基于Matlab与遗传算法的风电容量
Matlab在风力发电中的使用方法
Matlab在风力发电中的使用方法介绍随着全球对于可再生能源的需求日益增加，风力发电成为了一种受到广泛关注的清洁能源解决方案。
风力发电是指利用风能将其转化为电能的过程，其中涉及到大量的数据处理和分析。
在这个过程中，Matlab作为一种功能强大的数学计算软件，可以为风力发电提供各种支持。
本文将介绍Matlab在风力发电领域的使用方法及其应用。
1. 风速和风向分析风力发电的核心是风能的捕捉和利用，而风的主要特征则是风速和风向。
Matlab提供了各种用于风速和风向数据分析的函数和工具，可以帮助分析师了解不同地区的风能潜力和资源。
通过对不同地点的风速和风向数据进行统计和可视化分析，可以找到最佳的风电场选址和风机布局策略。
2. 功率曲线建模风力发电机的输出功率和风速之间存在一种非线性关系，通常通过功率曲线来描述。
Matlab提供了丰富的建模功能，可以根据实际测量数据拟合出风力机的功率曲线，并进行精确的功率预测。
这对于评估风力机的性能、优化风电场的运行以及进行风电场规划都非常重要。
3. 风电场配置优化在设计风力发电场时，需要考虑多个因素，包括风能资源、地形、土地利用等。
Matlab可以帮助进行风电场布局和配置的优化。
利用Matlab的优化工具箱，可以建立风电场的数学模型，定义目标函数和约束条件，并通过优化算法求解最优解。
这样可以最大限度地提高风电场的发电效率和经济性。
4. 故障诊断和维护在风力发电系统中，故障和维护是不可避免的。
Matlab可以通过对风力机的运行数据进行实时监测和分析，帮助诊断故障和提出维护建议。
通过建立模型和算法，可以预测设备的寿命和故障概率，提高维护效率和降低成本。
5. 能量存储和智能网格随着电力系统的智能化和可持续发展要求的提高，风力发电需要与能量存储和智能网格技术进行集成。
Matlab提供了各种用于能量存储和智能网格分析的工具和模型，可以帮助设计师优化风力发电系统与能量存储设备和智能网格的集成方案，以提高电力系统的可靠性和灵活性。
matlab 遗传算法 参数
Matlab 中可以使用遗传算法工具箱（Genetic Algorithm Toolbox）来实现遗传算法。
该工具箱提供了许多参数可以用于调整算法的行为。
以下是一些常用的参数：1. `PopulationSize`：种群大小，即染色体数量。
通常设置为一个相对较大的数值，以保证算法的搜索能力和多样性。
2. `MaxGenerations`：最大迭代次数。
算法将根据指定的迭代次数进行搜索，直到达到最大迭代次数或找到满足条件的解。
3. `CrossoverFraction`：交叉概率。
在每一代中，根据交叉概率对染色体进行交叉操作，以产生新的染色体。
4. `MutationFcn`：变异函数。
该函数将应用于染色体上的基因，以增加种群的多样性。
5. `Elitism`：精英策略。
该参数决定是否保留最佳个体，以避免算法陷入局部最优解。
6. `PopulationType`：种群类型。
可以选择二进制、实数或整数类型。
7. `ObjectiveFunction`：目标函数。
该函数将用于评估染色体的适应度，以确定哪些染色体更有可能产生优秀的后代。
8. `Variableargin`：变量参数。
可以将需要优化的变量作为参数传递给目标函数和变异函数。
9. `Display`：显示设置。
可以选择在算法运行过程中显示哪些信息，例如每个迭代的最佳个体、平均适应度等等。
以上是一些常用的参数，可以根据具体问题进行调整。
在Matlab 中使用遗传算法时，建议仔细阅读相关文档和示例代码，以便更好地理解算法的实现细节和如何调整参数来获得更好的结果。
遗传算法的原理及MATLAB程序实现.
1 遗传算法的原理1.1 遗传算法的基本思想遗传算法（genetic algorithms，GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理，借鉴了生物进化优胜劣汰的自然选择机理和生物界繁衍进化的基因重组、突变的遗传机制的全局自适应概率搜索算法。
遗传算法是从一组随机产生的初始解（种群）开始，这个种群由经过基因编码的一定数量的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的外部表现。
因此，从一开始就需要实现从表现型到基因型的映射，即编码工作。
初始种群产生后，按照优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。
在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样，后代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。
计算开始时，将实际问题的变量进行编码形成染色体，随机产生一定数目的个体，即种群，并计算每个个体的适应度值，然后通过终止条件判断该初始解是否是最优解，若是则停止计算输出结果，若不是则通过遗传算子操作产生新的一代种群，回到计算群体中每个个体的适应度值的部分，然后转到终止条件判断。
这一过程循环执行，直到满足优化准则，最终产生问题的最优解。
图1-1给出了遗传算法的基本过程。
1.2 遗传算法的特点1.2.1 遗传算法的优点遗传算法具有十分强的鲁棒性，比起传统优化方法，遗传算法有如下优点：1. 遗传算法以控制变量的编码作为运算对象。
传统的优化算法往往直接利用控制变量的实际值的本身来进行优化运算，但遗传算法不是直接以控制变量的值，而是以控制变量的特定形式的编码为运算对象。
这种对控制变量的编码处理方式，可以模仿自然界中生物的遗传和进化等机理，也使得我们可以方便地处理各种变量和应用遗传操作算子。
2. 遗传算法具有内在的本质并行性。
基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化
基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化随着科技的不断发展，风电发电已经成为一种清洁能源的重要来源之一。
然而，由于风力发电受到风速的影响，其发电功率的波动性较大，这给电网的稳定性和可靠性带来一定的挑战。
因此，如何有效地预测和控制风电的发电功率成为了当前研究的热点问题之一。
人工智能作为一种新兴的技术手段，已经在各个领域展现出了巨大的潜力。
在风电领域，成为了近年来研究的焦点。
通过利用人工智能算法对风电场的历史数据进行学习，可以更精确地预测未来的风速和风电功率，帮助电网运营商更好地安排发电计划，提高电网的整体运行效率。
在智能风电功率预测方面，研究人员可以利用神经网络、支持向量机、遗传算法等人工智能技术，对大量的气象数据、风速数据和风电场历史数据进行分析和建模。
通过训练和优化模型，可以实现对风电场未来几小时甚至几天的功率预测，为电网调度和发电计划提供参考依据。
另外，智能风电功率控制也是风电领域的一个重要研究方向。
利用人工智能算法对风电机组进行控制和优化，可以实现风电机组的最佳工作状态，并保证其稳定、高效地运行。
例如，研究人员可以通过调整风电机组的桨叶角度、转速等参数，使其在不同风速下都能够实现最大的发电效率，提高风电场的整体发电量和经济效益。
在风电功率预测与控制系统设计与优化方面，研究人员还可以结合物联网、大数据等新兴技术，构建智能化的风电场管理系统。
通过实时监测和控制风电场的运行状态，及时调整风电机组的工作参数，可以更好地适应外部环境的变化，提高风电场的稳定性和可靠性。
梳理一下本文的重点，我们可以发现，基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化是风电领域的一个重要研究方向，具有广阔的应用前景。
未来，随着人工智能技术的不断发展和成熟，智能化风电场管理系统将会更加智能化、高效化，为清洁能源的可持续发展做出更大的贡献。
Matlab中的遗传算法实现与优化
Matlab中的遗传算法实现与优化引言遗传算法是一种模拟生物遗传和自然选择的计算方法，被广泛应用于优化和搜索问题。
在Matlab中，我们可以利用其强大的编程功能和优秀的优化工具箱来实现和优化遗传算法。
一、遗传算法简介遗传算法的基本思想是通过模拟自然选择和遗传操作，逐步演化出最优解。
它包含了种群的初始化、适应度评估、选择、交叉和变异等步骤。
1. 种群初始化在遗传算法开始前，我们需要初始化一个种群。
每个个体都表示一个可能的解。
