综述：关于机器学习方法在风力涡轮机选址适用性、预测及可靠性分析中的全面综述

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：A Comprehensive Review of Machine Learning Approaches for Wind Turbine Site Suitability, Prediction and Reliability Analysis

　　

摘要

随着应对气候变化的需求日益增长，风能作为一种清洁、可持续的能源来源得到了更广泛的利用。本文全面回顾了机器学习在风能系统中的应用进展，包括涡轮结构监测、故障诊断、预测性维护以及运行性能提升等方面。文章重点评估了多种机器学习方法的有效性，例如卷积神经网络、支持向量机、集成学习技术、深度神经网络以及基于物理原理的模型。研究强调了数据预处理、特征工程和特征选择在提高预测准确性和模型鲁棒性方面的关键作用。此外，还探讨了高斯过程回归、迁移学习策略和实时故障检测系统等新兴研究方向，这些方法有望提升长期预测的可靠性。该综述旨在为研究人员和行业专业人士提供关于人工智能驱动的风能优化领域的当前趋势、挑战及未来前景的清晰认识。除了总结现有方法外，文章还指出了当前研究中的主要定量局限性。尽管许多预测模型在RMSE、MAPE和R2等指标上表现有所提升，但这些结果往往依赖于特定场地的数据集，并且在不同的地理条件和涡轮配置下适应性有限。虽然深度学习和混合方法能够实现高精度，但它们通常需要大量的计算资源且可解释性较差，限制了其在实际应用中的实时可行性。此外，预测性维护框架常面临故障预警时间不一致和误报率波动等问题，这可能影响运营决策。与以预测为核心的综述不同，本文将场地适宜性评估与可靠性应用相结合，通过对102项研究的综合分析，提供了性能基准和运营成本节约预测。通过解决这些不足，本文指出了未来研究的关键方向，旨在开发出更加稳健、可扩展且实用的机器学习解决方案，以应用于风能系统。