風力発電所の制御性能を向上させるためには、物理的知見とデータ駆動型モデリングの統合が重要です。具体的には、物理モデルを基にした制御戦略をデータ駆動型のアプローチで補完することが考えられます。例えば、物理モデルを用いて風速やタービンの動力学を理解し、その知見をもとにデータ駆動型のオートエンコーダー（AE）を設計することで、実際の運転データから得られる非線形特性を捉えることができます。このように、物理的知見を活用してAEの設計におけるリフティング関数を選定することで、モデルの精度を向上させることが可能です。また、データ駆動型モデルは、運転中に得られる新しいデータを用いてリアルタイムで更新することができ、物理モデルの限界を補う役割を果たします。これにより、風力発電所の制御性能を持続的に改善し、効率的なエネルギー生産を実現することができます。