个体的表达方式可以是二进制、浮点数等。
2. 适应度评估适应度函数用于评估每个个体的适应度，即其解决问题的能力。
适应度函数可以根据具体问题进行设计。
例如，对于求解最优化问题，适应度函数可以是目标函数的值。
3. 选择选择操作根据个体的适应度，以一定的概率选择父代个体。
适应度高的个体被选中的概率更大，从而保留优秀的基因。
4. 交叉交叉操作模拟了基因的杂交。
通过对两个个体的基因进行交叉，产生新的子代个体。
交叉操作可以保留原始个体的优点，同时引入新的变化。
5. 变异变异操作模拟了基因的突变。
通过对个体的基因进行随机变化，引入新的多样性。
变异操作有助于避免陷入局部最优解。
6. 迭代优化通过重复进行选择、交叉和变异，逐步优化种群中的个体，直到满足停止准则。
二、Matlab中的遗传算法实现在Matlab中，我们可以使用优化工具箱中的遗传算法函数来实现和优化遗传算法。
1. 遗传算法函数Matlab中的遗传算法函数包括`ga`、`gamultiobj`和`patternsearch`等。
其中，`ga`是最常用的单目标遗传算法函数，而`gamultiobj`用于多目标优化问题。
`ga`函数的基本调用形式为：```[x, fval] = ga(fun, nvars)```其中，`fun`为适应度函数，`nvars`为变量的个数。
`ga`函数会返回最优解`x`和最优值`fval`。
2. 适应度函数的设计适应度函数的设计对于遗传算法的性能至关重要。
基于matlab风力发电系统的建模与仿真设计
基于matlab风力发电系统的建模与仿真设计一、介绍在当今世界上，可再生能源已经成为人们关注的焦点之一。
其中，风力发电作为一种清洁能源方式，被广泛应用并受到了越来越多的关注。
针对风力发电系统的建模与仿真设计，基于Matlab评台的应用是一种常见的方法。
本文将深入探讨基于Matlab的风力发电系统建模与仿真设计，旨在帮助读者全面理解这一主题。
二、风力发电系统的基本原理风力发电系统是将风能转化为电能的设备。
其基本原理是通过风力驱动风轮转动，通过风轮与发电机之间的转动装置，将机械能转化为电能。
风力发电系统包括风力发电机组、变流器、电网连接等部分。
在设计和优化风力发电系统时，建模与仿真是非常重要的工具。
三、Matlab在风力发电系统建模中的应用Matlab是一种功能强大的数学建模软件，广泛应用于工程、科学和数学领域。
在风力发电系统的建模与仿真设计中，Matlab可以用于模拟风速、风向、风机性能、电网连接等多个方面。
通过Matlab工具箱，可以实现对风力发电系统各个环节的建模和仿真分析。
四、基于Matlab的风力发电系统建模与仿真设计在实际建模中，需要进行风速、风向、风机特性、变流器控制策略等多方面的建模工作。
通过Matlab，可以建立风力机的数学模型，进行风能的模拟，并结合电网连接及功率控制策略进行仿真设计。
通过建模和仿真，可以分析系统在不同工况下的性能表现，指导系统设计和运行。
五、对风力发电系统建模与仿真设计的个人观点和理解在我看来，基于Matlab的风力发电系统建模与仿真设计是一种高效且可靠的方法。
通过Matlab评台，可以更好地对风力发电系统进行综合性的分析和设计。
Matlab提供了丰富的工具箱，能够支持复杂系统的建模和仿真工作。
我认为Matlab在风力发电系统建模与仿真设计上具有很高的应用价值。
六、总结通过本文的阐述，我们全面深入地探讨了基于Matlab的风力发电系统建模与仿真设计。
从风力发电系统的基本原理开始，介绍了Matlab 在该领域的应用，并着重强调了建模与仿真的重要性。
基于智能算法的新能源风电功率预测模型研究
基于智能算法的新能源风电功率预测模型研究新能源风电在当今社会已经成为一种越来越重要的清洁能源之一，而预测风电功率的准确性直接影响着电网的稳定运行和能源的利用效率。
因此，许多研究者开始探索基于智能算法的新能源风电功率预测模型，以提高预测的准确性和稳定性。
首先，智能算法在风电功率预测模型中的应用已经得到广泛认可。
传统的功率预测模型往往受限于受限于风能转化系统的非线性和复杂性，难以准确预测功率的变化趋势。
而智能算法可以通过对大量历史数据进行学习和分析，识别出隐藏在数据背后的规律，从而提高预测的准确性。
例如，人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑等都可以被应用在风电功率预测中，为预测模型的构建提供支持。
其次，智能算法的应用也为风电功率预测模型的优化提供了更多可能性。
传统的预测模型往往需要大量的人力和物力投入，不仅效率低下，而且很难得到最优解。
而智能算法可以通过自动学习和优化，提高模型的预测准确性和稳定性。
例如，遗传算法可以通过模拟生物进化过程，不断调整模型参数，使得模型更加适应实际情况。
而模糊逻辑可以通过模糊推理，考虑更多不确定因素，提高预测的鲁棒性。
接着，智能算法的应用也对风电功率预测模型的实时性提出了更高的要求。
随着新能源风电的快速发展，功率预测模型需要能够及时响应不同的环境变化，以确保电网的稳定运行。
智能算法可以通过不断学习和更新模型，不断提高预测的准确性和实时性。
例如，人工神经网络可以通过反向传播算法不断优化权重和偏置，识别新的数据模式，使得预测更加符合实际情况。
然后，智能算法还可以为风电功率预测模型的可解释性提供更多可能性。
传统的预测模型往往难以解释模型的决策过程，使得模型的结果缺乏说服力。
而智能算法可以通过可视化等手段，将模型的决策过程呈现出来，让用户了解预测结果的依据，使得模型更加可信赖。
例如，深度学习模型可以通过可视化网络结构和特征映射，展示模型是如何从输入到输出进行决策，增强模型可解释性。
再者，智能算法的应用也为风电功率预测模型的精度提出更高的要求。
基于Matlab遗传算法工具箱的优化计算实现
基于Matlab遗传算法工具箱的优化计算实现一、概述随着科技的发展和社会的进步，优化问题在众多领域，如工程设计、经济管理、生物科学、交通运输等中扮演着越来越重要的角色。
优化计算的目标是在给定的约束条件下，寻找一组变量，使得某个或某些目标函数达到最优。
许多优化问题具有高度的复杂性，传统的数学方法往往难以有效求解。
寻求新的、高效的优化算法成为了科研人员的重要任务。
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索算法，通过模拟自然界的进化过程，寻找问题的最优解。
自20世纪70年代初由美国密歇根大学的John Holland教授提出以来，遗传算法因其全局搜索能力强、鲁棒性好、易于与其他算法结合等优点，被广泛应用于各种优化问题中。
1. 遗传算法简介遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的优化搜索算法。
该算法起源于对生物进化过程中遗传机制的研究，通过模拟自然选择和遗传过程中的交叉、突变等操作，在搜索空间内寻找最优解。
自20世纪70年代初由John Holland教授提出以来，遗传算法已在多个领域取得了广泛的应用，包括函数优化、机器学习、模式识别、自适应控制等。
遗传算法的基本思想是将问题的解表示为“染色体”，这些染色体在算法中通过选择、交叉和突变等操作进行演化。
选择操作模仿了自然选择中“适者生存”的原则，根据适应度函数对染色体进行筛选交叉操作则模拟了生物进化中的基因重组过程，通过交换染色体中的部分基因，生成新的个体突变操作则是对染色体中的基因进行小概率的随机改变，以维持种群的多样性。
在遗传算法中，种群初始化是算法的起点，通过随机生成一组初始解作为初始种群。
根据适应度函数对种群中的个体进行评估，选择出适应度较高的个体进行交叉和突变操作，生成新的种群。
这个过程不断迭代进行，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或找到满足精度要求的最优解）为止。
遗传算法在matlab中的实现
遗传算法是一种模拟自然选择与遗传机制的优化算法，它模拟了生物进化的过程，通过优化个体的基因型来达到解决问题的目的。
在工程和科学领域，遗传算法被广泛应用于求解优化问题、寻找最优解、参数优化等领域。
而MATLAB作为一款强大的科学计算软件，拥有丰富的工具箱和编程接口，为实现遗传算法提供了便利。
下面将通过以下步骤介绍如何在MATLAB中实现遗传算法：1. 引入遗传算法工具箱需要在MATLAB环境中引入遗传算法工具箱。
在MATLAB命令窗口输入"ver"，可以查看当前已安装的工具箱。
