[发明专利]基于遗传算法的低速海流发电机参数优化方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的低速海流发电机参数优化方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：根据海流发电机下放的海域的海流流速v_ocean，计算发电机外部输入转矩和转子角速度，单位：rad/s，由下式计算：

Ω＝λ*v_ocean/R_blade；

式中λ为叶尖速比，R_blade是涡轮机叶片的半径，水下涡轮式发电装置从海流中捕获的功率为：

机械转矩的计算：

T＝P_ocean*R_blade/Ω；

步骤二：遗传算法根据原型发电机尺寸，将海流发电机的四个内部参数包括发电机的半径R，极对数p，内定子半径R_s，绕组半径R_w作为优化参数，生成不同电机个体；

步骤三：根据电机外部输入的转矩和转子角速度，计算遗传算法生成发电机每个个体内部电磁功率以及每相定子磁动势；

步骤四：根据步骤三所得的电磁功率和磁动势计算每个电机个体的内部铜耗和定子铁耗；

步骤五：选择适应度较差的个体进行模拟二进制交叉以及多项式变异操作，后重复三和四步骤；

步骤六：重复步骤三到五，直到找到全局最小损耗，输出当前最小损耗的发电机个体，结束遗传算法。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的低速海流发电机参数优化方法，其特征在于：海流流速v_ocean由实时海流高度来计算：

。

3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的低速海流发电机参数优化方法，其特征在于：发电机内部的铜耗和定子铁耗计算表达式分别为：

式中k为导线面积占齿槽面积系数，L为电机有效长度，k_ec和k_h分别为电涡流和磁滞损耗比系数，V_ol为齿部体积和轭部体积。

4.根据权利要求3所述的齿部体积和轭部体积V_ol，其特征在于：轭部体积表达式为：

齿部体积的表达式为：

式中k_t为槽满率。