作为可再生能源的关键组成部分，风力发电在全球范围内广泛关注和应用。在大型风电场中，上游风力涡轮机的尾流会影响下游单元的运行（图1），从而导致下游涡轮机的功率损失。这种现象可能导致下游涡轮机的年发电损失在10％至20％之间。此外，尾流区域的湍流强度通常很高，这增加了高扰动区域中下游单元的不稳定性，并降低了叶片和塔楼的寿命。为了提高风电场的运行效率并降低了尾流涡流的功率影响和设备影响，基于偏航的尾流控制控制等研究已开始用于风电场性能优化。因此，通过智能控制方法有效地降低了尾流效果，不仅可以增强资源利用并优化涡轮机的布局，而且对提高风电场的经济效率和延长设备的运营寿命产生了深远的影响。

首先，通过重建风力涡轮机特征信息并应用DBSCAN密度聚类方法（Wake-DBSCAN）来实现聚类。对于每个涡轮亚组，核心点是按照从前到背部的顺序顺序以递归方式确定的。为了确保稳定的聚类效果，调整了风电场的相对方向以进行更标准化的显示。这种相对调整不会影响风力涡轮机的实际优化。在涡轮机位置和风信息特征中，风信息的重建是最关键的。使用风向作为参考框架，本文采用了距离增益调整，以适配不同方向上风信息的基本形式。同时，多特征的不同维度分析为聚类提供了信息支持。在信息支持下，形成不同维度的聚类结果，进而完成聚类，为尾流优化提供支持。

在对选定的验证对象进行具体的仿真实验之前，需要先明确实验区域的基本情况。本文选取乌干达阿鲁阿地区风电场作为基本实验对象，其具体地形分布及风机位置如图3所示。从风机尾流的具体情况来看，尾流效应强度随距离增大而减小，呈现出渐次变化的效应变化规律。此外，风机还受到海拔高度等环境因素的影响。虽然阿鲁阿地区地势较为平坦，但尾流轨迹仍受海拔高度的影响，呈现出符合地势起伏的趋势变化。风机尾流分析是优化风电场运行、提高发电效率的关键环节，通过对风机尾流特性的深入研究，可以更准确地预测风电场的输出功率，为风电场的运营管理提供科学依据。本实验项目旨在从时变风电场尾流分析和空间尾流状态分析两个角度揭示风力发电机尾流的特征和规律。

除选址方面的优化外，同时引入了时变的风干扰，讨论了风环境下的偏航的优化。基于floris和gaussian的尾流分析方法，并考虑了多场和复杂聚类的影响，ARUA区域的风力涡轮机达到更加具体的的风电机聚类结果。这种聚类算法有效地考虑了风力涡轮机的相互干扰，从而确保了簇之间的最小干扰。这为进一步的尾流优化提供了基础。

在尾流优化中，基本方向是对涡轮机执行偏航控制。具体而言，东风条件下的涡轮机产生相应的南北侧偏转调整。当调整目标涡轮机的偏航角时，由于与风的不对准，涡轮机的功率可能会降低，但所产生的尾流效应显着降低。基于此原理，结合了前面提到的优化方法和聚类结果，我们应用了Scipy方法来优化每个集群中的涡轮机。最终的组合结果如图4所示。从偏航控制结果中，可以观察到总体尾流影响状况的显著改善。此外，比较了功率变化效应图，这些风条件下的总风功率增加了约2.81％。

聚类和偏航优化后，风力涡轮机的总体功率变化结果表明，DBSCAN优化算法可以有效地处理并在随着时间变化的条件下进行优化，从而实现风力涡轮机的稳定尾流优化和功率改进。具体而言，基于群集的优化方法可以在保持计算效率的同时减少尾流损失，从而提高总体功率输出。在性能方面，涡轮机之间的尾流干扰越严重，优化方法的效果就越重要。

然而，总体而言，基于集群的尾流优化方法可以通过适应现实世界环境的计算需求来实现稳定的功率改进。值得注意的是，尽管本文将实际风场的变化尽可能多，但模拟环境中的风力涡轮机仍然无法完全代表实际风力涡轮机的响应效果。因此，基于本文提出的仿真环境的尾流优化方法仍然具有一定的局限性。在现实世界中实施时，可能存在问题，例如不准确的尾流和优化效率不充分等。在未来的工作中，根据实际环境进一步调整风力涡轮机优化模型是改善风力涡轮优化优化算法的可行性的重要基础。此外，我们将进一步开发和实施风力涡轮机管理的分布式优化算法。目标是通过现实验证来优化整体运营框架并评估计算效率。这项工作将支持智能自主行动和风电场维护的进步。