基于三维错切与PSO-MPA算法的海上风机布局方法与流程

本发明涉及海上风电场设计，具体涉及基于三维错切与pso-mpa算法（混合粒子群-海洋捕食者算法）的海上风机布局方法。

背景技术：

1、海上风电场通常布置在开阔海域，风资源丰富但风向多变。风电场内风机之间的尾流效应会导致下游风机输入风速降低，从而减少整体发电量。传统风机布局方法主要采用沿主风向的水平错位排布，以减小尾流遮挡。然而，此类方法仅针对单一主风向进行优化，当实际风况中存在明显的副主风向时，单一方向错位布局难以有效兼顾多风向下的尾流损失。此外，现有布局策略通常固定所有风机的轮毂高度，未利用垂直方向上的错位潜力来进一步降低尾流影响。因此，如何在多风向条件下，通过水平与垂直方向的协同优化，同时考虑建设成本与发电收益，获得经济性最优的风机布局方案，仍是当前海上风电场微观选址中的技术难题。

2、现有的海上风电场设置存在如下问题。

3、1. ‌海上风电场传统经验布局策略的局限性‌。

4、（1）布局决策维度单一：仅关注风机排布的行列间距和网格密度，未将海上风机投资成本等要素纳入布局目标，导致风电场发电量与投资成本之间无法有效平衡，难以支撑实际的风电场微观选址评估。

5、（2）布局结果数量受限：传统方法依赖固定的行列间距倍数和预设网格模板，仅能生成有限几种规则排布方案，未将尾流模型的衰减效应纳入优化循环，无法在连续解空间中搜索最优微观选址。

6、2. ‌仅考虑单一主风向的不足。

7、（1）多风向适应性缺失：该方法的核心假设基于单一主风向，未考虑其余风能较大的风向或双向主风向海域的风能方向变化特征。其固定的行列方向难以适应双向主导风况，没有考虑风能方向变化对尾流损耗和发电量的影响，导致在复杂风况环境下的布局方案偏离理论最优。

8、3. ‌单独采用水平错位的缺点。

9、（1）规划维度单一：假设风电场区域内风资源分布均匀且风向恒定，仅通过水平错位优化尾流效应，仅关注风机在水平面内的错位排布，通过优化水平间距和错列角度以减小尾流影响。即使有少数研究考虑垂直错位，也通常将水平错位与垂直错位独立处理，缺乏统一的空间几何描述。

10、（2）三维空间适应性缺失：未考虑复杂海况下大气边界层垂直风速切变、风机轮毂高度差异以及尾流在垂直方向上的扩散叠加效应。当风机实际运行于不同轮毂高度或存在复杂风切变时，单纯水平错位无法充分挖掘垂直方向上的布置潜力，也难以准确考虑三维风场对发电量的影响。

11、4. 优化算法局限性。

12、（1）普遍采用遗传算法或粒子群算法，但未针对风电场布局中“连续-离散混合变量”、“双风向目标冲突”等特点进行算法结构的实质性改进，存在收敛慢、易早熟、双风向平衡能力差等问题。近年来虽有海洋捕食者算法（mpa）被尝试用于风电场布局，但尚未见到将粒子群与mpa混合、并针对双风向垂直错位进行自适应改进的报道。

技术实现思路

1、针对上述存在的问题，本发明提出一种基于三维错切与pso-mpa算法的海上风机布局方法，包括以下关键创新：首先将水平方向与垂直方向的位置调整统一为三维错切变换，建立风机空间位置与风向夹角的几何耦合关系；同时考虑双风向联合约束，使水平排布方案同时满足主风向与副主风向的排间最小间距要求，垂直优化目标同时计入两个风向的发电量；最后采用改进混合粒子群-海洋捕食者算法优化算法，结合粒子群算法的快速收敛与海洋捕食者算法的全局探索能力，并引入风资源非均匀初始化、双风向协调惩罚、自适应参数调整等改进，以确保海上风电场在适应多风向尾流效应的同时提升整体发电效能。