如果遗传算法工具箱未安装，可以使用MATLAB提供的工具箱管理界面进行安装。
2. 定义优化问题在实现遗传算法前，需要清楚地定义优化问题：包括问题的目标函数、约束条件等。
在MATLAB中，可以通过定义一个函数来表示目标函数，并且可以采用匿名函数的形式来灵活定义。
对于约束条件，也需要进行明确定义，以便在遗传算法中进行约束处理。
3. 设置遗传算法参数在实现遗传算法时，需要对遗传算法的参数进行设置，包括种群大小、交叉概率、变异概率、迭代次数等。
这些参数的设置将会直接影响遗传算法的收敛速度和优化效果。
在MATLAB中，可以通过设置遗传算法工具箱中的相关函数来完成参数的设置。
4. 编写遗传算法主程序编写遗传算法的主程序，主要包括对适应度函数的计算、选择、交叉、变异等操作。
在MATLAB中，可以利用遗传算法工具箱提供的相关函数来实现这些操作，简化了遗传算法的实现过程。
5. 运行遗传算法将编写好的遗传算法主程序在MATLAB环境中运行，并观察优化结果。
在运行过程中，可以对结果进行实时监测和分析，以便对遗传算法的参数进行调整和优化。
通过以上步骤，可以在MATLAB中实现遗传算法，并应用于实际的优化问题与工程应用中。
遗传算法的实现将大大提高问题的求解效率与精度，为工程领域带来更多的便利与可能性。
总结：遗传算法在MATLAB中的实现涉及到了引入遗传算法工具箱、定义优化问题、设置算法参数、编写主程序和运行算法等步骤。
MATLAB中的遗传算法优化方法介绍与应用
MATLAB中的遗传算法优化方法介绍与应用引言遗传算法是一种模拟自然进化和基因遗传规律的优化方法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，逐步搜索并优化问题的解。
在MATLAB中，遗传算法是一种强大的优化工具，被广泛应用于各个领域的问题求解。
本文将介绍遗传算法的基本原理、MATLAB中的实现方法以及一些应用示例。
一、遗传算法的基本原理1.1 遗传算法的基本原理遗传算法基于达尔文的进化论和遗传学原理，通过模拟自然界生物种群的遗传和进化过程，以求得问题的最优解。
遗传算法的基本原理包括以下几个步骤：（1）初始化种群：随机生成一组个体，每个个体都代表问题的一个解。
（2）适应度评价：根据问题的要求，对每个个体进行适应度评价，评估其解的优劣程度。
（3）选择操作：根据适应度评价结果，选择一些个体作为父代，用于产生下一代个体。
（4）交叉操作：将选中的父代个体进行交叉，生成新的子代个体。
（5）变异操作：对部分子代个体进行变异操作，引入一定的随机扰动，增加搜索范围。
（6）更新种群：将子代和部分父代个体合并，形成新的种群。
（7）终止条件判断：判断是否达到终止条件，如果满足，则输出最优解；否则，返回第（2）步。
1.2 MATLAB中的遗传算法工具箱MATLAB提供了遗传算法工具箱，用于实现遗传算法的各个步骤。
通过利用该工具箱提供的函数和操作，用户可以方便地构建自己的优化问题，并应用遗传算法进行求解。
下面是一些常用的MATLAB函数：（1）gamultiobj：多目标遗传算法函数，用于多目标优化问题求解。
（2）ga：单目标遗传算法函数，用于单目标优化问题求解。
（3）GADefaults：遗传算法的默认参数设置。
（4）fitnessfcn：适应度函数，用于评估个体的适应度。
（5）crossoverfcn：交叉函数，用于实现个体的交叉操作。
（6）mutationfcn：变异函数，用于实现个体的变异操作。
（7）selectionfcn：选择函数，用于实现个体的选择操作。
基于MATLAB的风力发电机组建模和仿真研究
比Ａ对应与其相应的最大风能利用系数Ｃ。。。对于 任意的叶尖速比，随着桨距角的减小，风能利用系数
逐渐增大。上述结论为变桨距控制提供了理论基
础：在风速低于额定风速时，桨叶节距角口＝０。。发
电机输出功率未达到额定功率，随风速变化通过改
变发电机转子转速或者叶尖速比使风能利用系数恒
定在Ｃ。。。捕捉最大风能。在风速高于额定风速
从自然风只能获取有限能量。风轮实际获得的风能 功率为
Ｐ，＝ｃ，（Ａ，卢）·专－ｐｌｒＲ２移３
（６）
Ａ：坚
（７）
风轮转矩与风速、风轮转速有关，关系式为
ｔ＝岳－ｃｐ㈧鲈扣树毒 ∞，
‘
Ｚ。
∞，
（８）
式中Ｐ。——风轮实际吸收的功率／ｗ；
ＣＡ，·（叶Ａ，尖卢速）—比—；功率系数；
ｒＢ空——气桨密距度角／（。ｋｇ）；·ｍ～；
数，有
云＝后 （蠡为常数）
（２）
２．１．２ 阵风
阵风反映了风速的突变性。其数学模型为
‰＝孚［１一ｃ。ｓ２１Ｔ（争一争）］ （３）
－
１ｇ
１ｇ
２．１．３ 渐变风
渐变风风速是反映风速缓慢变化的特性。其数
学模蚴”尺一（１一等） （４）
·２５·
万方数据
２．１．４随机风
随机风速（％）反映风速变化的随机性，用随机
收稿日期２０ｌｌ—０７一１６ 修订稿日期２０ｌｌ—１０—２０ 基金项目：国家自然科学基金项目（Ｎ０．５１１６７０ｌＩ）；内蒙古自治
区自然科学基金项目（Ｎ０．２０１０Ｍｓ０９０５） 作者简介：陈虎（１９黼一），男．硕士研究生，研究方向：风力发电
机组的智能控制技术。
·２４·
Ｏ引言
风力发电作为一种不竭的可再生资源，具有其 它能源不可取代的优势和竞争力。风能的利用一直 是世界上增长最快的能源，装机容量近年每年增长 超过３０％。预计到２０２０年全球的风力发电装机将
基于Matlab的双馈风电机组的建模与仿真
− LAB − LBA −LCB −LaB −LbB −LcB
− LAC − LBA −LCC −LaC −LbC −LcC
− LAa − LBa −LCa −Laa −Lba −Lca
− LAb −LBb −LCb −Lab −Lbb −Lcb
−LAc iA
−
LBc
iB
−LCc −Lac
关键词：Matlab 双馈风电机 变速恒频
作为一种无污染、易获取以及零成本的可再生清洁能 源，风能具有广阔的发展前景。风力发电技术作为发展最快、 最可能商品化的技术之一，具有很多其他能源无法比拟的 优势。例如，风电技术建设周期短，一台风机安装时间不 超过三个月；万千瓦级风电场建设期不超过一年，即可再 投产一台。风力发电因为其具有特殊优势受到各个国家重 视，许多国家都将其列入发展计划中，并投入大量人力、 财力，获得了较大的成绩。
图 1 双馈变速发电机运行原理
2 双馈发电机的数学模型
双馈风电机也称为交流励磁风电机，是一个高阶非线
性强耦合多变量系统，若只对励磁电压进行标量控制，是
无法满足要求的，所以需要将定子绕组磁场作为定向控制
目标，以便达到简化系统的目的。通过坐标变换能够得到
同步发电机在两相同步旋转坐标系上的数学模型。
双馈风电机定子绕组的电压方程如式（1）所示。
+
iiCa
（4）
−Lbc
ib
−Lcc ic
双馈发电机内部电磁关系与输入机械转矩以及机械转
矩变换成的电磁转矩有着十分紧密的关系。忽略电机各部
分传动摩擦，转矩间平衡关系如式（5）所示。
Tm
= Te
+
J np
dω dt
（5）
基于Matlab的遗传算法程序设计及优化问题求解
曲靖师范学院学生毕业论文（设计）题目：基于Matlab的遗传算法程序设计及优化问题求解院（系）：数学与信息科学学院专业：信息与计算科学班级：20051121班学号：2005112104论文作者：沈秀娟指导教师：刘俊指导教师职称：教授2009年 5月基于Matlab的遗传算法程序设计及优化问题求解摘要遗传算法作为一种新的优化方法，广泛地用于计算科学、模式识别和智能故障诊断等方面，它适用于解决复杂的非线性和多维空间寻优问题，近年来也得到了较为广阔的应用. 本文介绍了遗传算法的发展、原理、特点、应用和改进方法，以及基本操作和求解步骤，再基于Matlab编写程序实现遗传算法并求解函数的优化问题. 程序设计过程表明，用Matlab语言进行优化计算，具有编程语句简单，用法灵活，编程效率高等优点. 经仿真验证，该算法是正确可行的.