1. Optimizacija rasporeda vetrogeneratora unutar farme
- Abstract
U radu je predstavljen metod određivanja optimalnih položaja vetrogeneratora u okviru farme, postavljene na terenu proizvoljne orografije. Optimalni položaji pojedinačnih vetrogeneratora su određeni tako da se postigne njihova maksimalna efikasnost. Metod je zasnovan na genetskom algoritmu kao optimizacionoj tehnici. Aerodinamički proračun vetrogeneratora je izveden na nestacionarnom potencijalnom strujnom polju. Lopatice vetrogeneratora su modelirane kao vrtložne površine, a vrtložni trag je modeliran upotrebom 'freewake' metode. Optimizacioni model je razvijen za dve funkcije cilja. Obe funkcije koriste ukupnu energiju dobijenu iz farme kao jednu od ključnih promenljivih. Druga funkcija cilja uključuje i ukupno ulaganje u svaku pojedinačnu turbinu, tako da optimizacioni proces uključuje i ukupan broj vetrogeneratora kao promenljivu. Metod je testiran na nekoliko proizvoljnih konfiguracija terena, pri čemu je posebna pažnja posvećena izboru parametara genetskog algoritma, kako bi se postigle povoljne performanse optimizacionog procesa., This paper presents a method for determination of optimum positions of single wind turbines within the wind farms installed on arbitrary configured terrains, in order to achieve their maximum production effectiveness. This method is based on use of the genetic algorithm as optimization technique. The wind turbine aerodynamic calculation is unsteady, based on the blade modeled as a vortex lattice and a free-wake type airflow behind the blade. Optimization method is developed for two different fitness functions. Both functions use the total energy obtained from the farm as one of the key variables. The second also involves the total investments in a single wind turbine, so the optimization process can also include the total number of turbines as an additional variable. The method has been tested on several different terrain configurations, with special attention paid to the overall algorithm performance improvements by selecting certain genetic algorithm parameters.
- Published
- 2010