成本最优模型效率最优模型(a)DDPMSG (b - 重庆大学电气工程学院.PPTVIP

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成本最优模型效率最优模型(a)DDPMSG (b - 重庆大学电气工程学院

基于再生粒子群算法的风力永磁同步发电机系统优化设计研究 重庆大学工学硕士学位 目 录 课题意义 研究目的 研究内容 风力发电机系统基本结构 常见风力发电机系统比较 风力PMSG系统传动连类型 目 录 再生粒子群算法研究 标准PSO算法局部早熟收敛现象 再生PSO算法基本思想 Bechmark函数验证 50次寻优统计结果 目 录 风力PMSG系统组件模型 目 录 风力PMSG系统优化模型 优化设计流程图 1.5MW DDPMSG优化结果验证 优化设计结果分析 研究对象: 传动链类型:DDPMSG、G1PMSG和G3PMSG 容量等级:0.75MW、1.5MW、3MW、5MW和10MW 比较参数: 主要设计参数 系统组件的成本和损耗 发电机组件的成本和损耗 系统额定参数 成本和重量的比较 AEP和AEPC的比较 效率的比较 主要尺寸的比较 系统组件成本比较 系统组件损耗比较 PMSG组件成本比较 PMSG组件损耗比较 目 录 结 论 结 论 后续研究工作展望 一、课题概述 二、再生粒子群算法 三、风力PMSG系统组件模型 四、风力PMSG系统优化设计 五、结论与展望 基于人工干预鸟群觅食行为模型而提出的RPSO算法具有较好的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力,并能较好的克服早熟收敛及局部最优问题,适用于风力PMSG系统优化设计等同类复杂问题的求解计算。 采用优化理论与系统设计相结合的方法,本文提出的RPSO风力PMSG系统优化设计模型为PMSG初始电磁设计以及风力PMSG系统的性能分析提供了一种简便有效的方法,丰富了现有风力PMSG系统的设计理论。并且根据RPSO优化设计结果,以1台1.5MW的DDPMSG为例,通过建立其有限元模型,验证了RPSO磁路解析模型的正确性。 在常见DDPMSG系统的基础上,探讨了G1PMSG和G3PMSG这两种传动链结构在风电中应用的可行性。通过建立的系统成本最优和系统效率最优模型,分别给出了不同传动链结构在不同容量下系统参数的比较分析。这些结论可以为风电场设备选型时不同的设计需求提供参照,从而为风电场发电设备选型提供理论支持。 申请人:20061102047 日 期:2009年5月26日 一、课题概述 二、再生粒子群算法 三、风力PMSG系统组件模型 四、风力PMSG系统优化设计 五、结论与展望 绿色可再生能源开发利用的需要 实现风力发电设备自主研发、设计和制造的需要 提高风力PMSG系统设计及其优化理论研究的需要 风力PMSG系统优化设计研究 重庆市自然科学基金 一、深入研究多变量、强约束、非线性复杂问题的优化理论,提出解决复杂优化问题的新方法。 二、研究风力PMSG的电磁设计方法,探索风力PMSG系统可能存在的传动链类型和系统设计的新方法。 三、评估不同传动链系统参数随容量的变化规律,从而为风电场发电设备选型设计和决策提供理论支持。 建立风力PMSG系统各组件成本和损耗模型 改进PSO优化理论研究 风力PMSG系统优化设计研究 风力PMSG系统 软件开发 复杂优化问题的早熟收敛现象 为后续优化研究奠定基础 分析不同容量和不同传动链系统特性变化规律 Visual Basic软件开发 齿轮箱 变频器 发电机 变压器 电网 能量传输 风 力 机 易 难 低 小 有 复杂 变桨距VSCF sPN 1级或3级 DFIG 难 难 最高 最大 有 复杂 变桨距VSCF 100%PN 无 EESG 较易 较难 较难 较难 维护量 易 较易 较难 难 运输、安装 最低 较高 较高 高 电机成本 最小 较小 较大 大 电机尺寸 定桨距 失速 变桨距VSCF 变桨距VSCF 变桨距VSCF 控制系统 无 无 无 无 碳刷和滑环 简单 复杂 简单 简单 电机结构 100%PN sPN 100%PN 100%PN 变频器容量 3级 1级或3级 1级 无 齿轮箱 SCIG BDFSG G1PMSG DPMSG 发电机类型 DDPMSG 结构可靠、发电量大 体积重量较大 成本较高 G1PMSG 集成度高 单位成本年发电量高 可靠性相对较低 G3PMSG PMSG体积小、效率高 齿轮箱成本重量较大 可靠性进一步降低 一、课题概述 三、风力PMSG系统组件模型 四、风力PMSG系统优化设计 五、结论与展望 二、再生粒子群算法 优化算法 枚举法 随机法 解析法 模拟退火法 遗传算法 粒子群法 禁忌有哪些信誉好的足球投注网站法 重点研究 局部极小值 0.009716 全局最优值 0 标准PSO算法 优点:收敛快速、算法简单。 缺点:易出现早熟收敛现象。 改进研究 组合算法 自身改进 再生PSO算法(RPSO) 标准PSO算法 存在的问题: 信息共享导致鸟群“恋食行为”。 解决方法: “人工干预”迫使鸟群重新寻找食物来源。 食物源 食物源 Sphere函数 Ros

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