公开(公告)号：CN115345073B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202210975919.7

申请日：2022-08-15

Applicant: 重庆大学

Inventor： 黄国庆 ,  陈瑶 ,  郑海涛 ,  杨庆山 ,  周绪红 ,  蒋秋俊 ,  林毅峰

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/126 ,  G06F111/04 ,  G06F111/08 ,  G06F113/06

Abstract: 本发明公开了一种基于网格‑坐标化遗传算法的风电场机位优化方法，具体为：利用Jensen尾流模型对风电机组尾流速度进行预测，对风电机组的尾流效应的平方叠加模型得到风电机组尾流中动能总损失，再根据优化目标函数使发电量的成本最低；将网格化遗传算法和坐标化遗传算法相结合，首先通过网格化的遗传算法对风电场的风电机组数量和布局进行初值优化，然后通过坐标化遗传算法进一步对风电机组布局初值进行优化，使得风电场总发电量进一步增加。本发明既解决了风电场布局优化中风电机组数量的优化及其高额计算成本问题，同时避免了网格化遗传算法对风电机组位置灵活性的限制；为风电场的布局优化提供了可行的方法，使其效率有很大程度的增加。

公开(公告)号：CN115345073A

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202210975919.7

申请日：2022-08-15

Applicant: 重庆大学

Inventor： 黄国庆 ,  陈瑶 ,  郑海涛 ,  杨庆山 ,  周绪红 ,  蒋秋俊 ,  林毅峰

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/12 ,  G06F111/04 ,  G06F111/08 ,  G06F113/06

Abstract: 本发明公开了一种基于网格‑坐标化遗传算法的风电场机位优化方法，具体为：利用Jensen尾流模型对风电机组尾流速度进行预测，对风电机组的尾流效应的平方叠加模型得到风电机组尾流中动能总损失，再根据优化目标函数使发电量的成本最低；将网格化遗传算法和坐标化遗传算法相结合，首先通过网格化的遗传算法对风电场的风电机组数量和布局进行初值优化，然后通过坐标化遗传算法进一步对风电机组布局初值进行优化，使得风电场总发电量进一步增加。本发明既解决了风电场布局优化中风电机组数量的优化及其高额计算成本问题，同时避免了网格化遗传算法对风电机组位置灵活性的限制；为风电场的布局优化提供了可行的方法，使其效率有很大程度的增加。