本技术方案聚焦于风力发电领域,提出了一种融合遗传算法与Y-3DJG尾流模型的风力机偏航优化技术。该技术通过以下步骤实现:首先,收集风电场的运行数据;其次,利用Y-3DJG尾流模型构建尾流影响的数学模型;然后,应用遗传算法对风力机的偏航角度进行优化,以提高风电场的整体发电效率。该方法旨在通过精确模拟尾流效应并优化风力机的偏航策略,实现风能资源的高效利用。
背景技术
风电场的高效运行依赖于准确的风力资源评估和优化的风机布置。风电场运行数据的获取和分析是提升发电效率的重要步骤。尾流效应是影响风电机组发电性能的关键因素,尾流是指风能被前排风机提取后,后排风机接收到的风能被削弱,导致整体发电量下降。就目前而言,传统的风电场优化技术通常依赖于经验模型和简单的风能利用率分析,不仅无法准确反映复杂的尾流效果,并且由于没有充分利用风电场的实时运行数据,导致其优化效果有限,难以有效地指导风机偏航角度的调整,进而导致风电场发电效率无法达到预期。基于此,针对上述问题,我们设计了基于遗传算法和Y-3DJG尾流模型的偏航优化方法。
实现思路