架深度融入VAWT全生命周期设计仍存在挑战，特别是在多物理场耦合分析、新型被动控制策略评估以及小样本实验数据建模等方面。

本研究突破传统研究范式，构建了"数据建模-参数优化-性能验证"三位一体的智能优化体系。核心创新点体现在三个维度：首先，通过整合数值模拟（CFD）与物理实验获取的高质量多源数据，建立了覆盖叶片几何参数（如弦长、扭转角）、运行工况（风速区间、攻角范围）与性能指标（功率系数Cp、扭矩波动）的关联数据库。其次，采用高斯过程回归（GPR）作为核心预测模型，该模型通过核函数捕捉非线性关系，同时提供预测不确定度量化，特别适用于小样本场景下的性能评估。最后，将优化算法与预测模型深度耦合，通过Nelder-Mead拟牛顿法实现多变量优化，显著缩短设计迭代周期。

实验验证部分选择了三类典型改进方案进行对比研究：1）可变攻角叶片系统（实验数据采集于风洞装置，风速范围5-15m/s）；2）后缘开槽结构（CFD模拟基于URANS湍流模型）；3）柔性叶片联锁装置（实验包含3组对比工况）。值得注意的是，研究团队在数据预处理阶段采用特征工程方法，将原始几何参数（如叶片展长、轮毂直径、叶片数量）转化为具有物理意义的特征组合（如弦长梯度、叶尖速比区间），有效提升了模型泛化能力。

模型训练阶段通过交叉验证法（5折交叉验证）优化超参数，最终确定的高斯过程回归模型在三个案例中均展现出卓越性能：自回归预测模型在实验数据集上R2值达到0.9123（可变攻角叶片），在数值模拟数据集上表现更为突出（后缘开槽结构R2=0.9949），这主要得益于GPR对复杂非线性关系的建模能力。特别值得关注的是，该模型在预测柔性叶片系统时，成功捕捉到材料刚度变化与风场湍流频率的耦合效应，这为后续开发智能响应式叶片提供了理论支撑。

优化过程采用Nelder-Mead无约束最小化算法，其迭代机制通过帕累托前沿分析实现多目标优化。实验组在参数搜索空间内进行20次迭代，最终收敛到与经典优化方法（如梯度下降法）误差小于3%的稳定解。在可变攻角叶片系统中，优化后获得0.423的Cp值（基准设计0.387），同时将最大扭矩波动降低至12.7%（基准值19.4%）。这种协同优化效果在CFD与实验数据交叉验证中均得到确认，表明模型具有可靠的外推能力。

研究进一步探讨了ML框架在跨场景迁移中的潜力。通过构建包含15种改进设计（涵盖主动控制、被动增强、气动外形优化等）的基准数据库，验证了GPR模型在不同配置间的泛化性能。对比分析显示，模型在未知改进方案（如主动偏转机构）的预测误差控制在8%以内，这为快速评估新型控制策略提供了可行路径。此外，研究团队开发的自动化工作流平台，将传统设计周期从平均18个月压缩至6周，显著提升了研发效率。

在工程应用层面，研究揭示了三个关键规律：1）攻角动态调节与叶尖速比存在最优耦合区间，当攻角调节频率与风速波动周期匹配度超过75%时，Cp提升幅度可达23%；2）后缘开槽结构的最优开槽深度与叶片弦长的比值存在0.15-0.18的敏感区间，超过该范围后性能提升趋于平缓；3）柔性叶片系统的振动模态与风场激励频率的重叠度每增加10%，能量捕获效率提升约4.2%。这些发现为后续设计规范提供了量化依据。

研究同时指出了ML方法在风能优化中的局限性。首先，GPR模型的计算复杂度随特征维度呈指数增长，当超过15个输入参数时需引入降维技术。其次，模型对噪声数据的鲁棒性有待提升，特别是在极端风速下的性能稳定性仍需验证。研究团队提出的解决方案包括：采用自动特征选择（AFS）算法动态筛选关键参数，构建混合模型（GPR+神经网络）处理多尺度数据，以及开发基于物理约束的优化边界条件。这些改进措施在后续研究中已被证实可将模型预测误差降低至5%以内。

在技术经济性分析方面，研究建立了量化评估模型。以某沿海城市光伏-风电互补电站为案例，传统设计需投入120万美元进行风洞试验与CFD验证，而采用该ML框架后，研发成本降低至37万美元，同时将设计迭代次数从平均120次压缩至45次。特别在评估微尺度VAWT（直径2.5m以下）时，ML方法使实验样本需求从传统方法的300组降至75组，显著缩短了研发周期。

该研究对行业发展的启示体现在三个层面：首先，推动了ML技术从辅助分析工具向核心设计工具的角色转变，特别是将机器学习嵌入设计迭代流程（如每轮优化自动更新训练集）；其次，构建了包含气动参数、结构特性、环境因子的标准化数据库，为行业技术共享奠定基础；最后，提出的"数据驱动-物理约束"双闭环优化机制，为解决ML模型泛化能力不足的问题提供了新思路。

未来发展方向包括：1）开发实时性能预测系统，集成边缘计算设备实现毫秒级响应；2）构建多物理场耦合的深度学习模型，将气动特性、结构力学与控制策略进行联合优化；3）探索联邦学习框架在跨区域风电场协同优化中的应用。这些技术演进将推动风能系统设计从经验驱动向数据智能驱动的根本性转变，为全球碳中和目标下的清洁能源转型提供关键技术支撑。