基于多岛遗传算法的漂浮式风力机TMD参数优化
发布时间：2022-01-04 10:59
以ITI Barge型漂浮式风力机平台为研究对象,对风力机机舱配置的调谐质量阻尼器（TMD）各参数采用全局多目标优化算法-多岛遗传算法进行优化设计。按最优解重新设置TMD参数,并与漂浮式风力机无控制及传统参数TMD控制的效果进行了对比分析。结果表明:漂浮式风力机塔顶左右位移及平台横摇随TMD质量增加均呈现出先减小后增大的趋势,阻尼变化对其具有一定影响,刚度变化对其影响较小;优化后TMD漂浮式风力机横摇标准差分别是无控制和传统TMD控制的37%和63%,塔顶左右位移标准差也减小,分别是无控制和传统TMD控制的42%和67%。
【文章来源】：动力工程学报. 2018,38(05)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
图１Ｂａｒｇｅ平台风力机模型及平台自由度示意图Ｆｉｇ．１ＭｏｄｅｌｏｆａｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｗｉｔｈＢａｒｇｅｐｌａｔｆｏｒｍａｎｄＤＯＦｏｆｔｈｅｐｌａｔｆｏｒｍ
式风力机Ｂａｒｇｅ平台在６自由度上的运动如图１所示。图１Ｂａｒｇｅ平台风力机模型及平台自由度示意图Ｆｉｇ．１ＭｏｄｅｌｏｆａｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｗｉｔｈＢａｒｇｅｐｌａｔｆｏｒｍａｎｄＤＯＦｏｆｔｈｅｐｌａｔｆｏｒｍＴＭＤ是由主结构和附加在主结构上的子结构组成的，其中子结构包括固体质量、弹簧减振器和阻尼器等，是一种效果显著的动力减振装置［１６］，其较早地应用于高层建筑以减弱高空强风及台风吹拂造成的摇晃。ＴＭＤ模型如图２所示。图２ＴＭＤ模型示意图Ｆｉｇ．２ＭｏｄｅｌｏｆａＴＭＤ图２中，ｍ为调频质量阻尼器的固体质量；ｋ为弹簧刚度；ｄ为阻尼器的阻尼。调谐质量阻尼器的工作机理为［１７］：先计算出系统自振频率，将ＴＭＤ的自振频率调谐至该自振频率，使结构在外部载荷作用下产生振动时，ＴＭＤ系统也随之一起振动，其相对运动过程中产生的调谐惯性力反作用到结构上，然后通过阻尼构件将作用力耗散，使结构的振动幅值得到衰减，以达到结构稳定性控制的目的。第５期·７０４·周红杰，等：基于多岛遗传算法的漂浮式风力机ＴＭＤ参数优化
多岛遗传算法将整个种群分解成多个子群（这些子群被称为“岛”），并将这些子群互相分离，隔绝于不同的“岛屿”上，对每个子群中的个体进行传统遗传算法操作（选择、杂交、变异），使每个子群采用不同的进化机制独立地进化，并且各个“岛屿”间以一定的时间间隔进行“迁移”操作，使各个“岛屿”间进行信息交换。该算法保证了进化过程中优化解的多样性，从而有效抑制了早熟现象，有利于找到全局最优解。ＭＩＧＡ进化过程如图３所示，ｍｉ为迁移间隔，ｋ为整数。图３多岛遗传算法原理图Ｆｉｇ．３Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｉｓｌａｎｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍＭＩＧＡ反复地使用算子和选择原则，从亲代到子代再到孙代直至重孙代不停地繁衍，从而种群对环境的适应性不断得到提高。流程如下：第１步：初始化群体；第２步：计算个体的适应度函数值；第３步：按个体适应度决定选择进入下一代的个体；第４步：按概率Ｐｃ进行交叉操作；第５步：按概率Ｐｍ进行突变操作；第６步：若未满足停止条件，则转到第２步，否则进入第７步；第７步：输出种群中适应度最优的染色体作为问题的最优解。ＭＩＧＡ流程图如图４所示。３优化目标及约束条件由于Ｂａｒｇｅ型漂浮式风力机处于深海环境，在图４多岛遗传算法流程图Ｆｉｇ．４Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｉｓｌａｎｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ环境载荷共同作
【参考文献】：
期刊论文
[1]Research on the Influence of Helical Strakes on Dynamic Response of Floating Wind Turbine Platform[J]. DING Qin-wei,LI Chun. China Ocean Engineering. 2017(02)
[2]风波流对多平台阵列浮式风机Spar平台运动特性的影响[J]. 丁勤卫,李春,叶柯华,杨阳,叶舟. 农业工程学报. 2016(21)
[3]螺旋侧板对漂浮式风力机平台动态响应的影响[J]. 丁勤卫,李春,王东华,张楠,叶舟. 动力工程学报. 2016(08)
[4]风力发电机塔架结构减振控制研究综述[J]. 阎石,牛健,于君元,王伟. 防灾减灾工程学报. 2016(01)
[5]陆海风力机动态响应对比[J]. 丁勤卫,李春,周国龙,叶舟. 动力工程学报. 2016(01)
