基于约束主导混合粒子群算法的风力机叶片优化方法研究

来源：机械工程学报杂志2015年第1期北京时间：

作者：程珩,张水明权龙

单位：1. 太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室 太原 030024；2. 太原理工大学机械电子工程研究所 太原 030024；3. 比亚迪股份有限公司 深圳 518119

摘要：为提高叶片在额定风况和低速风况下的功率系数，研究叶片各叶素处的气动外形参数分布。针对风力机通常运行在低风速风况下，而叶片的优化模型很少考虑该因素的影响，建立基于叶素动量理论和Wilson理论的带低风速功率系数的非线性约束优化模型。由于在处理约束条件的惩罚函数法中罚因子难以确定，而导致算法过早陷入局部解的早熟现象，提出一种结合可行性约束主导处理方法的混合粒子群算法。该算法基于粒子群优化和模拟退火理论，采用可行性约束主导在退火概率突跳下对不可行约束解进行随机生存选择，使种群保持多样性，从而朝更优方向进化，解决了非线性约束条件难以处理和种群易陷入局部解的问题。以1.5 MW风力机叶片为研究对象，建立非线性约束优化模型，对该算法进行了验证。研究成果表明该方法可以有效地处理优化模型的非线性约束，避免优化过程陷入早熟，提高了叶片在额定风速和低风速区域的功率系数。为非线性约束处理方法的研究提供了一种很好的理论分析途径。

关键词：不可行度,低风速,混合粒子群,模拟退火,约束主导；

基金资助：国家自然科学基金(51035007)和山西省科技攻关(20140321018-02)资助项目