基于Jensen和Gaussian尾流模型的风电场布局优化的比较

朱 洁， 匡 婵， 赵宜婵

（西南交通大学数学学院，成都 611730）

由于自然资源的减少和空气污染的加重，可再生的新型能源得到了越来越多的关注. 风能由于其清洁、储存量大、商业化前景好等优点，近年来成为能源产业的重要发展对象. 2018年底，全球风电累计装机容量达591 GW，中国累计装机容量达210.6 GW，占全球装机总容量的35.6%，占全球新增装机容量的41%［1］. 预计在未来的十年，中国将始终是全球第一大风电市场.

理论上来说，在给定的风电场区域，风机的个数越多风电场的发电量就越高. 但是，当风流经风机时，会产生风速的损失，导致下游风机的风速下降，即产生尾流效应. 研究表明，尾流效应会导致风电场总发电量损失达10%～20%［2］. 为减少风机间的尾流效应，提高风电场的发电效率，风电场的布局优化成为最受关注的课题之一. Mosetti［3］首次提出采用遗传算法优化风电场布局，以单位功率成本最小化为目标，确定风机的个数和位置；Grady［4］通过扩大初始种群和增加迭代数目，优化出更好的布局结果；Chen［5］在风电场布局优化中，考虑了不同轮毂高度的风机，以减少风机间的尾流效应；胡剑箫［6］通过对初始种群和变异的概率进行调整，使用改进的遗传算法获得了更好的布局优化；田琳琳［7］以年运行成本最低和年发电量最大为目标，考虑了在复杂地形的风电场中风机的排布情况. 此外，Eroğlu［8］采用蚁群算法，Feng［9］提出随机搜索方法，Song［10］采用贪婪算法，Amaral［11］采用粒子群算法应用到风电场布局优化中，进一……