关键词：遗传算法；Matlab；优化Matlab-based genetic algorithm design and optimization of procedures forproblem solvingAbstract：As a new optimizated method,genetic algorithm is widely used in co mputational science,pattern recognition,intelligent fault diagnosisandsoon. It is suitable to solve complex non-linear and multi-dimensionaloptimizatio n problem.And it has been more widely used in recentyears.This paper descri bes the development of genetic algorithms,principle,features,application an d improvement of methods.At the same time,it in-troduces basic operation and solution steps.And then,it achievesgeneticalgorithm on the matlab programmi ng andsolves the function optimization problem.The program design process sh ows that this optimization calculation has advantages of simple programming language,flexible usage and high efficiency in Matlab language.The algorith m iscorrect and feasible by simulated authentication.Keywords: Genetic algorithm； Matlab；Optimization目录1 引言 (1)2 文献综述 (1)2.1国内外研究现状及评价 (1)2.2提出问题 (2)3 遗传算法的理论研究 (2)3.1遗传算法的产生背景 (2)3.2遗传算法的起源与发展 (3)3.2.1 遗传算法的起源 (3)3.2.2 遗传算法的发展 (3)3.3遗传算法的数学基础研究 (4)3.4遗传算法的组成要素 (6)3.5遗传算法的基本原理 (7)3.6遗传算法在实际应用时采取的一般步骤 (8)3.7遗传算法的基本流程描述 (9)3.8遗传算法的特点 (10)3.9遗传算法的改进 (11)3.10遗传算法的应用领域 (12)4 基于MATLAB的遗传算法实现 (14)5 遗传算法的函数优化的应用举例 (17)6 结论 (18)6.1主要发现 (18)6.2启示 (18)6.3局限性 (19)6.4努力的方向 (19)参考文献 (20)致谢 (21)附录 (22)1引言遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟自然界生物进化机制的一种算法即遵循适者生存、优胜劣汰的法则也就是寻优过程中有用的保留无用的则去除. 在科学和生产实践中表现为在所有可能的解决方法中找出最符合该问题所要求的条件的解决方法即找出一个最优解. 这种算法是1960年由Holland提出来的其最初的目的是研究自然系统的自适应行为并设计具有自适应功能的软件系统. 它的特点是对参数进行编码运算不需要有关体系的任何先验知识沿多种路线进行平行搜索不会落入局部较优的陷阱，能在许多局部较优中找到全局最优点是一种全局最优化方法[1-3]. 近年来，遗传算法已经在国际上许多领域得到了应用. 该文将从遗传算法的理论和技术两方面概述目前的研究现状描述遗传算法的主要特点、基本原理以及改进算法，介绍遗传算法的应用领域，并用MATLAB 实现了遗传算法及最优解的求解.2文献综述2.1国内外研究现状及评价国内外有不少的专家和学者对遗传算法的进行研究与改进. 比如：1991年D.WHITEY 在他的论文中提出了基于领域交叉的交叉算子（ADJACENCY BASED CROSSOVER），这个算子是特别针对用序号表示基因的个体的交叉，并将其应用到了TSP问题中，通过实验对其进行了验证. 2002年，戴晓明等应用多种群遗传并行进化的思想，对不同种群基于不同的遗传策略，如变异概率，不同的变异算子等来搜索变量空间，并利用种群间迁移算子来进行遗传信息交流，以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题. 国内外很多文献都对遗传算法进行了研究. 现查阅到的国内参考文献[1-19]中, 周勇、周明分别在文献[1]、[2]中介绍了遗传算法的基本原理；徐宗本在文献[3]中探讨了包括遗传算法在内的解全局优化问题的各类算法，文本次论文写作提出了明确的思路；张文修、王小平、张铃分别在文献[4]、[5]、[6]从遗传算法的理论和技术两方面概述目前的研究现状；李敏强、吉根林、玄光南分别在文献[7]、[8]、[9]中都不同程度的介绍了遗传算法的特点以及改进算法但未进行深入研究；马玉明、张丽萍、戴晓辉、柴天佑分别在文献[10]、[11]、[12]、[13]中探讨了遗传算法产生的背景、起源和发展；李敏强、徐小龙、林丹、张文修分别在文献[14]、[15]、[16]、[17]探讨了遗传算法的发展现状及以后的发展动向；李敏强，寇纪凇，林丹，李书全在文献[18]中主要论述了遗传算法的具体的实施步1骤、应用领域及特点；孙祥，徐流美在文献[19]中主要介绍了Matlab的编程语句及基本用法.所有的参考文献都从不同角度不同程度的介绍了遗传算法但都不够系统化不够详细和深入.2.2提出问题随着研究的深入，人们逐渐认识到在很多复杂情况下要想完全精确地求出其最优解既不可能，也不现实，因而求出近似最优解或满意解是人们的主要着眼点之一. 很多人构造出了各种各样的复杂形式的测试函数，有连续函数，有离散函数，有凸函数，也有凹函数，人们用这些几何特性各异的函数来评价遗传算法的性能. 而对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题用其他优化方法较难求解遗传算法却可以方便地得到较好的结果. 鉴于遗传算法在函数优化方面的重要性，该文在参考文献[1-19]的基础上，用Matlab语言编写了遗传算法程序, 并通过了调试用一个实际例子来对问题进行了验证，这对在Matlab环境下用遗传算法来解决优化问题有一定的意义.3遗传算法的理论研究3.1遗传算法的产生背景科学研究、工程实际与国民经济发展中的众多问题可归结作“极大化效益、极小化代价”这类典型模型. 求解这类模型导致寻求某个目标函数（有解析表达式或无解析表达式）在特定区域上的最优解. 而为解决最优化问题目标函数和约束条件种类繁多，有的是线性的，有的是非线性的；有的是连续的，有的是离散的；有的是单峰值的，有的是多峰值的. 随着研究的深入，人们逐渐认识到：在很多复杂情况下要想完全精确地求出其最优解既不可能，也不现实，因而求出近似最优解或满意解是人们的主要着眼点之一. 总的来说，求最优解或近似最优解的方法有三种: 枚举法、启发式算法和搜索算法.(1)枚举法. 枚举出可行解集合内的所有可行解以求出精确最优解. 对于连续函数，该方法要求先对其进行离散化处理，这样就有可能产生离散误差而永远达不到最优解. 另外，当枚举空间比较大时该方法的求解效率比较低，有时甚至在目前最先进的计算工具上都无法求解.(2)启发式算法. 寻求一种能产生可行解的启发式规则以找到一个最优解或近似最优解. 该方法的求解效率虽然比较高，但对每一个需要求解的问题都必须找出其特有的2启发式规则，这个启发式规则无通用性不适合于其它问题.(3)搜索算法. 寻求一种搜索算法，该算法在可行解集合的一个子集内进行搜索操作以找到问题的最优解或近似最优解. 该方法虽然保证了一定能够得到问题的最优解，但若适当地利用一些启发知识就可在近似解的质量和求解效率上达到一种较好的平衡.随着问题种类的不同以及问题规模的扩大，要寻求一种能以有限的代价来解决上述最优化问题的通用方法仍是一个难题. 而遗传算法却为我们解决这类问题提供了一个有效的途径和通用框架开创了一种新的全局优化搜索算法.3.2遗传算法的起源与发展3.2.1 遗传算法的起源50年代末到60年代初，自然界生物进化的理论被广泛接受生物学家Fraser，试图通过计算的方法来模拟生物界“遗传与选择”的进化过程，这是遗传算法的最早雏形. 受一些生物学家用计算机对生物系统进行模拟的启发，Holland开始应用模拟遗传算子研究适应性. 在1967年，Bagley关于自适应下棋程序的论文中，他应用遗传算法搜索下棋游戏评价函数的参数集并首次提出了遗传算法这一术语. 1975年，Holland出版了遗传算法历史上的经典著作《自然和人工系统中的适应性》，首次明确提出遗传算法的概念. 