Diseño de optimización de la pala de la turbina eólica basado en un algoritmo de optimización de enjambre de partículas mejorado combinado con distribución no gaussiana.
Autores: Sun, Fangjin; Xu, Zhonghao; Zhang, Daming
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2021
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
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Citaciones: Sin citaciones
Para superar el problema de la optimización por enjambre de partículas (PSO) quedando atrapado en mínimos locales, se presenta un algoritmo de optimización por enjambre de partículas combinado con una distribución estocástica no gaussiana para el diseño óptimo de las palas de aerogeneradores. Antes de actualizar la velocidad de las partículas, se realizó una prueba limitada para cada partícula en busca de la mejor solución global. Tomando la generación anual máxima de energía de un aerogenerador como objetivo final, se optimizó una pala de aerogenerador de 1.3MW. Los resultados se compararon con los de las palas originales de los aerogeneradores y la optimización tradicional por enjambre de partículas. En comparación con la potencia de salida original, la potencia de salida anual aumentó un 5.3% con la distribución estocástica no gaussiana combinada con PSO, mientras que el tiempo de cálculo fue del 65% del PSO tradicional. A medida que aumentaba el paso de
Descripción
Para superar el problema de la optimización por enjambre de partículas (PSO) quedando atrapado en mínimos locales, se presenta un algoritmo de optimización por enjambre de partículas combinado con una distribución estocástica no gaussiana para el diseño óptimo de las palas de aerogeneradores. Antes de actualizar la velocidad de las partículas, se realizó una prueba limitada para cada partícula en busca de la mejor solución global. Tomando la generación anual máxima de energía de un aerogenerador como objetivo final, se optimizó una pala de aerogenerador de 1.3MW. Los resultados se compararon con los de las palas originales de los aerogeneradores y la optimización tradicional por enjambre de partículas. En comparación con la potencia de salida original, la potencia de salida anual aumentó un 5.3% con la distribución estocástica no gaussiana combinada con PSO, mientras que el tiempo de cálculo fue del 65% del PSO tradicional. A medida que aumentaba el paso de