研究人員已經(jīng)完成了一種算法或方法來設(shè)計更高效的風(fēng)電場

隨著能源需求的增加，賓夕法尼亞州立大學(xué)和大不里士大學(xué)的研究人員已經(jīng)完成了一種算法或方法來設(shè)計更高效的風(fēng)電場，幫助為建筑商創(chuàng)造更多的收入，并為客戶提供更多的可再生能源。

風(fēng)能正在上升，不僅僅是在美國，”賓夕法尼亞州立大學(xué)貝倫德學(xué)院電氣工程助理教授穆罕默德拉蘇利說太陽能電池板的效率不到25%，這仍然是當(dāng)前研究的課題。另一方面，風(fēng)力渦輪機效率更高，將超過45%的風(fēng)能轉(zhuǎn)化為電能。"

雖然風(fēng)力發(fā)電機是有效的，但如果設(shè)計不當(dāng)，風(fēng)電場的布局會降低效率。拉蘇利說，建筑商并不總是把風(fēng)力渦輪機放在風(fēng)速最高的地方，它們會產(chǎn)生最大的功率。渦輪機間距也很重要——因為渦輪機產(chǎn)生阻力來降低風(fēng)速，第一個捕獲風(fēng)的渦輪機將比隨后的渦輪機產(chǎn)生更多的功率。

為了建設(shè)更高效的風(fēng)電場，設(shè)計人員必須考慮這些因素，包括風(fēng)速和風(fēng)機間距、土地面積、地理位置、渦輪機數(shù)量、植被數(shù)量、氣象條件、建設(shè)成本等因素。即使有數(shù)學(xué)模型的幫助，也很難平衡所有這些因素來找到最佳布局。“這是一個多目標的方法，”拉蘇利說?！拔覀冇幸粋€函數(shù)，我們希望在考慮各種約束的同時進行優(yōu)化。”

研究人員專注于一種叫做“基于生物地理學(xué)的優(yōu)化”的方法。BBO成立于2008年。受到大自然的啟發(fā)，它是基于動物如何根據(jù)自己的需要自然地分配自己來充分利用環(huán)境。通過從動物行為中創(chuàng)建數(shù)學(xué)模型，研究人員可以計算出其他場景中物體的最佳分布，例如風(fēng)電場中的渦輪機。

“分析方法需要大量的計算，”拉蘇利說?！斑@種BBO方法可以最大限度地減少計算量并提供更好的結(jié)果，并以更低的計算成本找到最佳解決方案。”其他研究人員在2017年和2018年使用簡化的BBO方法計算更高效的風(fēng)電場布局，但這些簡化版本沒有考慮影響優(yōu)化布局的所有因素。賓夕法尼亞州立大學(xué)和大不里士大學(xué)的研究人員通過結(jié)合其他變量完成了這一方法，包括真實的市場數(shù)據(jù)、表面粗糙度(這將影響風(fēng)力發(fā)電)和每個渦輪機接收的風(fēng)量。

研究團隊還改進了BBO方法，將尾流計算與更現(xiàn)實的模型相結(jié)合——風(fēng)吹過渦輪機后機翼速度較慢的區(qū)域，類似于船尾的尾流——并測試了模型的敏感性，如利率、財政激勵和能源生產(chǎn)成本的差異。他們將在11月份的《清潔生產(chǎn)雜志》上在線報告他們的結(jié)果。拉蘇利說：“與一些簡化的方法相比，這是一種更現(xiàn)實的優(yōu)化方法。“這將對客戶、廠商和并網(wǎng)型大規(guī)模風(fēng)電場更有利?！蓖ㄟ^整合更多數(shù)據(jù)，如更新的天氣記錄和制造商信息，研究人員將能夠使用BBO方法優(yōu)化許多不同位置的風(fēng)電場布局，并幫助世界各地的風(fēng)電場設(shè)計者更好地利用他們的土地，產(chǎn)生更多的能源，以滿足消費者未來的能源需求。“化石燃料有一個結(jié)束時間，”拉蘇利說?！拔覀兛梢酝ㄟ^這種即將到來的方法或更好的優(yōu)化方法更好地利用風(fēng)能?！?

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