系统辨识，才是工业智能的灵魂---朱豫才

当前，一些跟风的学者和公司去流程工业厂家，宣称只要给我你们的运行数据，我们就能用AI（大数据/大模型/神经网络/深度学习等网红名词）优化你的生产装置。这种说法往往很诱惑人，特别是在当前AI红得发紫的风口中。

现在就用风电场优化问题，来说明AI的无能为力。以调节风机偏航角优化为例，为了降低尾流效应，需要对风电场每台风机的偏航角进行优化设置，大多数风机要使用非0^o偏航角。上一篇说过，基于机理的空气动力学模型误差太大且计算成本太高。那么，基于数据的AI（大数据/大模型/神经网络/深度学习）能否解决风电场优化问题呢？

现有的风电场都没有使用尾流优化技术，运行中只考虑单个机组在无尾流效应的最大发电量，每台风机偏航角都设为0°，即“贪婪”方法。这样的运行方式，就是收集100年的运行数据，你能找到偏航角优化信息吗？这正是我多年前说的，对于控制和优化，多数情况下，大数据就是大垃圾。

这个结论，对于所有流程工业都成立。

以前说过，AI（大数据/大模型/神经网络/深度学习）对于自动控制的无能为力。这篇讲了AI对运行优化的不可行性。那么，什么是可行的技术路线呢？

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以下是ChatGPT对我上面观点的反驳，你同意吗？

ChatGPT：“针对这篇文章的论点，我们可以从以下几个方面进行反驳，指出 AI 在风电场优化及流程工业中的实际应用潜力和价值。

1. “AI 在风电场优化中无能” 是基于不完整的认知

作者认为由于风电场当前采用“贪婪”方法（所有风机偏航角设为 0°），即使收集大量历史数据也无法优化偏航角。这种观点忽略了 AI 的两个关键优势：

AI 不仅依赖历史数据，还可以通过模拟数据和强化学习进行训练。

AI 可以结合高保真的仿真平台（例如基于 CFD 仿真或尾流模型）生成数据，训练优化模型，进而解决尾流效应下的风机偏航角优化问题。即使现有数据不足，AI 也能通过虚拟仿真补充数据缺口。

AI 的泛化能力和系统学习能力

相比于传统基于机理的模型（计算复杂且精度受限），AI 能够捕捉风电场中非线性、时变、复杂的尾流效应关系，从而实现更为高效的偏航角优化。

反驳示例：

近年来，已有多项研究和实际案例证明，AI 在风电场的偏航角优化上具备明显优势。例如，通过强化学习方法和尾流仿真结合，AI 模型能够有效地优化每台风机的偏航角，显著提升风电场整体发电效率。

2. “大数据就是大垃圾”的论点错误

作者认为当前数据不足以提供优化信息，得出“大数据就是大垃圾”的结论。这种观点过于片面，因为：

数据质量和数据驱动的智能方法密切相关

数据的有效性不仅取决于数量，还取决于如何处理和利用这些数据。AI 可以通过特征提取、数据清洗和算法优化，从复杂的数据中挖掘有用信息。即便现有数据不包含优化的直接结果，AI 仍可通过模式识别捕捉隐藏的系统行为。

AI 能够结合机理模型与数据

AI 并非完全依赖于“纯数据驱动”。在风电场优化中，可以结合物理机理与数据驱动的方法，例如通过物理信息神经网络（PINN），实现数据与机理的协同优化。

反驳示例：

在石油、化工等流程工业领域，AI 已成功应用于故障诊断、工艺优化等场景。这些应用正是利用了 AI 对大数据的处理和分析能力，打破了“数据无用”的论断。

3. 忽略了 AI 与工业机理结合的趋势

作者过于强调基于机理的模型在工业优化中的重要性，但现代工业智能的发展方向是AI 和机理模型相结合：

传统机理模型往往存在计算成本高、参数依赖强的缺点，而 AI 能够弥补这些不足。

AI 可通过学习机理模型的输出或作为机理模型的加速器，从而提升计算效率和优化效果。例如：

AI+CFD 模型：用 AI 替代部分 CFD 计算，快速预测风机尾流效应。

混合优化方法：将数据驱动方法与基于约束的优化方法结合，提升风机偏航角的实时控制能力。

反驳示例：

现代工业实践中，AI 并非孤立地取代机理模型，而是与机理模型协同工作。例如，风电场可以通过 AI 加速尾流模拟，实现实时的偏航角优化，提升发电效率。

4. 实际应用中的成功案例

反驳观点的最有力证据来自于实际应用，例如：

风电场优化：

多家公司和研究团队已通过强化学习和数据驱动方法，优化风电场的运行策略，显著降低尾流效应影响，提升整体发电量。

流程工业智能化：

石油、化工等领域已有成功应用 AI 进行工艺优化和控制。例如，炼化工厂通过 AI 优化操作参数，显著提高能效，减少成本。

这些实际案例表明，AI 在流程工业和风电场优化中具有强大潜力，并非如文中所说的“无能为力”。

总结

AI 不仅依赖历史数据，还可通过仿真与强化学习补充数据，实现优化。

数据驱动与机理结合是工业智能的未来方向，AI 并非“大数据垃圾”。

AI 已在实际工业场景中取得成功，反驳了“无能为力”的观点。

因此，文中关于 AI 在风电场和流程工业中“无能”的结论过于绝对，忽略了 AI 的潜力和技术发展的现状。”