arXiv:2502.14527v2 Announce Type: replace 
Abstract: Because of the global need to increase power production from renewable energy resources, developments in the online monitoring of the associated infrastructure is of interest to reduce operation and maintenance costs. However, challenges exist for data-driven approaches to this problem, such as incomplete or limited histories of labelled damage-state data, operational and environmental variability, or the desire for the quantification of uncertainty to support risk management.
  This work first introduces a probabilistic regression model for predicting wind-turbine power, which adjusts for wake effects learnt from data. Spatial correlations in the learned model parameters for different tasks (turbines) are then leveraged in a hierarchical Bayesian model (an approach to multi-task learning) to develop a "metamodel", which can be used to make power-predictions which adjust for turbine location - including on previously unobserved turbines not included in the training data. The results show that the metamodel is able to outperform a series of benchmark models, and demonstrates a novel strategy for making efficient use of data for inference in populations of structures, in particular where correlations exist in the variable(s) of interest (such as those from wind-turbine wake-effects).

تسلط دراسة حديثة حول نمذجة الطاقة بين التوربينات في مزارع الرياح باستخدام التعلم متعدد المهام الضوء على أهمية تحسين المراقبة عبر الإنترنت للبنية التحتية للطاقة المتجددة. هذه الأبحاث مهمة لأنها تتناول الطلب العالمي المتزايد على زيادة إنتاج الطاقة من مصادر متجددة مع السعي لتقليل تكاليف التشغيل والصيانة. من خلال مواجهة تحديات مثل البيانات غير المكتملة والتغيرات البيئية، يمكن أن يعزز هذا النهج بشكل كبير كفاءة وموثوقية أنظمة الطاقة الريحية، مما يجعلها أكثر قابلية للاستخدام على نطاق واسع.

Un estudio reciente sobre la modelización inter-turbina de la potencia de los parques eólicos utilizando aprendizaje multitarea destaca la importancia de mejorar el monitoreo en línea de la infraestructura de energía renovable. Esta investigación es crucial ya que aborda la demanda global de aumentar la producción de energía a partir de fuentes renovables mientras busca reducir los costos operativos y de mantenimiento. Al enfrentar desafíos como datos incompletos y variabilidad ambiental, este enfoque podría mejorar significativamente la eficiencia y la fiabilidad de los sistemas de energía eólica, haciéndolos más viables para su uso generalizado.

Une étude récente sur la modélisation inter-turbine de la puissance des parcs éoliens utilisant l'apprentissage multitâche souligne l'importance d'améliorer la surveillance en ligne des infrastructures d'énergie renouvelable. Cette recherche est cruciale car elle répond à la demande mondiale d'augmentation de la production d'énergie à partir de sources renouvelables tout en visant à réduire les coûts d'exploitation et de maintenance. En s'attaquant à des défis tels que les données incomplètes et la variabilité environnementale, cette approche pourrait améliorer considérablement l'efficacité et la fiabilité des systèmes d'énergie éolienne, les rendant plus viables pour une utilisation généralisée.

A recent study on inter-turbine modeling of wind-farm power using multi-task learning highlights the importance of improving online monitoring of renewable energy infrastructure. This research is crucial as it addresses the global demand for increased power production from renewable sources while aiming to reduce operational and maintenance costs. By tackling challenges like incomplete data and environmental variability, this approach could significantly enhance the efficiency and reliability of wind energy systems, making them more viable for widespread use.

Inter-turbine Modelling of Wind-Farm Power using Multi-task Learning

One More Thing in AI – Your Shortcut to AI Mastery

Inter-turbine Modelling of Wind-Farm Power using Multi-task Learning

Was this article worth reading? Share it

One More Thing in AI

LucidQuery AI

Airparser

Dyad

Hypertune

Dynamiq

Ready to build your own newsroom?