图信息克里金模型提升风电场布局贝叶斯优化效率
原文标题：A Graph-informed Kriging model for sample-efficient Bayesian optimization of wind farm layouts
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研究提出图信息克里金框架，将可复用的气动交互信息嵌入代理模型均值函数，使高斯过程只需建模残差与不确定性。在稀疏数据下，其年发电量预测精度优于普通与通用趋势克里金，并在 IEA Wind Task 37 基准上以约 280 次评估取得有竞争力解。方法进一步扩展至 48 台风机风场，支持大规模 CFD 布局优化。
- 问题
- 风机数量增多时，高维布局空间下克里金贝叶斯优化样本效率低。
- 方法
- 把风机两两气动交互构造成有向图均值函数嵌入克里金，高斯过程只拟合残差与不确定性。
- 结果
- IEA Wind Task 37 基准约 280 次 AEP 评估取得有竞争力解，并扩展到 48 台风机风场。
- 影响
- 把可复用物理结构注入代理模型，可显著降低大规模风场 CFD 布局优化的评估成本。
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