[发明专利]一种可保证安全距离的基于遗传算法的风电场风力发电机排布优化方法

摘要

本发明公开了一种可保证安全距离的基于遗传算法的风电场风力发电机排布优化方法。对风力发电机进行选型；把风电场区域作为搜索域，在搜索域内随机生成风机的初始位置矩阵，作为算法的初始解，矩阵的每一行代表一种风机位置排布方案，矩阵的行数代表遗传算法每代的种群的个体数，对矩阵进行二进制编码；计算当前代每个个体的适应度，适应度函数设定为保持风机间安全距离且度电成本最低；根据每个个体的适应度值，求出当代最优，结合历史最优值记录，求出全局最优值及其对应的个体；本发明方法无须将风电场划分成正方形网格并进行选择，可以更有效的利用风电场范围内的土地资源和风资源，位置方案更加精确，实用性更强。

主权项

一种可保证安全距离的基于遗传算法的风电场风力发电机排布优化方法，其特征在于，包含以下步骤：1)根据风电场地形气象特性，读入风电场相关地形和气象等参数，并进行计算流体力学模拟和风资源评估；2)根据风资源评估结果和建场装机容量等要求，对风力发电机进行选型；3)把风电场区域作为搜索域，在搜索域内随机生成风机的初始位置矩阵，作为算法的初始解，矩阵的每一行代表一种风机位置排布方案，矩阵的行数代表遗传算法每代的种群的个体数，对矩阵进行二进制编码；4)计算当前代每个个体的适应度，适应度函数设定为保持风机间安全距离且度电成本最低；5)根据每个个体的适应度值，求出当代最优，结合历史最优值记录，求出全局最优值及其对应的个体；6)判断是否达到算法最大迭代次数或设定收敛标准，若为是，则输出当前全局最优值对应的个体并解码，作为风机位置方案，完成风力发电机排布优化，否则进行步骤7)；7)把当代所有个体作为父代个体群，根据设定的选择方法、交叉率和变异率，进行选择操作、交叉操作和变异操作并返回步骤4)。