基于遗传算法风力机叶片的外形优化分析

【摘要】在当今社会,石油、煤等不可再生能源日益短缺,可再生能源成为各国的研究对象,风能、太阳能等都属于可再生能源,其中产业化条件最为成熟的首推风力发电。因为风能能够被大规模的开发,它具有很好的商业发展情景,不光给人类带来巨大的经济效益,最重要的是它是一种发展比较快的清洁能源,减少对环境的污染。我们要大力发展风能,因为它不但可以增加能源的供应和调整能源的结构,而且还可以代替其他的不可再生资源的使用从而降低环境污染,促使经济得到大力的发展。在风力发电的过程当中,其中最为重要的零部件是风力发电机组,它是实现风能转换成电能的关键部分。而在风力发电机组中最为核心的零件就是风力机叶片,它决定了风力机组的转换效率。叶片具有复杂的气动外形,为了使叶片拥有良好的气动性能,对叶片的扭角和弦长进行优化。本文提出风力机叶片优化设计数学模型,采用全局优化的方法,以叶片各截面的年发电量最大为优化目标,叶片上各截面处叶素的弦长和扭角为优化变量,使用遗传算法搜索最优目标。以1.5MW风力机为例,利用MATLAB中已开发的优化程序设计其叶片,并与用Glauert方法所设计的相比较。通过将设计出的叶片的功率和所给实例的叶片的功率相比较,以及设计出的叶片的扭角和弦长与Glauert方法设计的扭角和弦长的比较,说明了此方法在风力机叶片设计中的有效性。
【作者】李崇建；
【导师】胡世军；
【作者基本信息】兰州理工大学，机械工程，2014，硕士
【关键词】风力机叶片；遗传算法；优化设计；

【参考文献】
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