[发明专利]一种风力发电机排布选型的优化方法和系统

摘要

本发明特别涉及一种风力发电机排布选型的优化方法和系统。方法包括以下步骤：获取至少一个风机排布方案，并将每个风机排布方案作为遗传算法的一个染色体；根据分群式粒子群算法，生成每个染色体对应的最优风机选型方案和最优风机选型方案对应的适应度，并将适应度作为染色体的适应度；根据所有染色体的适应度，计算遗传算法的第一全局最优适应度，并获取第一全局最优适应度对应的目标染色体，然后输出目标染色体对应的风机排布方案作为目标排布方案，输出目标染色体对应的最优风机选型方案作为目标选型方案。本发明充分考虑了选型算法的全局性，能够有效避免选型优化陷入局部最优，全局性更好，性能指标更好，选型方案更加精确，实用性更强。

主权项

1.一种风力发电机排布选型的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，获取至少一个风机排布方案，并将每个风机排布方案作为遗传算法的一个染色体；/n步骤2，根据预设的分群式粒子群算法，生成每个染色体对应的最优风机选型方案和所述最优风机选型方案对应的适应度，并将适应度作为所述染色体的适应度；/n步骤3，根据所述遗传算法和所有染色体的适应度，计算遗传算法的第一全局最优适应度，并获取所述第一全局最优适应度对应的目标染色体，然后输出所述目标染色体对应的风机排布方案作为目标排布方案，输出所述目标染色体对应的最优风机选型方案作为目标选型方案；/n所述步骤1具体为：/nS101，获取风电场区域的横纵坐标范围和至少一个风机排布方案；/nS102，根据风机排布方案和横纵坐标范围生成所述风电场区域内风机的初始位置矩阵；/nS103，对所述初始位置矩阵的每一行进行二进制编码，并将所述初始位置矩阵中每行的编码结果作为遗传算法的一个染色体；/n所述初始位置矩阵的每行代表一个风机排布方案；/n所述步骤2具体为：/nS201，获取风机的初始选型结果；/nS202，根据所述初始选型结果确定分群式粒子群算法的搜索空间，并将所述搜索空间划分为至少一个独立的子空间；/nS203，根据所述初始选型结果预测所述初始位置矩阵中所述染色体对应的至少一个风机选型方案，并将所述风机选型方案作为所述染色体的粒子分配到对应的子空间中，一个所述粒子表示一个风机选型方案；/nS204，对所述子空间内粒子的速度和粒子在子空间的位置进行随机初始化，然后根据预设的适应度计算函数计算每个粒子采用对应的风机排布方案且在子空间的当前位置的适应度，并获取每个粒子的个体最优适应度和子空间内所有粒子的第二全局最优适应度，将所述第二全局最优适应度对应的粒子位置作为所述子空间的当前群体最优位置；/nS205，根据所述个体最优适应度、所述第二全局最优适应度和预设进化规则，对子空间内每个粒子的速度和位置进行不断进化，以优化所述当前群体最优位置，直到达到预设的进化终止条件，然后执行S206；/nS206，比较所有子空间的当前群体最优位置，并从所有的当前群体最优位置中获取所述染色体在所述搜索空间的目标最优位置，并将所述目标最优位置对应的适应度作为所述染色体的适应度，所述目标最优位置即为所述染色体对应的最优风机选型方案。/n