该著作中系统阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了模式(schemat atheorem)[4]，证明在遗传算子选择、交叉和变异的作用下具有低阶、短定义距以及平均适应度高于群体平均适应度的模式在子代中将以指数级增长. Holand创建的遗传算法，是基于二进制表达的概率搜索方法. 在种群中通过信息交换重新组合新串；根据评价条件概率选择适应性好的串进入下一代；经过多代进化种群最后稳定在适应性好的串上. Holand最初提出的遗传算法被认为是简单遗传算法的基础，也称为标准遗传算法.3.2.2 遗传算法的发展(1)20世纪60年代，John Holland教授和他的数位博士受到生物模拟技术的启发，认识到自然遗传可以转化为人工遗传算法. 1962年，John Holland提出了利用群体进化模拟适应性系统的思想，引进了群体、适应值、选择、变异、交叉等基本概念.(2)1967年，J.D.Bagely在其博士论文中首次提出了“遗传算法”的概念.(3)1975年，Holland出版了《自然与人工系统中的适应性行为》（Adaptation in Natural and Artificial System）.该书系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，提出了遗传算法的基本定理—模式定理，从而奠定了遗传算法的理论基础. 同年De Jong3在其博士论文中，首次把遗传算法应用于函数优化问题对遗传算法的机理与参数进行了较为系统地研究并建立了著名的五函数测试平台.(4)20世纪80年代初，Holland教授实现了第一个基于遗传算法的机器学习系统—分类器系统（Classifier System简称CS），开创了基于遗传算法的机器学习的新概念.(5)1989年，David Goldberg出版了《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》（Genetic Algorithms in Search Optimization and Machine Learning）.该书全面系统地总结了当时关于遗传算法的研究成果，结合大量的实例完整的论述了遗传算法的基本原理及应用，奠定了现代遗传算法的基础.(6)1992年，John R.Koza出版了专著《遗传编程》（Genetic Programming）提出了遗传编程的概念，并成功地把遗传编程的方法应用于人工智能、机器学习、符号处理等方面. 随着遗传算法的不断深入和发展，关于遗传算法的国际学术活动越来越多，遗传算法已成为一个多学科、多领域的重要研究方向.今天遗传算法的研究已经成为国际学术界跨学科的热门话题之一. 遗传算法是一种有广泛应用前景的算法，但是它的研究和应用在国内尚处于起步阶段. 近年来遗传算法已被成功地应用于工业、经济管理、交通运输、工业设计等不同领域解决了许多问题.例如可靠性优化、流水车间调度、作业车间调度、机器调度、设备布局设计、图像处理以及数据挖掘等.3.3 遗传算法的数学基础研究模式定理及隐含并行性原理被看作遗传算法的两大基石，后来又提出了建筑块假设，但是模式定理无法解释遗传算法实际操作中的许多现象，隐性并行性的论证存在严重漏洞，而建筑块假设却从未得到过证明. 对遗传算法的基础理论的研究主要分三个方面：模式定理的拓广和深入、遗传算法的新模型、遗传算法的收敛性理论.(1)模式定理的拓广和深入. Holland给出模式定理：具有短的定义长度、低阶、并且模式采样的平均适应值在种群平均适应值以上的模式在遗传迭代过程中将按指数增长率被采样模式定理可表达为：m(H,t+1)≥m(H,t).()fHf.()⎪⎭⎫⎝⎛---PHOlP mHc.1.1δ(1)其中m(Ht)：在t代群体中存在模式H 的串的个数.4()Hf：在t 代群体中包含模式H 的串的平均适应值. f：t代群体中所有串的平均适应值.l表示串的长度pc 表示交换概率pm表示变异概率.Holland的模式定理奠定了遗传算法的数学基础根据隐性并行性得出每一代处理有效模式的下限值是()l c n2113.其中n是种群的大小c1是小整数. Bertoui和Dorigo进行了深入的研究获得当2βln=,β为任意值时处理多少有效模式的表达式. 上海交通大学的恽为民等获得每次至少产生()21-no数量级的结果. 模式定理中模式适应度难以计算和分析A.D.Berthke首次提出应用Walsh函数进行遗传算法的模式处理并引入模式变换的概念采用Walsh函数的离散形式有效地计算出模式的平均适应度并对遗传算法进行了有效的分析. 1972年Frantz首先发现一种常使GA从全局最优解发散出去的问题，称为GA-欺骗题[5]. Goldberg最早运用Walsh模式转换设计出最小的GA-欺骗问题并进行了详细分析.(2)遗传算法的新模型. 由于遗传算法中的模式定理和隐性并行性存在不足之处，为了搞清楚遗传算法的机理，近几年来人们建立了各种形式的新模型最为典型的是马氏链模型遗传算法的马氏链模型[6-7]，主要由三种分别是种群马氏链模型、Vose模型和Cerf 扰动马氏链模型. 种群马氏链模型将遗传算法的种群迭代序列视为一个有限状态马氏链来加以研究，运用种群马氏链模型转移概率矩阵的某些一般性质分析遗传算法的极限行为，但转移概率的具体形式难以表达妨碍了对遗传算法的有限时间行为的研究；Vose 模型是在无限种群假设下利用相对频率导出，表示种群的概率的向量的迭代方程，通过这一迭代方程的研究，可以讨论种群概率的不动点及其稳定性，从而导致对遗传算法的极限行为的刻画，但对解释有限种群遗传算法的行为的能力相对差一些. Cerf扰动模型是法国学者Cerf将遗传算法看成一种特殊形式的广义模拟退火模型，利用了动力系统的随机扰动理论，对遗传算法的极限行为及收敛速度进行了研究. 还有其它改进模型，例如张铃、张钹等人提出的理想浓度模型，它首先引入浓度和家族的概念，通过浓度计算建立理想浓度模型[8-10]，其浓度变化的规律为：5c(Hi，t +1)=c(H，t).()()()t ftOHfi,(2)c(Hi，t+1)表示模式Hi在t时刻的浓度，并对其进行分析，得出结论：遗传算法本质上是一个具有定向制导的随机搜索技术，其定向制导原则是导向适应度高的模式为祖先的染色体“家族”方向.(3)遗传算法的收敛性理论. 对于遗传算法的马氏链分析本身就是建立遗传算法的收敛性理论[11-12]， Eiben等用马尔可夫链证明了保留最优个体的遗传算法的概率性全局收敛，Rudolph用齐次有限马尔可夫链证明了具有复制、交换、突变操作的标准遗传算法收敛不到全局最优解，不适合于静态函数的优化问题，建议改变复制策略以达到全局收敛，Back和Muhlenbein研究了达到全局最优解的算法的时间复杂性问题，近几年，徐宗本等人建立起鞅序列模型，利用鞅序列收敛定理证明了遗传算法的收敛性.3.4遗传算法的组成要素遗传算法所涉及的五大要素：参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作的设计和控制参数的设定，其具体内容如下：(1)参数编码. 遗传算法中常用的编码方法是二进制编码，它将问题空间的参数用字符集{0，1}构成染色体位串，符合最小字符集原则，操作简单，便于用模式定理分析.(2)适应度函数的设计. 适应度函数是评价个体适应环境的能力，使选择操作的依据，是由目标函数变换而成. 对适应度函数唯一的要求是其结果为非负值. 适应度的尺度变换是对目标函数值域的某种映射变换，可克服未成熟收敛和随机漫游现象. 常用的适应度函数尺度变化方法主要有线性变换、幂函数变换和指数变换.[13](3)遗传操作的设计. 包括选择、交叉、变异.①选择(Selection). 选择是用来确定交叉个体，以及被选个体将产生多少个子代个体. 其主要思想是个体的复制概率正比于其适应值，但按比例选择不一定能达到好的效果. 选择操作从早期的轮盘赌选择发展到现在最佳个体保存法、排序选择法、联赛选择法、随机遍历抽样法、局部选择法、柔性分段复制、稳态复制、最优串复制、最优串保留等.②交叉(Crossover). 交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作，其作用是组合出新的个体，在串空间进行有效搜索，同时降低对有效模式的破坏概率. 各种交叉算子均包含两个基本内容：确定交叉点的位置和进行部分基因的6交换. 常用的交叉操作方法有单点交叉、双点交叉、一致交叉、均匀交叉、算术交叉、二维交叉、树结构交叉、部分匹配交叉、顺序交叉和周期交叉等等.