基于再生粒子群算法的风力永磁同步发电机系统优化设计研究

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近20年来,风电技术得到了迅速发展,具体表现为多类型、大容量(MW级)风力发电机系统的出现、大型分布式风电场的建立以及海上风力发电技术的应用等。本文依托重庆市自然科学基金项目《MW级风力永磁同步发电机及其系统的优化设计研究》,重点对复杂问题的优化理论和大型风力永磁同步发电机系统的设计方法进行研究。通过对可能存在的传动链类型进行优化设计和定量分析,探讨其系统成本、效率、年发电量、损耗等参数随容量的变化规律。本文的研究结果将为进一步推动风电产业的发展、提高我国自主研发能力以及为风电场发电设备选型提供理论支持。首先,本文介绍了风力永磁同步发电机系统可能存在的传动链类型及其研究现状;其次,针对复杂优化问题中常见的早熟和局部收敛等问题,在现有粒子群算法研究的基础上,受人工干预鸟群觅食行为的启发,提出了一种再生粒子群算法,并通过Matlab编程,将该算法与其它改进的粒子群算法进行了比较;第三,建立了风力机、齿轮箱、永磁同步发电机、变频器及其它电气组件成本和损耗的近似解析模型,同时还建立了永磁同步发电机的有限元计算模型;第四,以直驱、半直驱和3级齿轮箱驱动3种不同传动链结构为研究对象,分别以系统成本最低和系统效率最高为优化目标,建立了相应的优化模型,在Visual Basic 6.0软件平台上,采用再生粒子群算法,对0.75MW、1.5MW、3MW、5MW和10MW 5种不同容量等级的风力永磁同步发电机系统进行了优化设计,在此基础上,对3种传动链结构的风力永磁同步发电机系统的成本、效率、重量、年发电量、单位成本的年发电量、系统各组件的成本和损耗等进行了定量分析,总结了其随容量增加的变化规律;最后,通过对1台1.5MW直驱永磁同步发电机的有限元计算结果与磁路设计结果的比较,以及将设计结果中的主要技术参数与国内外文献报道中的数据进行对比,验证了优化设计结果的正确性。结果表明,本文提出的再生粒子群算法能够有效克服早熟现象,具有较好的收敛能力,适用于多变量复杂优化问题的求解;通过将优化理论与系统设计相结合而提出的系统优化设计方法,为风力永磁同步发电机系统的初始设计及其特性分析提供了一种简便有效的手段;本文给出的系统成本最优模型和系统效率最优模型及其设计结果可以为风力永磁同步发电机系统设计以及风电场发电设备选型提供理论支持。
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