Intelligent Optimization of Wind Farm Layout Under Wind Turbine Wake Effect Based on Deep Learning and Fluid Dynamics
यह शोधपत्र एक एंड-टू-एंड सहयोगात्मक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क (फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क), ग्राफ अटेंशन नेटवर्क और डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को एकीकृत करता है ताकि पवन फार्म वेक (wake) भविष्यवाणी की सटीकता को बढ़ाने और टरबाइन लेआउट को अनुकूलित करने के लिए एक साथ कार्य किया जा सके, जिससे भौतिक निरंतरता और स्केलेबिलिटी बनाए रखते हुए वेक नुकसान और अनुमान समय में महत्वपूर्ण कमी प्राप्त की जा सके।