79、线性风电场布局优化研究

线性风电场布局优化研究

1. 引言

在风电场优化问题中，虽然人工智能方法已有成功应用案例，但风电场设计师在涡轮机布局方面缺乏通用准则。由于风电场规划过程复杂，存在诸多定量和定性约束，难以完全依赖自动化优化过程。为获取相关准则，我们借助计算智能算法，研究一维涡轮机布局问题，旨在为设计师提供实用的布局策略。

2. 方法

2.1 问题描述

研究沿风向排列的一排涡轮机的最优分布。模拟采用真实风力涡轮机（Repower MD77）的功率和推力数据，考虑不同轮毂高度以减少尾流重叠。

2.2 优化算法

使用模拟退火算法和遗传算法进行优化，这两种算法均受自然过程启发，属于随机搜索算法。其优点是可广泛应用于多种问题，无需了解目标函数的数学特性，且能纳入各种约束条件。算法在MATLAB中实现。

2.2.1 目标函数与约束条件

目标函数为风电场的总功率。约束条件包括：
1. 涡轮机之间的最小距离为涡轮机直径的两倍。
2. 地形的地理限制。

2.2.2 算法参数

算法	参数	取值
模拟退火算法	温度下降率α	0.9
模拟退火算法	马尔可夫链温度变化	开启