10_李润泽_基于XAI方法的数据挖掘框架获得风机全新规律公式.pdf

1、基于基于XAIXAI方法的数据挖掘框方法的数据挖掘框架获得风机全新规律公式架获得风机全新规律公式作者作者：李润泽、：李润泽、邱颖宁、冯延晖邱颖宁、冯延晖课题组研究方向：课题组研究方向：风力机尾流建模风力机尾流建模风风电场场级智能控制电场场级智能控制可解释人工智能风电场数据预测可解释人工智能风电场数据预测风资源评估风资源评估0101P A R T O N E第一部分研 究研 究 背 景背 景研究背景研究背景Paul Veers 美国可再生能源实验室(NREL)首席科学家发表于Science期刊的论文指出历经十几年的发展风能相关的先进技术与系统得到长足的进步，风能风能已然成为一种主流能源已然成为一

2、种主流能源。风能科学面临三三个相互依存、跨学科的重大重大挑战挑战：第一个挑战是对风电场关键区域内大气流动过程物理物理机制机制的深入理解；第二个挑战是关于世界上最大的动态旋转机械系统的科学和工程问题；第三个挑战是处于电网中的各风电机组协同工作的优化和控制问题。解决这些问题将可以使风能提供世界一半的电力供应。研究背景研究背景理论科学理论科学数据驱动科学数据驱动科学 观测与实验观测与实验计算科学计算科学AIAI图灵奖得主Jim Jim GrayGray提出科学研究的四类范式将大数据和人工智能引入科学研究通过数据挖掘、机器学习等方法来分析和理解复杂的科学现象AI预测/分类/生成/科学发现/研究背景研究

3、背景黑盒模型黑盒模型物理引导模型物理引导模型XAI(XAI(可解释人工智能可解释人工智能)模型可解释性：模型可解释性：解释性差，难以为科学发现提供帮助解释性差，难以为科学发现提供帮助“能够向人类用户解释其基本能够向人类用户解释其基本原理，描述它们的优缺点，并原理，描述它们的优缺点，并传达对它们未来行为的理解传达对它们未来行为的理解”DARPA数据挖掘方法研究现状算法算法/提出者提出者算法原理算法原理/实现功能实现功能EPDE/Mikhail Maslyaev在符号回归的基础上结合进化算法发现偏微分形式方程Yuntian Chen使用遗传符号回归算法发现开放形式的偏微分方程Michael Sch

4、midt以偏微分作为测度搜索数据符合的守恒律Ziming Liu数值上最小化不对称性违反以发现隐藏的对称性GNN/Pablo Lemos通过节点与边物理表征物理关系自动发现控制方程EQL/Samuel Kim将激活函数替换为运算符并通过正则化方式简化网络结构搜索算法搜索算法物理指导的机器学习方法物理指导的机器学习方法算法类别算法类别网络结构表征的机器学习方法网络结构表征的机器学习方法HNN/LNN/Sam Greydanus在神经网络中引入不变量与守恒律Raban Iten结构设计迫使数据降维，最小化参数维度以获得最小不相关表示PINN/Zichuan Ni加入物理约束同时最小化数据映射损失和

5、物理约束损失0202P A R T T W O第二部分研 究 内 容研 究 内 容技术路线A数据降维与分组数据降维与分组SensitivityALEDataset 1Dataset 2B数据降噪与重建数据降噪与重建Extended DatatrainpredictNeural NetworkC数据挖掘方法数据挖掘方法x1x2x3abid()abid()abysin()sin()Layer 1Layer 2x1x2x3ab()abid()ysimplify and freezeEQL networkData miningDatasets dominated by different featur

6、es based on ALE propertiesC omplex high-dimensional data原始数据集的分组数据原始数据集的分组数据去噪去噪/重建后的数据重建后的数据Dataset 1对不同数据集对不同数据集得到分段表达式得到分段表达式初始化参数初始化参数超参数超参数优化优化A A部分部分基于XAI方法，依据特征贡献实现数据降维、数据分组B B部分部分使用神经网络，学习数据潜在规律实现数据平滑降噪C C部分部分选择适合的数据挖掘方法给出描述潜在规律的数学表达式模块功能实践实践数据、数据、实验数据实验数据大规模大规模多维度多维度时序性时序性数据冗余数据冗余噪音噪音干扰干扰数据