[发明专利]基于CFD和改进PSO的复杂地形风电场微观选址方法

权利要求书

1.基于CFD和改进PSO的复杂地形风电场微观选址方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1，利用CFD对复杂地形风电场进行数值模拟得到风资源分布；

步骤2，提取风力发电机组轮毂高度处对应的CFD数值模拟结果；

步骤3，建立尾流模型以修正CFD数值模拟结果；

步骤4，建立功率风电场模型，依据修正后的CFD数值模拟结果以及风电场平均输出功率最大原则构建目标函数；

步骤5，以风资源分布为粒子群速度与位置初始量，利用结合了小生境技术、混沌变异、惩罚操作的改进PSO求解粒子群速度与位置更新方程，再结合尾流模型迭代求解目标函数生成最优分布结果。

2.根据权利要求1所述的复杂地形风电场微观选址方法，其特征在于：步骤5所述粒子群速度与位置更新方程为：

vi(mv)t+1=ωvi(mv)t+β1r1(pi(mv)-xi(mv)t)+β2r2(pg(mv)-xi(mv)t)xi(mv)t+1=xi(mv)t+vi(mv)t+1,]]>

其中：是粒子i在移动空间mv中第t+1代、t代时的位置，是粒子i在移动空间mv中第t+1代、t代时的速度，t<M，ω为惯性权重系数，β₁、β₂为学习因子，r₁、r₂是取值在0到1之间的随机变量，p_i(mv)为粒子i在移动空间mv中的历史最优位置，p_g(mv)为在移动空间mv中所有粒子的历史最优位置。