一种基于物理约束的、用于局部化数字孪生建模的神经网络

《Energy》：A Hard-constrained Physics-Informed Neural Network for Localized Digital Twin Modeling

针对图神经网络在风电场集群预测中存在的固定损失函数和静态图结构问题，提出Loss-Construction Dual-layer Co-evolution Framework (LCDCE)，通过动态耦合损失函数进化与图结构优化实现自适应建模，结合全局最优模型选择和余弦退火调度器，显著提升预测精度（RMSE降低33.46%，MAE降低17.02%）并增强物理合理性。

　　
海上风电场集群功率预测研究取得突破性进展，相关学者通过构建动态协同优化框架有效解决了现有技术瓶颈。该研究系统性地分析了风电场集群预测的技术难点，重点在于如何处理风电场群中存在的时空异质性、非线性耦合关系以及动态拓扑结构问题。现有基于图神经网络的模型主要存在三个核心缺陷：首先，固定损失函数难以适应不同风电场集群间的异构误差分布；其次，静态图结构无法准确捕捉风速传播导致的动态空间依赖关系；再次，损失函数与图结构的优化过程缺乏协同机制，导致模型性能提升受限。

针对上述问题，研究团队创新性地提出Loss-Construction Dual-layer Co-evolution Framework（LCDCE）架构。该框架的核心突破在于建立了损失函数与图结构协同进化的双层优化机制，通过物理约束引导的动态适应过程，实现了预测精度与物理合理性的同步提升。具体而言，该框架包含三个关键模块：动态损失函数进化模块（IELF）、动态图结构进化模块（IECM）以及两者的协同优化机制。

在动态损失函数设计方面，研究引入了物理边界约束（PBC）机制。传统方法采用单一损失函数处理所有场景，而实际应用中不同风电场集群的功率输出误差分布存在显著差异。通过实时监控误差分布特征并动态调整损失函数权重，配合物理边界约束惩罚项，有效解决了固定损失函数适应性不足的问题。这种机制不仅提升了模型对不同场景的适应能力，还通过引入功率输出的物理边界条件，确保了预测结果的合理性。

动态图结构优化模块（IECM）突破了传统静态图结构的局限。海上风电场集群的时空耦合关系具有显著动态特征，特定地理位置的风速传播路径会随气象条件变化产生重构。该模块通过建立多尺度时空关联模型，实时捕捉不同时间粒度下的空间依赖关系。实验表明，动态图结构使模型能够准确反映风速传播中存在的多时间尺度耦合效应，例如湍流扩散的滞后效应和地形遮挡的突变特性。

双模块协同优化机制是LCDCE的核心创新。研究采用递归式协同进化策略，通过建立双向反馈回路实现参数同步优化。具体表现为：损失函数进化模块实时评估模型预测误差的分布特征，将结果转化为优化信号输入图结构进化模块；同时，图结构优化模块重构的时空关联网络会反馈给损失函数模块，指导其调整优化方向。这种协同机制使得两个优化过程形成闭环，能够自适应地调整损失函数权重与图连接强度，在RMSE降低33.46%的同时，MAE减少17.02%，验证了协同优化的有效性。

实验验证部分选取了欧洲29个大型海上风电场2010-2020年的历史数据，包含40年的风速时序记录和功率输出数据。测试结果显示，LCDCE框架在复杂气象条件下的预测表现显著优于传统ASTGCN模型。特别是在极端天气事件（如台风过境、气旋相互作用）场景中，动态图结构能够快速捕捉空间依赖关系的突变，配合自适应损失函数有效抑制异常波动，将预测误差降低幅度提升至常规模型的1.5倍以上。

研究还创新性地引入了物理约束的进化策略。通过建立功率输出的物理边界约束模型，将理论推导得出的风机功率上限和下限作为优化边界条件。这种机制不仅避免了传统约束方法导致的预测僵化问题，还能在训练过程中自动剔除不符合物理规律的预测值，有效提升了模型的泛化能力。特别在夜间低风速场景和夜间湍流扰动场景中，物理边界约束将预测稳定性提升了22.3%。

该研究对海上风电场集群预测技术的发展具有里程碑意义。首次将进化计算理念与时空图神经网络深度融合，构建了具有自适应性时空建模能力的预测框架。其实践价值体现在两个方面：其一，通过动态优化机制显著提升了模型对复杂环境的适应能力，这对大规模风电场集群的实时预测至关重要；其二，物理约束的引入使预测结果更符合能源转化机理，为电网调度部门提供了可靠的数据支撑。测试数据显示，该框架在多变的欧洲北海海域环境中，将预测误差降低幅度提升至传统模型的1.7倍，且在样本量不足的初期运营风电场中仍保持稳定的预测性能。

当前研究已建立完整的算法实现体系，包括动态图结构编码器、自适应损失函数计算器以及协同优化控制器。未来研究方向将聚焦于扩展多物理场耦合建模能力，以及提升在极端气象条件下的鲁棒性。研究团队计划将现有框架应用于北海风电集群的实时预测系统，并通过部署在海上风电场的边缘计算节点实现分钟级预测更新，这对提升电网调度的响应速度具有重要工程价值。

该研究成功破解了海上风电场集群预测的三大技术难题：动态时空关联建模、自适应损失函数优化以及物理约束的深度融合。其技术路线对可再生能源预测领域具有重要借鉴意义，特别是在多源异构数据融合、复杂系统建模和实时优化控制等方面形成了可复用的方法论体系。随着全球海上风电装机容量的持续增长，这种具有自进化能力的预测框架将为能源系统稳定运行提供关键技术支撑。