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申请/专利权人：中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司

摘要：本发明涉及风力发电技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的海上风电场风机优化布置方法。包括步骤1，设置边界条件；步骤2，风电场离散化；步骤3，排除限制区域；步骤4，选择与编码；步骤5，重复步骤4，选取x种风机布置方案，组成初代种群；步骤6，计算适应度，将最优布置方案进行存储；步骤7，交叉计算；步骤8，变异计算；步骤9，分别计算新子代群体的适应度，比较各方案适应度与存储方案的适应度值大小，将适应度值最大的方案作为最优布置方案；步骤10，重复步骤7～9，当循环次数达到设置值或达到收敛要求时停止计算；步骤11，对存储的方案进行解码输出。本方法可自动进行海上风电场风机优化布置计算，减少了人工操作，解放了生产力。

主权项：1.一种基于遗传算法的海上风电场风机优化布置方法，其特征在于，包括：步骤1，设置边界条件，设置总循环次数和收敛要求；步骤2，将风电场离散化为多个网格序列；步骤3，判断步骤2中的网格节点与限制区域范围的相对位置关系，若所述网格节点在限制区域范围内，则将其删除，所述限制区域包括沉船区和暗礁区；步骤4，根据风电场所需风机个数N，在步骤2的网格序列中随机选取N个网格节点，并将风机布置于所选网格节点处，将步骤2的网格序列进行编码，形成一种由编码表示的风机布置方案S1；步骤5，重复步骤4，直至选取x种风机布置方案，所述x种风机布置方案组成初代种群X，所述初代种群X=S1，S2，S3Sx；步骤6，将风电场全场考虑尾流的发电量作为适应度值，分别计算步骤5中各种布置方案的适应度，并根据适应度降序排序，将最优布置方案进行存储；步骤7，将最优布置方案遗传至下一代，剩余方案两两进行交叉计算；步骤8，在完成交叉计算形成的各方案中执行变异计算，使变异完成后的方案与步骤7中最优布置方案形成新子代群体；步骤9，分别计算新子代群体的适应度，并根据适应度降序排序，比较各方案适应度与步骤6中存储方案的适应度值大小，将适应度值最大的方案作为最优布置方案并替换掉原存储方案；步骤10，重复步骤7~9，当循环次数达到设置值或者最优布置方案的发电量达到收敛要求时停止计算；步骤11，对存储的方案进行解码输出；所述步骤1中，设置边界条件包括：设置风电场风资源数据、风电场所需风机个数N、所适用风机机型参数、风机功率曲线、风机的行间距D1、风机的列间距D2和风电场主导风向；所述步骤2中，将风电场离散化为多个网格序列包括：根据给定的风电场范围、风电场主导风向，将风电场离散成m×n个网格序列，其中，网格序列的长度与宽度根据需要设定；所述步骤6还包括：用改进的Jensen模型计算群体中各方案能量密度、理论发电量、考虑尾流效应的平均风速、考虑尾流的发电量和尾流损失系数；所述步骤7中，交叉过程中，两个体中对应位置基因相同，即基因点都布置有风机或都未布置风机，则予以保留；两个体中对应位置基因不同，即该基因点上一个个体有风机另一个体未布置风机，此时通过随机函数生成随机数，当随机数小于预设概率Pc时，将对应位置的基因进行交叉计算；所述步骤8中，在完成交叉计算形成的各方案中执行变异计算包括：遍历各布置方案基因，通过随机函数生成随机数，当随机数小于预设概率Pm时，对应位置基因发生突变，即将“0”基因突变成“1”或将“1”基因突变成“0”。

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