基于改进粒子群算法的实际工况下风力机优化布置研究

发布时间：2017-08-01 20:15

  本文关键词：基于改进粒子群算法的实际工况下风力机优化布置研究

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【摘要】：随着社会的不停发展,人们对新能源的需求日益迫切,风能在新能源中所占的比重也在不断增加。为了更加高效合理的开发风资源,提高土地资源的利用率,风电场的风力机优化布置是提高风能利用效率的有效途径。因此,基于改进粒子群算法研究风力机优化布置方案,探讨实际工程中的主要影响因素,有其重要的理论价值和实际意义。为了使风力机优化布置模型更加适应实际风电场的变化,本文首先基于改进粒子群算法,进行变风速风力机的数学建模,通过与遗传算法研究结果对比,证明本文变风速风力机数学模型的可行性及有效性。在此基础上,展开风电场网格划分以及复杂入流对风力机优化布置影响的研究。针对基本粒子群算法不能解决实际工程中常见的复杂边界风电场的风力机优化布置问题,本文将二进制编码的改进粒子群算法引入到风力机优化布置中,并由具体算例得到有效间距比进行对比验证,证明该方法的有效性,在此基础上研究边界变化对风力机优化布置的影响,进一步拓展粒子群算法在风电场风力机优化布置问题中的应用范围。考虑实际地形中存在的粗糙度因素,在改进粒子群算法中研究粗糙度变化对风力机优化布置的影响。选取实际地形和风力机机型,运用在风电场风力机优化布置领域使用较为普遍的WAs P软件计算得到优化布置结果,将改进粒子群算法与WAs P软件计算结果进行对比分析,解决实际地形的风力机优化布置问题。
【关键词】：粒子群算法 发电效益 复杂入流 复杂边界 实际地形
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TK83;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题来源及研究目的和意义9-10
• 1.1.1 课题来源9
• 1.1.2 课题研究目的和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现状11-13
• 1.2.3 国内外研究简析13-14
• 1.3 主要研究内容14-16
• 第2章 基于改进PSO算法实际风况风力机优化布置16-39
• 2.1 引言16
• 2.2 改进粒子群优化算法16-22
• 2.2.1 基本原理16-18
• 2.2.2 控制参数设置18-19
• 2.2.3 计算流程19-20
• 2.2.4 数学建模20-21
• 2.2.5 尾流模型21-22
• 2.3 实际风况下风力机优化布置22-30
• 2.3.1 改进PSO算法性能验证22-24
• 2.3.2 经典算例对比验证24-26
• 2.3.3 风力机优化布置分析26-30
• 2.4 风力机优化布置影响因素分析30-37
• 2.4.1 网格划分对风力机优化布置影响30-31
• 2.4.2 风况双参数对风力机优化布置影响31-37
• 2.5 本章小结37-39
• 第3章 基于改进PSO算法复杂边界风力机优化布置39-56
• 3.1 引言39
• 3.2 二进制改进PSO优化算法39-43
• 3.2.1 尾流模型39-41
• 3.2.2 二进制改进PSO算法数学建模41-42
• 3.2.3 二进制改进PSO算法求解过程42-43
• 3.3 单一风向下基于改进PSO算法复杂边界风力机优化布置43-52
• 3.3.1 复杂边界划分43
• 3.3.2 复杂边界条件下风力机布置间距研究43-50
• 3.3.3 基于改进PSO算法复杂边界风电场风力机优化布置50-52
• 3.4 多风向下基于改进PSO算法复杂边界风力机优化布置52-55
• 3.4.1 均匀风向下复杂边界风电场风力机优化布置52-53
• 3.4.2 多风向变风速风况下复杂边界风电场风力机优化布置53-55
• 3.5 本章小结55-56
• 第4章 基于改进PSO算法实际地形风力机优化布置56-75
• 4.1 引言56
• 4.2 WAs P软件56-63
• 4.2.1 WAs P核心思想56-57
• 4.2.2 WAs P基本模型57-62
• 4.2.3 基于WAs P软件的应用方法62-63
• 4.3 基于改进PSO算法的粗糙度影响分析63-67
• 4.3.1 粗糙度等级与计算63-65
• 4.3.2 粗糙度影响分析65-67
• 4.4 实际地形下风力机优化布置67-74
• 4.4.1 平坦地形下风力机优化布置67-71
• 4.4.2 复杂地形下风力机优化布置71-74
• 4.5 本章小结74-75
• 结论75-77
• 参考文献77-82
• 致谢82

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本文编号：606004