一种基于物理信息神经网络的海上风电机组偏航控制优化方法

本发明公开了一种基于物理信息神经网络的海上风电机组偏航控制优化方法，包括：基于FLORIS仿真模型，生成一系列在不同偏航角度下的功率输出数据，构建数据集；将数据集作为训练集，基于DNN对偏航角与功率输出之间的代理网络进行训练，获取到偏航角‑功率代理网络模型；通过偏航角‑功率代理网络模型建立偏航控制的优化问题；基于ReLU分段线性化，对偏航控制的优化问题进行MILP重构；通过线性优化求解器对MILP重构后的优化问题进行求解，得到全局最优的风电机组偏航角度组合。本发明通过代理模型与优化算法的结合，能够在不同风速和风向条件下快速计算最优偏航角组合，实现风电场偏航控制的实时优化。