2、上述的目的通过以下技术方案实现：

3、本发明的基于三维错切与pso-mpa算法的海上风机布局方法，该方法包括以下步骤：

4、s1：获取选址地风资源数据并初始化，设定双风向判别阈值；

5、s2：根据s1中初始化风资源数据建立风能玫瑰图并计算风能玫瑰图上各风向扇区的风能贡献，根据s1中设定的双风向判别阈值判断出风能贡献最大的风向作为主风向，以此类推确定副主风向，并在此之后建立三维错切变换模型对风机布局空间进行统一描述；

6、s3、在s2所述三维错切变换模型的水平维度沿主风向上采用水平错位方式排布风机作为基准布局，并验证在副主风向上的等效排间间距是否满足尾流重叠面积小于预设阈值；

7、s4、在s3所述基准布局的基础上，以主风向及副主风向单位成本发电量最大为优化目标，构建垂直错位优化模型，并在目标函数中引入双风向协调惩罚项；

8、s5：采用混合粒子群-海洋捕食者算法对s4所述优化模型中风机轮毂高度进行迭代优化，并结合三维错切变换实现水平-垂直联合调整，获得海上风电场最终的风机布局方案。

9、与现有技术相比，本发明具有以下优点：

10、1、本发明采用三维错切统一建模：本发明将水平布局与垂直轮毂高度差异通过错切变换统一描述，使风机在尾流评估中的等效水平位置随轮毂高度自适应偏移，避免了传统方法中水平-垂直独立优化导致的解空间割裂，实现了真正的三维空间协同布局。

11、2、本发明采用双风向联合约束：在水平基准布局阶段即引入副主风向的尾流重叠面积约束，使最终布局在主风向和副主风向下均具备良好的尾流遮挡控制能力。仿真表明，相比仅优化主风向的方法，副主风向发电量提升8%~13%，全年总发电量提升6%~10%。

12、3、本发明对pso-mpa算法与自适应改进，采用粒子群算法（pso）快速探索与海洋捕食者算法（mpa）精细开发相切换的混合策略，并引入基于主风向坐标的非均匀种群初始化（上游高轮毂概率高）、双风向协调惩罚项、动态距离惩罚以及自适应惯性权重/步长调整。相比标准遗传算法，单位成本发电量提高8.7%，收敛代数减少约40%。

13、4、本发明采用错切-尾流闭环传递，将错切变换后的等效坐标直接代入jensen尾流模型的风向旋转与重叠面积计算，使轮毂高度的每一次变化都能精确映射到尾流损失和发电量评估中，形成设计变量→等效坐标→尾流重叠→适应度函数的完整闭环，优化结果具有明确的物理可解释性。

14、5、本发明实现了工程成本-发电量平衡：目标函数中同时包含主、副风向年发电量与建设成本，并通过双风向协调惩罚项抑制发电量偏差，避免了单纯追求发电量而盲目增高塔架或单纯降低成本而牺牲发电效率，实现了经济性与发电效能的最佳均衡。

1.一种基于三维错切与pso-mpa算法的海上风机布局方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于三维错切与pso-mpa算法的海上风机布局方法，其特征在于，步骤s1所述获取选址地风资源数据的过程为：

3.根据权利要求1或2所述的基于三维错切与pso-mpa算法的海上风机布局方法，其特征在于，步骤s2的过程为：

4.根据权利要求3所述的基于三维错切与pso-mpa算法的海上风机布局方法，其特征在于，错切系数为单位垂直高度变化所对应的水平位置偏移量，表示为：

5.根据权利要求4所述的基于三维错切与pso-mpa算法的海上风机布局方法，其特征在于，步骤s3所述的采用水平错位方式排布风机作为基准布局，具体过程为：

6.根据权利要求5所述的基于三维错切与pso-mpa算法的海上风机布局方法，其特征在于，步骤s4所述垂直错位优化模型的构建包括：

7.根据权利要求6所述的基于三维错切与pso-mpa算法的海上风机布局方法，其特征在于，步骤s4-2所述jensen尾流模型建立在如下的假设之上：

8.根据权利要求7所述的基于三维错切与pso-mpa算法的海上风机布局方法，其特征在于，步骤s4-4的具体方法如下：

9.根据权利要求8所述的基于三维错切与pso-mpa算法的海上风机布局方法，其特征在于，步骤s4-5的具体方法如下：

10.根据权利要求9所述的基于三维错切与pso-mpa算法的海上风机布局方法，其特征在于，步骤s5的具体方法如下：