[发明专利]一种基于遗传算法的潮流能水轮机阵列优化方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的潮流能水轮机阵列优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)根据海域实际情况，规划阵列布置区域，确定水轮机参数、布置区域内潮流参数、种群进化代数和种群变异率；

(2)确定初始种群中的个体数量，随机生成具有相应数量个体的初始种群，种群中每个个体都包含所有水轮机的位置坐标信息；

(3)根据种群中每个个体中包含的水轮机位置信息，判断水轮机是否位于其他水轮机的尾流场中；

(4)计算每个个体各个水轮机的当地潮流流速；

(5)根据每个个体各个水轮机所处的潮流流速，计算潮流能阵列中各个水轮机的发电功率和潮流能阵列总发电功率；

(6)根据潮流能阵列总发电功率，计算种群中各个个体的适应度；

(7)根据个体的适应度，选择种群中适应度更高的个体进行交叉，生成一定数量的新个体，加入种群；

(8)随机选择种群中若干个体发生变异，加入种群；

(9)对种群中每个个体重新计算潮流能阵列发电功率和适应度；

(10)在种群中选取适应度高的个体组成新种群；

(11)判断是否达到种群进化代数，若否，则采用新种群回到第(3)步，继续进化；

其中，所述步骤(3)判断过程包括：

假设水轮机j位于水轮机i的后方，对于水轮机i有：

c(I)＝17.469I+0.3758

式中，D为水轮机直径，R_W为水轮机i在水轮机j处尾流场扩散半径，I为潮流湍流强度值,x_ij为水轮机i与水轮机j之间的纵向间距；

设L_ij为水轮机j和水轮机i的横向间距，R₀为水轮机半径，若L_ij＜(R₀+R_w)，则水轮机j位于水轮机i的尾流场中；

所述步骤(4)计算水轮机j的当地潮流流速：

若水轮机j位于水轮机i尾流场中，则：

πR₀²U_W0+π[(R₀+R_W)²-R₀²]U₀＝π(R_W+R₀)²U_ave

ΔU_ave＝U₀-U_ave

U_ij＝U₀-ΔU_ij

式中，U_ave为水轮机i在水轮机j处尾流场的平均流速，U_W0为水轮机i正后方潮流流速，U₀是输入的潮流平均流速，C_t为水轮机推力系数，ΔU_ave、ΔU_max分别为水轮机i在水轮机j处的平均流速减少值和最大流速减少值，ΔU_ij为水轮机j处由水轮机i引起的流速减少值，U_ij为水轮机j在水轮机i后形成的流速值；

若水轮机j不在水轮机i尾流场中，则：

U_ij＝U₀

水轮机j当地流速按下式计算：

式中，U_j为水轮机j处的潮流流速，N为水轮机安装数量。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的潮流能水轮机阵列优化方法，其特征在于：步骤(1)所述水轮机参数包括水轮机安装数量、水轮机半径和水轮机推力系数，所述布置区域内潮流参数包括潮流平均流速和湍流强度值。