多目标风力发电机叶片外形参数优化设计

针对风力发电机叶片外形设计问题,文中提出了一种用于优化风力发电机叶片的优化工具包CoBOLDT(计算叶片优化和载荷缩小工具)。该优化工具包利用多目标禁忌搜索算法(Multiple Objective Tabu Search,MOTS)来控制样条函数参数化模块,采用快速几何形状生成和固定叶片元件动量(Blade Element Momentum,BEM)代码来优化初始的风力发电机叶片设计。研究中所采用的目标函数是在固定风速为50m/s条件下的年能量生产量(AEP)和叶片根部弯矩(MY0)。文中使用9个变量来定义叶片弦(4个变量)、叶片扭曲(4个变量)和叶片半径(1个变量);在整个优化过程中,定义了诸多二元约束以限制噪声的产生,从而允许在陆地上运输以及在发电机运行的所有阶段期间控制空气动力学条件。测试结果表明,MOTS能够快速和有效地找到优化的设计;优化的叶片设计可以使初始叶片的AEP提高5%,并具有相同的叶片根部弯矩,或者在初始AEP下将MY0降低7.5%。此外,文中还允许通过在每个叶片函数中引入更多参数来增加设计的灵活性。