③变异(Mutation). 变异是指将个体编码串中的某些基因值用其它基因值来替换,形成一个新的个体. 遗传算法中的变异运算是产生新个体的辅助方法，其目的是使遗传算法具有局部的随机搜索能力和保持群体的多样性. 变异算法包括确定变异点的位置和进行基因值替换. 常见的变异算子有基本位变异、均匀变异、高斯变异、二元变异、逆转变异、自适应变异等.(4) 控制参数设定. 遗传算法中需要确定一些参数取值，主要有串长l，群体大小n，交叉概率pc、变异概率pm等，对遗传算法性能影响很大. 目前对参数根据情况进行调整变化研究比较多，而一般确定的参数范围是：n=20～200，pc = 015 ～110，pm =0～0105.3.5遗传算法的基本原理在自然界，由于组成生物群体中各个体之间的差异，对所处环境有不同的适应和生存能力，遵照自然界生物进化的基本原则，适者生存、优胜劣汰，将要淘汰那些最差个体，通过交配将父本优秀的染色体和基因遗传给子代，通过染色体核基因的重新组合产生生命力更强的新的个体与由它们组成的新群体. 在特定的条件下，基因会发生突变,产生新基因和生命力更强的新个体；但突变是非遗传的，随着个体不断更新，群体不断朝着最优方向进化，遗传算法是真实模拟自然界生物进化机制进行寻优的. 在此算法中,被研究的体系的响应曲面看作为一个群体，相应曲面上的每一个点作为群体中的一个个体，个体用多维向量或矩阵来描述，组成矩阵和向量的参数相应于生物种组成染色体的基因，染色体用固定长度的二进制串表述，通过交换、突变等遗传操作，在参数的一定范围内进行随机搜索，不断改善数据结构，构造出不同的向量，相当于得到了被研究的不同的解，目标函数值较优的点被保留，目标函数值较差的点被淘汰.[14]由于遗传操作可以越过位垒，能跳出局部较优点，到达全局最优点.遗传算法是一种迭代算法，它在每一次迭代时都拥有一组解，这组解最初是随机生成的，在每次迭代时又有一组新的解由模拟进化和继承的遗传操作生成，每个解都有一目标函数给与评判，一次迭代成为一代. 经典的遗传算法结构图如下：图1 遗传算法的结构图3.6遗传算法在实际应用时采取的一般步骤(1)根据求解精度的要求，确定使用二进制的长度. 设值域的取值范围为[a i ,b i ]，若要求精确到小数点后6位，则由(b i -a i )×106<2m i -1求得m i 的最小长度，进而可求出位于区间的任一数：x i =a i +decimal(1001...0012)×12--m i a b i i [15] (3)其中，i=1，2， ...， Popsize ；Popsize 为种群中染色体的个数；(2)利用随机数发生器产生种群；(3)对种群中每一染色体v i ，计算其对应适应度eval(v i )，i=1，2，… ，Popsize ；(4)计算种群适应度之和F ：F=()v eval iPopsizei ∑=1(4) (5)计算每个染色体选择概率Pi ：()F v eval p i i =(5) i=1，2， ... ，Popsize ；(6)计算每个染色体的累加概率qi：q i =∑=ijjp1(6)i=1， 2， ...，Popsize ；(7)产生一个位于[0，1]区间的随机数序列，其长度为N，如果其中任意一数r<q1，则选择第一个染色体，若qi1-<r<qi，则选择第i个染色体，i=1，2， ... Popsize，这样可以获得新一代种群；(8)对新一代种群进行交叉运算：设交叉概率为pc，首先产生一个位于区间[0,1]内的随机数序列，其长度为N，如果其中任意一数r<pc，则对应染色体被选中(如果选中奇数个，则可以去掉一个)，然后在[1，m-1]区间中产生随机数，个数为选中的染色体数的一半，然后根据随机数在对应位置进行交换操作，从而构成新的染色体；(9)变异操作：设变异概率为pm，产生m×N个位于区间[0，1]上的随机数.如果某一随机数r<pm，则选中对应位变异，构成新的种群；(10)第一代计算完毕，返回③继续计算，直到达到满意的结果为止.3.7遗传算法的基本流程描述随机初始化种群p(0)={x1，x2，...，xn}；t=0；计算p(0)中个体的适应值；while(不满足终止条件){ 根据个体的适应值及选择策略从p(t)中选择下一代生成的父体p(t)；执行交叉,变异和再生成新的种群p(t+1) ；计算p(t+1)中个体的适应值；t=t+1；}伪代码为：BEGIN：I=0；Initialize P(I)；Fitness P(I)；While (not Terminate2Condition){I++；GA2Operation P(I)；Fitness P(I)；}END.3.8遗传算法的特点遗传算法不同于传统的搜索和优化方法. 主要区别在于：(1)自组织、自适应和自学习性(智能性). 应用遗传算法求解问题时，在编码方案、适应度函数及遗传算子确定后，算法将利用进化过程中获得的信息自行组织搜索. 由于基于自然的选择策略“适者生存、不适者被淘汰”，因而适应度大的个体具有较高的生存概率. 通常适应度大的个体具有更适应环境的基因结构，再通过基因重组和基因突变等遗传操作，就可能产生更适应环境的后代. 进化算法的这种自组织、自适应特征，使它同时具有能根据环境变化来自动发现环境的特性和规律的能力. 自然选择消除了算法设计过程中的一个最大障碍，即需要事先描述问题的全部特点，并要说明针对问题的不同特点算法应采取的措施.因此，利用遗传算法，我们可以解决那些复杂的非结构化问题.(2)遗传算法的本质并行性. 遗传算法按并行方式搜索一个种群数目的点，而不是单点. 它的并行性表现在两个方面，一是遗传算法是内在并行的( inherent paralleli sm)，即遗传算法本身非常适合大规模并行. 最简单的并行方式是让几百甚至数千台计算机各自进行独立种群的演化计算，运行过程中甚至不进行任何通信(独立的种群之间若有少量的通信一般会带来更好的结果)，等到运算结束时才通信比较，选取最佳个体.这种并行处理方式对并行系统结构没有什么限制和要求，可以说，遗传算法适合在目前所有的并行机或分布式系统上进行并行处理，而且对并行效率没有太大影响. 二是遗传算法的内含并行性. 由于遗传算法采用种群的方式组织搜索，因而可同时搜索解空间内的多个区域，并相互交流信息. 使用这种搜索方式，虽然每次只执行与种群规模N成比例的计算，但实质上已进行了大约O(N3)次有效搜索，这就使遗传算法能以较少的计算。
基于MATLAB的风力发电系统仿真研究 案例范本
基于MATLAB的风力发电系统仿真研究案例范本摘要：本文基于MATLAB对风力发电系统进行了仿真研究，建立了风力发电机组模型、风能转换模型和电网模型，并进行了系统级联仿真。
通过仿真结果分析，得出了风速、风轮转速、发电机转速、输出电压和电流等参数的变化规律，为风力发电系统的设计和优化提供了参考。
关键词：MATLAB；风力发电系统；仿真研究；模型建立；系统级联仿真Abstract: This paper conducts a simulation study on wind power generation system based on MATLAB, and establishes the models of wind turbine generator, wind energy conversion and power grid, and conducts system-level cascading simulation. Through the analysis of simulation results, the variation laws of wind speed, wind wheel speed, generator speed, output voltage and current and other parameters are obtained, which provides a reference for the design and optimization of wind power generation system.Keywords: MATLAB; wind power generation system; simulation study; model establishment; system-level cascading simulation一、引言随着环保意识的逐渐提高和能源危机的日益加剧，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了越来越多的关注和重视。
