研究人员已经完成了一种算法或方法来设计更高效的风电场

随着能源需求的增加，宾夕法尼亚州立大学和大不里士大学的研究人员已经完成了一种算法或方法来设计更高效的风电场，帮助为建筑商创造更多的收入，并为客户提供更多的可再生能源。

风能正在上升，不仅仅是在美国，”宾夕法尼亚州立大学贝伦德学院电气工程助理教授穆罕默德拉苏利说太阳能电池板的效率不到25%，这仍然是当前研究的课题。另一方面，风力涡轮机效率更高，将超过45%的风能转化为电能。"

虽然风力发电机是有效的，但如果设计不当，风电场的布局会降低效率。拉苏利说，建筑商并不总是把风力涡轮机放在风速最高的地方，它们会产生最大的功率。涡轮机间距也很重要——因为涡轮机产生阻力来降低风速，第一个捕获风的涡轮机将比随后的涡轮机产生更多的功率。

为了建设更高效的风电场，设计人员必须考虑这些因素，包括风速和风机间距、土地面积、地理位置、涡轮机数量、植被数量、气象条件、建设成本等因素。即使有数学模型的帮助，也很难平衡所有这些因素来找到最佳布局。“这是一个多目标的方法，”拉苏利说。“我们有一个函数，我们希望在考虑各种约束的同时进行优化。”

研究人员专注于一种叫做“基于生物地理学的优化”的方法。BBO成立于2008年。受到大自然的启发，它是基于动物如何根据自己的需要自然地分配自己来充分利用环境。通过从动物行为中创建数学模型，研究人员可以计算出其他场景中物体的最佳分布，例如风电场中的涡轮机。

“分析方法需要大量的计算，”拉苏利说。“这种BBO方法可以最大限度地减少计算量并提供更好的结果，并以更低的计算成本找到最佳解决方案。”其他研究人员在2017年和2018年使用简化的BBO方法计算更高效的风电场布局，但这些简化版本没有考虑影响优化布局的所有因素。宾夕法尼亚州立大学和大不里士大学的研究人员通过结合其他变量完成了这一方法，包括真实的市场数据、表面粗糙度(这将影响风力发电)和每个涡轮机接收的风量。

研究团队还改进了BBO方法，将尾流计算与更现实的模型相结合——风吹过涡轮机后机翼速度较慢的区域，类似于船尾的尾流——并测试了模型的敏感性，如利率、财政激励和能源生产成本的差异。他们将在11月份的《清洁生产杂志》上在线报告他们的结果。拉苏利说：“与一些简化的方法相比，这是一种更现实的优化方法。“这将对客户、厂商和并网型大规模风电场更有利。”通过整合更多数据，如更新的天气记录和制造商信息，研究人员将能够使用BBO方法优化许多不同位置的风电场布局，并帮助世界各地的风电场设计者更好地利用他们的土地，产生更多的能源，以满足消费者未来的能源需求。“化石燃料有一个结束时间，”拉苏利说。“我们可以通过这种即将到来的方法或更好的优化方法更好地利用风能。”

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