基于遗传算法的双馈风力发电机优化设计

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标签:函数(513)发电机(476)算法(953)

  双馈风力发电机设计可以根据经验值进行最初设计,但是由于电机设计的变量多,约束条件复杂,要寻求一个最优的设计方案,仅凭经验远远不够,所以需要依靠计算机通过编写合适的优化程序进行快速高效的设计。文中将遗传优化算法应用到双馈风力发电机优化设计当中,全局寻优电机成本。结果表明该优化设计方案合理,电机成本降低了 8.5%,验证了该方案的正确性。

  双馈风力发电机优化设计是以最优化数学理论为基础,借助于计算机,自动寻求最优设计方案的一种设计方法,它具有多极值、多非线性约束等特点,其约束条件和目标代价函数用关系式都很难直接表示。传统的电机优化设计多采用序贯加权加速因子法、乘子罚函数法、复形法、罚函数法以及爬山类算法等,这些方法在不同程度上得到了成功的应用,但是上述方法也有很多缺点,如容易收敛于局部最优点,优化结果与初始点的选取有关,对离散变量处理有一定困难等。

  遗传算法( Genetic Algorithms,GA) 是近年来迅速发展起来的一种新的全局优化算法。美国霍兰( Holland) 教授及他的团队在 70 年代初提出并创立该算法。它植根于自然进化与遗传机理,最早是用于模拟自然界的自适应( 适者生存) 现象,后来被引向于广泛的工程问题。

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