当前计算环境风速 (m/s)
8.0
标定计算来流工况
6.0 - 12.0 m/s 域
最优推荐偏航角 γ* (°)
+25°
全局功率峰值工况
argmax (P₁ + P₂)
全场最大协同出电 (kW)
2368
相对自然对风 0° 增量
+178 kW (+8.13%)
相对 SLSQP 提速比
≈700×
相对差分进化 (DE) 提速
≈2700× (<0.6 ms)
风速工况预设切换：
连续风速调节：
8.0 m/s
求解原理说明：遍历上游偏航区间 γ₁ ∈ [−30°, +30°]，调用双线性常规网格节点插值毫秒级测算 (P₁, P₂)，实时捕获总和功率极值。
01 / SOLVER PERFORMANCE BENCHMARK · NATURE THREE-LINE STYLE
多优化算法收敛精度与计算开销横向对标表
实测证明：基于数据驱动双线性代理的密集网格搜索在精度 100.0% 保真的前提下，较传统梯度与进化搜索分别提升 ≈700 倍与 ≈2700 倍。
| 优化算法方案 | 算法类别 | 单次搜索评估次数 | 求解耗时 (实测) | 收敛精度 (相对最优) | 工程适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| FLORIS + SLSQP (序列二次规划) | 连续梯度规划 | 14 次 | 0.47 s | ≈100% (达全局极峰) | 离线高精基准验证 |
| FLORIS + 差分进化 (DE 全局优化) | 无导数进化搜索 | 56 次 | 1.77 s | ≈100% (达全局极峰) | 多峰地形复杂扫描 |
| 代理模型 + 密集网格穷举 (本项目) | 数据驱动超快推理 | 61 个离散点 | 约 0.6 ms (提速 ≈700× / ≈2700×) | 100.0% (精确命中最优) | 风电场毫秒级实时闭环 |
实测基线口径：本地环境 (Python 3.11 · FLORIS 4.6.6 · SciPy；SLSQP ftol=1e-3；DE popsize=10 / maxiter=12 / seed=1)，执行 site/benchmark_solver.py 可独立复跑。