一種基於二進位粒子群算法的風機優化布置方法
2023-09-22 23:28:45
專利名稱：一種基於二進位粒子群算法的風機優化布置方法
技術領域：
本發明涉及機械行業風力發電技術領域，具體涉及一種基於二進位離散粒子群優化算法的風機優化布置方法，可以解決非規則形狀風場的風機優化布置問題。
背景技術：
隨著能源需求的不斷增大和風電開發風潮的不斷升溫，風電場的前期規劃與開發得到了越來越多的重視。風機的優化布置是風電場前期規劃中的關鍵環節，直接影響了風資源的利用率、土地資源的利用率以及風電場的經濟性水平。對於一個總佔地面積給定的風電場，若不考慮各風機尾流的相互影響，則布置風機數量越多，總發電量就越大，經濟性就越好。但實際情況中，由於尾流效應，上遊的風機會對下遊風機造成影響一輪轂處風速減小，湍流度增大，所以一個面積固定的風場所能安置的風機數量是有限的，存在一最佳值，使得風場的經濟性最好。因此，根據風電場場址處的風能資源情況，在選定風機型號後，合理地確定風機布置數量及位置，對於提高風電場的經濟性是非常重要的。目前工程領域中廣泛使用商業軟體(如GH Windfamer和WindPro等軟體)來解決風電場的規劃問題。商業軟體具有自動布機方案的功能，即設計人員輸入風場裝機容量、風機臺數、風機間間距等參數後，軟體會自動生成布機方案，設計人員往往過分依賴此功能。此自動布機方案的原理是軟體首先搜索風電場中發電量最好的第一個機位，搜索到並固定此機位後，軟體開始搜索第二個發電量最大的機位，搜索到並固定此機位後，軟體繼續搜索第三個機位……以此類推，最終生成整個風電場的布局方案。然而此方案局限在了某些風機的單機發電量，沒有考慮到整個風場的綜合發電量，因此，此布機方法並不屬於優化方法，最終得到的布機方案並不是最佳方案。風機優化布置需考慮的因素多，優化變量(風機布置方案)的維數高且不連續(不可微)，種種特點均導致無法用經典的解析方法求解該優化問題，只能求助於優化算法。目前已有學者發表了應用基本粒子群算法(basic Particle SwarmOptimization，簡寫為bPSO，也稱經典粒子群算法)解決風機優化布置問題的文章。考慮到風機優化布置問題是一個離散組合優化問題，所以必須將離散問題空間映射到連續粒子運動空間(如圖I :各行的二進位數組分別對應一個十進位數，一個十進位數即為PSO中優化變量的一個維度，本例中各維度的可行解空間為0至1023)，因而各維度的可行解空間必須連續，即不能出現「空洞」(即不能出現不能放置風機的位置)，且各維度的數據長度必須完全一致，因此基本粒子群算法只能求解矩形形狀風場的優化布置問題。
發明內容
針對傳統風場規劃軟體中風機布置環節的不足，以及現有的基本粒子群算法(bPSO)只能求解矩形形狀風場的優化布置問題的不足，為了尋找最優的排布方案，本發明將二進位粒子群優化算法(Binary Particle Swarm Optimization,簡寫為BPSO)引入了風機優化布置問題中，將每個可布置風機的位置(下文中統稱為「有效位置」)均單獨視為粒子的一個維度，直接對各有效位置進行優化。二進位粒子群優化算法將PSO算法映射到離散空間，直接在離散空間中計算和求解，如此，便可解決非規則形狀風場的風機優化布置問
題本發明解決其技術問題所採用的技術方案是一種基於二進位粒子群算法的風機優化布置方法，其特徵在於I)獲取待優化的風場的氣象和地理條件，以及待選的風機參數；2)確定至少一個優化目標及至少一個優化約束；3)以風場區域最大的南北向距離和最大的東西向距離為邊長來構造矩形區域，將矩形區域劃分為若干個網格，假設風機只能位於每個網格的正中央；4)對應於矩形區域的網格和風場區域的形狀，編寫有效位置數組矩陣，所述有效位置數組矩陣中，每個元素取值為「I」或「0」，「I」代表可以布置風機的位置，「0」代表不能布置風機的位置，不能布置風機的位置對應於風場區域中地理條件不適合布置風機的地方，及風場區域以外的地方；5)以待優化的設計變量構造解空間，運用二進位離散粒子群優化算法在解空間中按照目標函數尋找最優風機布置方案，優化後得到最優風機布置方案。優選地，所述待優化的風場的氣象和地理條件包括風場的大小與形狀、地表粗糙度Ztl、風玫瑰圖和風速風頻分布。優選地，所述風機參數包括輪轂直徑Dtl、輪轂高度h和功率-速度曲線。優選地，所述至少一個優化目標選自由最小度電成本、最大總發電量、最大容量因數、最小尾流損失、最大內部收益率、最大開發商費、最大淨現值及其組合所組成的組。優選地，所述至少一個優化約束為風機最小間距。進一步地，風機最小間距根據風場的地形、土壤承受能力、和/或風機所承受的動載荷來確定。進一步地，所述網格的邊長等於風機最小間距。在實際風電場建設中，風機的間距需要考慮到地形、土壤承受能力、風機所承受的動載荷等實際因素，但在本方法中對此做了適當簡化，直接定義風機的最小間距為m倍的風機風輪直徑，工程上m的取值一般在3到5之間。進一步地，所述待優化的設計變量包括風場中裝機的總臺數及每颱風機的具體布
