基于PINN网络考虑大气稳定度与偏转效应的复杂山地风场预测方法

本发明公开了一种基于物理信息神经网络(PINN)的同时考虑大气稳定度与偏转效应的山地风场预测方法，可以解决现有风场预测方法在复杂地形和多变气象条件下的局限性。通过在PINN模型中引入物理约束方程，可以更准确地模拟大气边界层中的风场特性，反映实际情况，提高预测的准确性和可靠性。精确的风场预测能够指导风电场的布局优化和运行策略，提高风力机的运行效率和寿命，降低维护成本。本发明基于PINN网络考虑大气稳定度与偏转效应的复杂山地风场预测方法能够实现实时预测和优化，适应快速变化的气象条件，确保风电场的高效运行，不仅能够克服现有方法的局限性，还能显著提升风场预测的精度和效率，为风电场的设计、优化和运行提供重要的技术支持。