基于遗传算法的电网风电并网控制策略优化研究
基于遗传算法的电网风电并网控制策略优化研究随着现代化建设的不断推进，中国的能源需求不断增加，电网覆盖范围也不断扩大。
在这个过程中，风电已经成为了新能源的主要来源之一。
然而，风电并网对电网的稳定性和安全性提出了新的挑战。
因此，如何优化风电并网控制策略，成为当前研究的热点之一。
本文将就基于遗传算法的电网风电并网控制策略优化方面进行探讨。
一、基于遗传算法的电网风电并网控制策略优化为了更好地理解基于遗传算法的电网风电并网控制策略优化的初衷，需要先了解什么是遗传算法？遗传算法是一种基于生物进化思想的数学优化方法。
它通过一种模拟自然进化的方法来搜索最优解，具有适应性强、全局搜索能力强、产生的解可靠等优点。
基于遗传算法的电网风电并网控制策略优化旨在通过优化控制算法，提高电网风电系统的稳定性和安全性，实现电能的更有效利用。
二、电网风电并网的挑战与需求电网风电并网过程中，会面对以下一些挑战：1.风电场的不稳定输出，可能引起电网的电压和频率波动。
2.电网容纳能力有限，容易造成电压失控和电网故障。
3.电力市场的不确定性，可能导致电网过负荷或无法及时响应电力需求等问题。
为应对这些挑战，需要优化控制策略，提高电网的稳定性和安全性。
三、基于遗传算法的电网风电并网控制策略优化方案基于上述需求和挑战，我们可以设计出基于遗传算法的电网风电并网控制策略优化方案。
在这个方案中，我们可以采用如下步骤：1.采集风电场的数据，包括风速、风向、风力等信息，以及电网的状态。
2.对数据进行处理和分析，得到电网风电并网系统的建模和仿真。
3.使用遗传算法对控制策略进行优化，得到更加可靠和稳定的并网控制策略。
4.对新的控制策略进行验证和评估，以确保其稳定性和实用性。
通过上述方案，我们可以减轻电网并网的挑战，从而提高电能的利用率，降低资源的消耗和环境污染。
四、结论基于遗传算法的电网风电并网控制策略优化是一项非常有前景的研究。
通过该研究，可以优化控制策略，提高电网的稳定性和安全性，实现电能的更有效利用。
(完整)基于matlab的风力发电机组的建模与仿真
(完整)基于matlab的风力发电机组的建模与仿真编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)基于matlab的风力发电机组的建模与仿真）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
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实验一 ：风力发电机组的建模与仿真姓名： 学号：一、实验目标:1.能够对风力发电机组的系统结构有深入的了解。
2。
能熟练的利用MATLAB 软件进行模块的搭建以及仿真。
3。
对仿真结果进行研究并找出最优控制策略。
二、实验类容：对风速模型、风力机模型、传动模型和发电机模型建模，并研究各自控制方法及控制策略;如对风力发电基本系统,包括风速、风轮、传动系统、各种发电机的数学模型进行全面分析，探索风力发电系统各个部风最通用的模型、包括了可供电网分析的各系统的简单数学模型，对各个数学模型，应用 MATLAB 软件进行了仿真。
三、实验原理：风力发电系统的模型主要包括风速模型、传动系统模型、发电机模型和变桨距模型，下文将从以上几方面进行研究。
1、风速的设计自然风是风力发电系统能量的来源，其在流动过程中，速度和方向是不断变化的，具有很强的随机性和突变性。
本文不考虑风向问题，仅从其变化特点出发，着重描述其随机性和间歇性，认为其时空模型由以下四种成分构成：基本风速、阵风风速 、渐变风速 和噪声风速 。
即模拟风速的模型为：V=+++ （1—1）（1）。
基本风=8m/s基本风仿真模块（2）阵风风速（1-2）式中:（1-3)t 为时间，单位 s ；T 为阵风的周期，单位 s;，为阵风风速,单位m /s;为阵风开始时间,单位 s ；为阵风的最大值，单位 m/s.b V g V r V n V b V g V r V n V b V⎪⎩⎪⎨⎧=00cos v g V g g gg g g T t t T t t t t t +>+<<<1111⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡--=)(2cos 121max cosg g g T t T t G v πcos v g V g t 1max G本例中，阵风开始时间为 3 秒,阵风终止时间为 9 秒，阵风周期为 6 秒，阵风 最大值为 6m/s. （3）渐变风速渐变风用来描述风速缓慢变化的特点,其具体数学公式如下：(1-4)式中：（1—5） 为渐变风开始时间,单位 s;为渐变风终止时间，单位 s ;，为不同时刻渐变风风速，单位 m/s ；为渐变风的最大值,单位 m/s 。
遗传算法优化的matlab案例
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟生物进化过程的搜索和优化算法，通过模拟生物的遗传、交叉和变异操作来寻找问题的最优解。
它以一种迭代的方式生成和改进解决方案，并通过评估每个解决方案的适应度来选择下一代解决方案。
在Matlab中，遗传算法优化工具箱提供了方便的函数和工具，可以帮助用户快速开发和实现遗传算法优化问题。
下面，我们以一个简单的最优化问题为例，演示在Matlab中如何使用遗传算法优化工具箱进行优化。
假设我们要优化一个简单的函数f(x)，其中x是一个实数。
我们的目标是找到使得f(x)取得最小值的x值。
具体来说，我们将优化以下函数： f(x) = x² - 4x + 4首先，我们在Matlab中定义目标函数f(x)的句柄（用于计算函数值）和约束条件（如果有的话）。
代码如下：function y = testfunction(x)y = x^2 - 4*x + 4;end接下来，我们需要使用遗传算法优化工具箱的函数ga来进行优化。
我们需要指定目标函数的句柄、变量的取值范围和约束条件（如果有的话），以及其他一些可选参数。
以下是一个示例代码：options = gaoptimset('Display', 'iter'); % 设置显示迭代过程lb = -10; % 变量下界ub = 10; % 变量上界[x, fval] = ga(@testfunction, 1, [], [], [], [], lb, ub, [], options);在上面的代码中，gaoptimset函数用于设置遗传算法的参数。
在这里，我们使用了可选参数'Display'，它的值设置为'iter'，表示显示迭代过程。
变量lb和ub分别指定了变量的取值范围，我们在这里将其设置为-10到10之间的任意实数。
横线[]表示没有约束条件。
基于遗传算法的风电场优化布局研究
基于遗传算法的风电场优化布局研究风力发电已成为全球范围内最受欢迎的可再生能源之一。
风电场作为集中式风力发电的主要形式，需要精确的布局来确保风轮的最大转速和能量输出。
在实践中，风电场的布局通常需要考虑多方面的因素，包括风速、地形、环境和能量输出等。
因此，利用优化算法进行风电场优化布局已成为当前研究的热点之一。
本文将介绍遗传算法在风电场优化布局中的应用及其优缺点。
一、遗传算法简介遗传算法是一种基于进化原理的优化算法，最初由美国科学家John Holland在20世纪60年代末提出。
其主要过程包括选择、交叉和变异。
遗传算法的基本思想是将一组解表示成基因串的形式，然后通过模拟进化过程来优化目标函数并获得最优解。
二、风电场布局优化风电场布局优化的目标是确定风轮的最佳位置和排布方式，以使风能捕获率达到最大化，同时降低成本和风电场对环境的影响。
在实践中，风电场布局优化需要考虑以下因素：1. 适当的间距：风轮之间的间距会影响风轮的泡面积和发电效率。
如果风轮之间的距离过小，将导致彼此之间相互干扰，从而降低风电场的能量利用率。
如果风轮之间的间距过大，则可以增加更多的风轮，但将增加建设和维护成本。
2. 地形和环境：地形和位置影响风速的分布，这直接影响风轮的能量捕获率。
在选择风电站区域时，需要考虑一系列因素，如地形起伏、海洋岸线、荒山荒岭、人口密度和生物多样性等。
3. 经济成本：风电站的建设和维护成本是考虑布局方案时必须考虑的因素。
相同的风能可以在不同布局下产生不同的能量捕获，但具体哪个方案更具成本优势需要进行更细致的计算和分析。
三、遗传算法在风电场布局优化中的应用遗传算法被广泛应用于风电场布局的优化中。
