Новый метод ИИ ускоряет оптимизацию расположения ветряных турбин в море
Исследователи представили новый метод байесовской оптимизации для проектирования офшорных ветропарков. Подход, названный PIBO (Permutation-Invariant Bayesian Optimization), основан на теории оптимального транспорта и позволяет учитывать симметрию расположения турбин, что ранее не использовалось.
Оптимизация расположения ветряных турбин — сложная задача с дорогостоящими вычислениями и невыпуклой целевой функцией. Стандартный байесовский подход не способен использовать тот факт, что перестановка одинаковых турбин не влияет на годовую выработку энергии.
Новый алгоритм PIBO решает эту проблему, применяя перестановочно-инвариантную структуру. Он рассматривает не порядок точек, а их распределение в пространстве, что позволяет быстрее находить лучшие конфигурации.
Как показали эксперименты на реальных промышленных данных, PIBO находит более эффективные расположения турбин по сравнению с обычной байесовской оптимизацией. При этом время вычислений сокращается примерно вдвое.
Разработка имеет прямое практическое значение для энергетической отрасли. Оптимизация расположения турбин может существенно повысить годовую выработку электроэнергии и снизить затраты на строительство и эксплуатацию ветропарков.
Метод основан на строгой математической теории и может быть адаптирован для других задач оптимизации с симметриями, например, в логистике или робототехнике.