置位置。進一步地，所述二進位離散粒子群優化算法包括以下子步驟(a)種群內設有若干個粒子，每個粒子代表一種風機布置方案；每個粒子含若干個維度，每個粒子的維度數與所述有效位置數組矩陣中所有元素的個數相同，每個維度的取值為I或0，分別對應可以安放與不可以安放風機的位置；風機總臺數由優化程序自行搜索得到；(b)每個粒子都有一個位置矢量Xi和速度矢量Vi,隨機產生種群中各粒子的初始位置與初始速度，限定任意時刻粒子的最大速度，設定迭代終止條件；(C)記錄當前迭代步數，計算當前迭代步數下各粒子的目標函數值，更新各粒子的歷史最優值，更新當前迭代步數下的全局最優值；(d)依次判斷所述有效位置數組矩陣各元素是否為0 :若為0，則強制更新與該元素相對應的粒子維度的值為O ;其餘維度則按以下方法更新狀態，根據式I更新粒子速度，根據式2更新粒子位置，
權利要求
1.一種基於二進位粒子群算法的風機優化布置方法，其特徵在於，所述風機優化布置方法包括如下步驟 1)獲取待優化的風場的氣象和地理條件，以及待選的風機參數； 2)確定至少一個優化目標及至少一個優化約束； 3)以風場區域最大的南北向距離和最大的東西向距離為邊長來構造矩形區域，將矩形區域劃分為若干個網格，假設風機只能位於每個網格的正中央； 4)對應於矩形區域的網格和風場區域的形狀，編寫有效位置數組矩陣，所述有效位置數組矩陣中，每個元素取值為「 I 」或「O」，「 I 」代表可以布置風機的位置，「O」代表不能布置風機的位置，不能布置風機的位置對應於風場區域中地理條件不適合布置風機的地方，及風場區域以外的地方； 5)以待優化的設計變量構造解空間，運用二進位離散粒子群優化算法在解空間中按照目標函數尋找最優風機布置方案，優化後得到最優風機布置方案。
2.根據權利要求I所述的基於二進位粒子群算法的風機優化布置方法，其特徵在於所述待優化的風場的氣象和地理條件包括風場的大小與形狀、地表粗糙度Ζ(ι、風玫瑰圖和風速風頻分布。
3.根據權利要求I所述的基於二進位粒子群算法的風機優化布置方法，其特徵在於所述風機參數包括輪轂直徑Dtl、輪轂高度h和功率-速度曲線。
4.根據權利要求I所述的基於二進位粒子群算法的風機優化布置方法，其特徵在於所述至少一個優化目標選自由最小度電成本、最大總發電量、最大容量因數、最小尾流損失、最大內部收益率、最大開發商費、最大淨現值及其組合所組成的組。
5.根據權利要求I所述的基於二進位粒子群算法的風機優化布置方法，其特徵在於所述至少一個優化約束為風機最小間距，所述風機最小間距根據風場的地形、土壤承受能力、和/或風機所承受的動載荷來確定，所述風機最小間距也可簡化為m倍的風機風輪直徑，m的取值在3到5之間。
6.根據權利要求I或5所述的基於二進位粒子群算法的風機優化布置方法，其特徵在於所述網格的邊長等於風機最小間距。
7.根據權利要求I所述的基於二進位粒子群算法的風機優化布置方法，其特徵在於所述待優化的設計變量包括風場中裝機的總臺數及每颱風機的具體布置位置。
8.根據權利要求I所述的基於二進位粒子群算法的風機優化布置方法，其特徵在於所述二進位離散粒子群優化算法包括以下子步驟， (a)種群內設有若干個粒子，每個粒子代表一種風機布置方案；每個粒子都有一個位置矢量和速度矢量，並含若干個維度，維度數與有效位置數組矩陣中所有元素的個數相同，每個維度的取值為I或O，分別對應可以安放與不可以安放風機的位置； (b)隨機產生種群中各粒子的初始位置與初始速度，限定任意時刻粒子的最大速度，設定迭代終止條件； (C)記錄當前迭代步數，計算當前迭代步數下各粒子的目標函數值，更新各粒子的歷史最優值，更新當前迭代步數下的全局最優值； (d)依次判斷所述有效位置數組矩陣各元素是否為O :若為O，則強制更新與該元素相對應的粒子維度的值為O ;若不為O，則根據式I更新粒子的速度，根據式2更新粒子的位置:
9.根據權利要求8所述的基於二進位粒子群算法的風機優化布置方法，其特徵在於任意時刻粒子的最大速度為可行解區域的20% 40%。
10.根據權利要求8所述的基於二進位粒子群算法的風機優化布置方法，其特徵在於所述迭代終止條件為迭代次數達到最大迭代次數。
全文摘要
本發明涉及一種基於二進位離散粒子群優化算法(Binary Particle Swarm Optimization，簡寫為BPSO)的風機優化布置方法，可以解決非規則形狀風場的風機優化布置問題。所述方法包括獲取待優化的風場的氣象和地理條件以及待選的風機參數；確定優化目標及優化約束；劃分矩形區域的網格；對應於網格和風場區域的形狀，編寫有效位置數組矩陣，所述有效位置數組矩陣中，每個元素取值為「1」或「0」，「1」代表可以布置風機的位置，「0」代表不能布置風機的位置，不能布置風機的位置對應於風場區域中地理條件不適合布置風機的地方，及風場區域以外的地方；以待優化的設計變量構造解空間，運用二進位離散粒子群優化算法在解空間中按照目標函數尋找最優風機布置方案，優化後得到最優風機布置方案。
文檔編號G06F17/50GK102622482SQ201210057518
公開日2012年8月1日 申請日期2012年3月6日 優先權日2012年3月6日
發明者樂婉貞, 張明明, 徐建中 申請人:中國科學院工程熱物理研究所