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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于網(wǎng)格-坐標(biāo)化遺傳算法的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)位優(yōu)化方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115345073B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210975919.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于網(wǎng)格-坐標(biāo)化遺傳算法的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)位優(yōu)化方法是由黃國(guó)慶;陳瑤;鄭海濤;楊慶山;周緒紅;蔣秋俊;林毅峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于網(wǎng)格-坐標(biāo)化遺傳算法的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)位優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于網(wǎng)格?坐標(biāo)化遺傳算法的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)位優(yōu)化方法，具體為：利用Jensen尾流模型對(duì)風(fēng)電機(jī)組尾流速度進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)風(fēng)電機(jī)組的尾流效應(yīng)的平方疊加模型得到風(fēng)電機(jī)組尾流中動(dòng)能總損失，再根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)使發(fā)電量的成本最低；將網(wǎng)格化遺傳算法和坐標(biāo)化遺傳算法相結(jié)合，首先通過網(wǎng)格化的遺傳算法對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)電機(jī)組數(shù)量和布局進(jìn)行初值優(yōu)化，然后通過坐標(biāo)化遺傳算法進(jìn)一步對(duì)風(fēng)電機(jī)組布局初值進(jìn)行優(yōu)化，使得風(fēng)電場(chǎng)總發(fā)電量進(jìn)一步增加。本發(fā)明既解決了風(fēng)電場(chǎng)布局優(yōu)化中風(fēng)電機(jī)組數(shù)量的優(yōu)化及其高額計(jì)算成本問題，同時(shí)避免了網(wǎng)格化遺傳算法對(duì)風(fēng)電機(jī)組位置靈活性的限制；為風(fēng)電場(chǎng)的布局優(yōu)化提供了可行的方法，使其效率有很大程度的增加。

本發(fā)明授權(quán)一種基于網(wǎng)格-坐標(biāo)化遺傳算法的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)位優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于網(wǎng)格-坐標(biāo)化遺傳算法的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)位優(yōu)化方法，其特征在于，具體為：步驟1：利用Jensen尾流模型對(duì)風(fēng)電機(jī)組尾流速度進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)風(fēng)電機(jī)組的尾流效應(yīng)的平方疊加模型，得到風(fēng)電機(jī)組尾流中動(dòng)能總損失；其中的疊加模型又依據(jù)風(fēng)電機(jī)組尾流對(duì)下游風(fēng)電機(jī)組的影響程度分為4種工況，再根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)使發(fā)電量的成本最低；步驟2：將網(wǎng)格化遺傳算法和坐標(biāo)化遺傳算法相結(jié)合，采用的方法分為兩步：1通過網(wǎng)格化0-1編碼的遺傳算法優(yōu)化出使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小的風(fēng)電機(jī)組數(shù)量和最優(yōu)布局；在給定的風(fēng)場(chǎng)及風(fēng)電機(jī)組參數(shù)下，考慮風(fēng)電機(jī)組間指定范圍內(nèi)不安放風(fēng)電機(jī)組，將區(qū)域劃分為指定大小的網(wǎng)格，設(shè)在給定區(qū)域內(nèi)得到的網(wǎng)格數(shù)量為m，在網(wǎng)格內(nèi)安放風(fēng)電機(jī)組則記為1，不安放記為0，則風(fēng)電機(jī)組的排布方式轉(zhuǎn)換為由長(zhǎng)度為m的二進(jìn)制代碼表示；由隨機(jī)方式生成初始種群，經(jīng)交叉和變異進(jìn)行更新迭代，以目標(biāo)函數(shù)為適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算種群個(gè)體的適應(yīng)度大小，結(jié)合輪盤賭和個(gè)體最佳保留法進(jìn)行選擇，選出最優(yōu)個(gè)體，對(duì)最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行解碼則可得到風(fēng)電機(jī)組的初始最優(yōu)布局；個(gè)體編碼中基因1的位置即為風(fēng)電機(jī)組安放位置，基因1的數(shù)量總和即為風(fēng)電機(jī)組數(shù)量；2坐標(biāo)化遺傳算法最終優(yōu)化，基于所得的風(fēng)電機(jī)組數(shù)量和布局，利用實(shí)數(shù)編碼的遺傳算法對(duì)風(fēng)電機(jī)組的位置進(jìn)行再優(yōu)化，進(jìn)一步提升發(fā)電量；設(shè)風(fēng)電場(chǎng)在步驟1得到最優(yōu)風(fēng)電機(jī)組數(shù)量為n臺(tái)機(jī)組，用向量坐標(biāo)來表示風(fēng)電機(jī)組的位置，記為xi,yi,i＝1,...,n，將風(fēng)電場(chǎng)在平面坐標(biāo)軸中來分析，來流風(fēng)向設(shè)定為沿y軸負(fù)方向，按縱坐標(biāo)y從大到小對(duì)風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行重新排序，若縱坐標(biāo)y相等時(shí)按橫坐標(biāo)x從小到大排序，則新排序后第i臺(tái)機(jī)組只受前面i-1臺(tái)機(jī)組的尾流影響；將網(wǎng)格化遺傳算法優(yōu)化出的風(fēng)電機(jī)組布局進(jìn)一步優(yōu)化轉(zhuǎn)換為對(duì)風(fēng)電機(jī)組坐標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，采用坐標(biāo)化遺傳算法，直接由坐標(biāo)進(jìn)行編碼，以目標(biāo)函數(shù)為個(gè)體適應(yīng)度計(jì)算方法，對(duì)個(gè)體進(jìn)行選擇，通過種群的更新迭代，得到最優(yōu)個(gè)體，即為風(fēng)電場(chǎng)的最優(yōu)布局，由此得到最優(yōu)發(fā)電量和目標(biāo)函數(shù)。

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