世界建模WMS
拓展建模范围
融合机理与数据，表达复杂工程问题，预测变化的影响
- 工程对象建模 · 数字孪生
- 开放求解器内核
- 机理与数据融合
- 神经算子（NO）与代理模型
- 模型持续校准
- 混合工程求解引擎
三大技术系统，共同拓展可计算空间
以模型表达工程问题，以计算探索方案空间，以工程智能体组织任务执行
全域推演EES
扩大探索规模
通过预测、反演与优化，比较方案并寻找更优解
- HPC云计算平台
- 商业CAE云端运行
- 弹性资源调度
- 并行计算优化
- 在线前后处理
- 自适应采样与主动学习（AL）
工程智能体AES
承接复杂任务
理解工程目标，组织专业能力，智能推进任务
- 工况与数据映射
- 工程App封装
- 工具增强LLM与函数调用
- 智能体编排与智能工作流
- 过程记录与审计
- 跨工具验证
大规模工程算力
按任务调度 · 并行求解 · 弹性扩展
HPC超算中心 · GPU集群 · 跨区域协同
多源工程模型
商业CAE求解器 · 开放CAE求解器 · 自主CAE求解器
商业数据驱动模型 · 开放数据驱动模型 · 自主数据驱动模型
高质量工程数据
仿真数据 · 试验数据 · 运行数据
工况明确 · 来源可追溯 · 训练与验证数据分离
让真实工程问题可远算
将目标与约束转为计算条件，比较方案并校核结果
- 01
定义问题
明确风况、发电目标与载荷限制
- 工程智能体
- 拆解任务
- 02
建立模型
机理描述响应，运行数据校准模型
- 世界建模
- 建立模型
- 工程智能体
- 选择工具
- 03
比较方案
比较转速与桨距组合的功率、载荷
- 世界建模
- 分层模型
- 全域推演
- 规模化推演
- 工程智能体
- 编排执行
- 04
校核结果
用独立数据检验预测，确定适用工况
- 世界建模
- 校核模型
- 全域推演
- 汇总结果
- 工程智能体
- 检查结果
世界建模
建立模型
分层模型
校核模型
全域推演
规模化推演
汇总结果
工程智能体
拆解任务
选择工具
编排执行
检查结果
同一套方法，服务更多工程任务
复用模型、流程与校核规则，按不同输入独立求解
版本绑定
- 风况变化不同风况下的策略
- 机组参数变化不同机组参数下的策略
- 载荷约束变化不同载荷约束下的策略
方法更新
- 修订
- 验证
- 新版本
风电运行策略 · 技术机制示意
用独立数据校核计算结果
检查数值精度，对照独立数据，明确适用范围
计算精度是否满足要求
- 离散计算结果
- 收敛趋势
网格与步长 · 收敛与守恒
在相同工况下细化网格或时间步长，检查关键响应、残差与守恒关系
按任务精度要求设定收敛判据，再进入物理验证
预测偏差是否满足工程要求
- 模型预测
- 独立数据
独立数据 · 误差与判据
使用未参与训练或校准的试验、运行数据，对照功率、载荷等关键响应
将预测偏差与数据不确定性一并评估，按预先约定的工程判据判断
哪些工况可以使用
- 已验证范围
- 待验证工况
验证覆盖 · 适用边界
结合验证覆盖、模型假设与工程判据，明确可用工况与误差范围
调用时检查输入是否处于适用范围，超出范围时补充验证并更新版本
工程依据结论、误差与适用范围
模型版本 · 计算条件 · 验证记录从工程计算到工程AI
以长期积累的工程计算技术，支撑建模、推演与复杂任务执行
工程AI体系化
围绕目标组织建模、探索与执行
工程建模智能化
在精度与成本约束下扩大求解能力
能力应用场景化
将真实工程问题转化为可计算模型
求解算法自主化
将工程方程转化为计算结果
工程计算云端化
承载大规模工程计算
从技术平台，到工程应用
从一个真实的工程问题开始
从你的工程问题出发，一起明确目标与约束，确定求解方法