[6]基于反馈控制策略的陆上与海上风力机塔架前后振动控制效果分析[J]. 贾文强,谢双义,金鑫. 西华大学学报(自然科学版). 2015(06)
[7]深海风力发电技术的发展现状与前景分析[J]. 姜楠. 新能源进展. 2015(01)
本文编号：3568213
【文章来源】：动力工程学报. 2018,38(05)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
图１Ｂａｒｇｅ平台风力机模型及平台自由度示意图Ｆｉｇ．１ＭｏｄｅｌｏｆａｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｗｉｔｈＢａｒｇｅｐｌａｔｆｏｒｍａｎｄＤＯＦｏｆｔｈｅｐｌａｔｆｏｒｍ
式风力机Ｂａｒｇｅ平台在６自由度上的运动如图１所示。图１Ｂａｒｇｅ平台风力机模型及平台自由度示意图Ｆｉｇ．１ＭｏｄｅｌｏｆａｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｗｉｔｈＢａｒｇｅｐｌａｔｆｏｒｍａｎｄＤＯＦｏｆｔｈｅｐｌａｔｆｏｒｍＴＭＤ是由主结构和附加在主结构上的子结构组成的，其中子结构包括固体质量、弹簧减振器和阻尼器等，是一种效果显著的动力减振装置［１６］，其较早地应用于高层建筑以减弱高空强风及台风吹拂造成的摇晃。ＴＭＤ模型如图２所示。图２ＴＭＤ模型示意图Ｆｉｇ．２ＭｏｄｅｌｏｆａＴＭＤ图２中，ｍ为调频质量阻尼器的固体质量；ｋ为弹簧刚度；ｄ为阻尼器的阻尼。调谐质量阻尼器的工作机理为［１７］：先计算出系统自振频率，将ＴＭＤ的自振频率调谐至该自振频率，使结构在外部载荷作用下产生振动时，ＴＭＤ系统也随之一起振动，其相对运动过程中产生的调谐惯性力反作用到结构上，然后通过阻尼构件将作用力耗散，使结构的振动幅值得到衰减，以达到结构稳定性控制的目的。第５期·７０４·周红杰，等：基于多岛遗传算法的漂浮式风力机ＴＭＤ参数优化
多岛遗传算法将整个种群分解成多个子群（这些子群被称为“岛”），并将这些子群互相分离，隔绝于不同的“岛屿”上，对每个子群中的个体进行传统遗传算法操作（选择、杂交、变异），使每个子群采用不同的进化机制独立地进化，并且各个“岛屿”间以一定的时间间隔进行“迁移”操作，使各个“岛屿”间进行信息交换。该算法保证了进化过程中优化解的多样性，从而有效抑制了早熟现象，有利于找到全局最优解。ＭＩＧＡ进化过程如图３所示，ｍｉ为迁移间隔，ｋ为整数。图３多岛遗传算法原理图Ｆｉｇ．３Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｉｓｌａｎｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍＭＩＧＡ反复地使用算子和选择原则，从亲代到子代再到孙代直至重孙代不停地繁衍，从而种群对环境的适应性不断得到提高。流程如下：第１步：初始化群体；第２步：计算个体的适应度函数值；第３步：按个体适应度决定选择进入下一代的个体；第４步：按概率Ｐｃ进行交叉操作；第５步：按概率Ｐｍ进行突变操作；第６步：若未满足停止条件，则转到第２步，否则进入第７步；第７步：输出种群中适应度最优的染色体作为问题的最优解。ＭＩＧＡ流程图如图４所示。３优化目标及约束条件由于Ｂａｒｇｅ型漂浮式风力机处于深海环境，在图４多岛遗传算法流程图Ｆｉｇ．４Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｉｓｌａｎｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ环境载荷共同作
【参考文献】：
期刊论文
[1]Research on the Influence of Helical Strakes on Dynamic Response of Floating Wind Turbine Platform[J]. DING Qin-wei,LI Chun. China Ocean Engineering. 2017(02)
[2]风波流对多平台阵列浮式风机Spar平台运动特性的影响[J]. 丁勤卫,李春,叶柯华,杨阳,叶舟. 农业工程学报. 2016(21)
[3]螺旋侧板对漂浮式风力机平台动态响应的影响[J]. 丁勤卫,李春,王东华,张楠,叶舟. 动力工程学报. 2016(08)
[4]风力发电机塔架结构减振控制研究综述[J]. 阎石,牛健,于君元,王伟. 防灾减灾工程学报. 2016(01)
[5]陆海风力机动态响应对比[J]. 丁勤卫,李春,周国龙,叶舟. 动力工程学报. 2016(01)
[6]基于反馈控制策略的陆上与海上风力机塔架前后振动控制效果分析[J]. 贾文强,谢双义,金鑫. 西华大学学报(自然科学版). 2015(06)
[7]深海风力发电技术的发展现状与前景分析[J]. 姜楠. 新能源进展. 2015(01)
本文编号：3568213
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