在风电场布局优化中，遗传算法的主要任务是找到一组最优解，即最小化成本、环境影响并最大化能量捕获率的风电场布局。
以下是遗传算法在风电场布局优化中的应用步骤：1. 建立目标函数：优化目标是确定风电场的最佳位置和排布方式，使得风轮能够充分接收风能，以获得最大的能量输出。
基于智能算法的风电功率预测研究
基于智能算法的风电功率预测研究随着可再生能源的迅猛发展，风能已成为最具活力和发展潜力的可再生能源之一。
然而，由于风能的波动性和不可控性，风电功率的预测成为风电场运营和管理的重要问题。
基于智能算法的风电功率预测研究，旨在通过利用先进的智能算法和大数据分析技术，提高风电功率预测的精度和可靠性。
一、风电功率预测的重要性及难点风电功率预测是指在给定的时间段内，对未来风电场发电功率的预测。
准确的风电功率预测对风电场的调度和运行具有重要作用，可以为电网提供合理的电力调度和稳定的电力供应。
然而，由于风速的波动性、复杂的地理环境和风电机组的非线性特性，风电功率预测面临诸多挑战。
首先，风速是影响风电场发电功率的关键因素之一，但风速的变化具有不确定性和非线性特点。
由于风速的随机性，风电功率的预测面临一定的误差。
其次，地理环境对风速和风向的影响较大。
地理因素如山脉、森林和建筑物等，会使风场内具有较大的空气湍流性和空间非均匀性，导致风速的变化不规则且更难以预测。
第三，风电机组的非线性特性也给风电功率预测带来了困难。
风电机组的输出功率与风速之间的关系并非简单的线性关系，而是一个复杂的非线性函数。
二、基于智能算法的风电功率预测方法为了提高风电功率预测的准确性和可靠性，研究人员提出了基于智能算法的风电功率预测方法。
智能算法是一种模仿或超越人类智能的计算方式，包括神经网络、遗传算法、粒子群优化等方法。
其中，神经网络是一种基于模拟生物神经结构和功能的信息处理系统，具有自适应学习和适应环境变化的能力。
通过训练神经网络模型，可以将历史风速数据和实际风电功率数据输入网络中，从而实现风电功率的预测。
神经网络方法可以有效地捕捉风速和风电功率之间的非线性关系，提高预测的准确性。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟基因的交叉和变异来搜索最优解。
在风电功率预测中，可以将风速和风电功率的历史数据作为遗传算法的输入数据，在种群中进行进化操作，从而得到最优的预测模型。
基于遗传算法的风电场优化排布方法研究
基于遗传算法的风电场优化排布方法研究在风电场设计中，考虑等风速同风向、变风速同风向和变风速变风向三种简化的风流模式，采用修正的尾流模型模拟机组之间尾流的相互干扰效应，使用遗传算法优化风电扬机组的排布，以单位发电量所消耗的成本最低为目标。
文章对采用遗传算法进行风电场优化排布的方法进行了研究，建立了数学模型以及求解方法，可为将来真实风场的风机排布提供参考依据。
标签：遗传算法；风电场；尾流模型；优化排布1 概述在风电场场址范围内，考虑由环境引发的自然风的变化及由风机自身引发的风扰动（即尾流因素），如何排列布置风力发电机组，使整个风电场年发电量最大，从而降低能源的生产成本以获得较好的经济效益是风电场设计关注的重要问题。
对于范围一定的风电场，如果不考虑风经过风机受到的影响，理论上风场内布置的风机数量越多，平均的单位度电投资越低，风电场的经济性越好。
但是当风经过风机后，风轮不仅转化了部分风能，同时对风形成了扰动，导致空气湍流增大，因此在风机下游侧的风速比上游侧会有一定程度的突变减小。
经过风机后，随着距离的增加，风速逐渐恢复，其恢复程度与上下游风机的间距有关。
如果风机布置过密，风机间的间距太小，经过上游风机影响后的风速来不及恢复，将造成到达下游风机的风速较低，从而导致单位电量效益较小、单位电量投资成本较大，经济性较差。
而如果风机布置过于稀疏，同范围下风电场的总装机容量就会过小，同时道路、集电线路等投资成本和运行维护费用均因距离的增加而增高，风电场经济性较差。
文章对基于遗传算法的风电场风机优化排布方法进行了研究，建立了数学模型和求解方法，合理确定风机布置数量和布置方案。
2 问题研究现状目前国内主要采用商业软件进行风电场的发电量计算，风机的优化排布主要依靠经验，缺乏基本理论的学术研究。
对于地形平坦的风电场，当主风向为一个方向时，风机在平行主风向上间距为5D～9D（D为叶轮直径，下同），在垂直主风向间距为3D～5D。
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Ｂｕｅｒｊｉｎ
２．２数学模型
图２中的１’～３。号水力发电机采用考虑《、巧
的六阶同步发电机动态数学模型并计及励磁和调速 系统的作用，４。～ｌＯ。风力发电机组采用下述数学模 型（未考虑电容无功补偿）［３－５ｊ。
２．２．１
逐台投入风电机组 逐步投入风电机组时同步发电机１。和３０之间的
相对功角动态仿真曲线如图３所示，在０～１．０５ｓ的 动态仿真过程中，风力发电机投入前后同步发电机
ｏｎｅ ａｒｅ ｏｒ
ｃｕｔ・－ｉｎ
ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ａｃｔｕａｌ ｒｕｎｎｉｎｇ ｂｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｓｔａｂｌｅ ｗｈｅｎ
ｏｎ
ｒｅｓｕｌｔｓ
ｉｎｄｉｃａｔｅ
ｔｈａｔ
ｔｈｅ
ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｌｌ
ｇｅｎｅｒａｔｏｒｓ ｃｕｔ－ｉｎ
ｂｙ ｏｎｅ，ａｎｄ ｕｎｓｔａｂｌｅ ｗｈｅｎ
为【０，ｌ】，ｉ＝１，２，…，ｎ。
罂
４．４风电容量的优化计算 基于遗传算法的风电容量计算流程如图８所 示。具体计算步骤如下：
以品、“、厂为控制变量仿真产生第一代母体
图９风电容量为１．１４９８ＭＷ时的功角动态曲线
Ｆｉｇ．９
Ｄｙｎａｍｉｃ ａｎｇｌｅ
图４风电．水电并网运行实测曲线
Ｆｉｇ．４ Ａｃｔｕａｌ ｒｕｎｎｉｎｇ
ｃｕｒｖｅｓ
求解流程如图７所示‘１们。
ｏｆ ｗｉｎｄ—ｗａｔｅｒ
ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｙｔｍｅ
３．２同时投入７台风电机组
电网运行时７台风电机组突然投入的仿真结果 如图５。由于电网有功功率突增，水电机组调速系 统快速调节能力有限，造成电网频率不断升高，与 电网实测强扰动下频率变化规律（图６）相似。实 测结果说明，风电容量突增（７台风电机组同时投 入），系统频率在４９～５３Ｈｚ之间暂态波动，最后由 风机控制系统将７台风电机组全部切除，无法并网 运行。由此可见大规模风电机组并网时，频率变化 不可忽略，需要从频率稳定角度进行风电穿越功率的
ｔｅ
ｓａｍｅ ｔｉｍｅ
万 方数据
第２４卷第３期
李凤婷等
基于Ｍａｔｌａｂ与遗传算法的风电容量
１８１
式中，Ｐ、Ｑ、ｃ，分别表示有功功率、无功功率及电 压。式（９）表示节点ｉ水电机组输入有功、风电机 组输入有功、负荷需求功率及有功损耗之间的关系； 式（１０）表示节点ｆ水电机组无功、风电机组无功、 负荷需求无功及无功损耗之间的关系。 电压约束条件
２
由于风能的随机性和间歇性，风电对电网稳定性的 影响随着风电规模的不断扩大而增大。国内外研究 表明，为保证电能质量，风电穿越功率不宜过大‘１’２】．
风电．水电互补系统的数学与仿真建模
２．１布尔津电网结构
国家自然科学基金资助项目（５０６６７００２）和新疆维吾尔自治区教育
厅重点资助项目（ＬＸＪＥＤＵｉｌ０）． 收稿日期２００７．０３．２８
４９８
矾ｍｉ。≤以≤以一
频率式约束条件
（１１）
０００，即当风电穿越功率为１５．２３％
Ａｉ。对≤，ｍ。
优化计算结束判据 ｍａｘ（文工））＞１８０。
（１２）
时，达到它的上限，该结果说明，电网的风电容量 仍有一定的上升空间。 为验证遗传算法的优化结果，应用布尔津风电 系统的仿真模型，在系统运行０．１ｓ时，将风电机组 总容量增加到１．１４９８ＭＷ，得到功角动态仿真曲线 如图９所示。曲线可标明，系统运行到１．３ｓ时，同 步机之间的相对功角差超过了１８０。，风电系统动态 不稳定，与优化结果吻合。
和仿真模块，以新疆布尔津风电．水电互补网络为实例，对系统在风电容量渐增、突增两种情况下 的动态稳定性进行了仿真，并将仿真结果与系统的实测运行情况进行了对比分析。仿真结果说明， 系统逐步投入所有风电机组，系统稳定；若同时投入所有风电机组，系统失稳；仿真结果与实际 运行情况基本吻合；从遗传算法的角度建立了求解风电容量的数学模型，编程计算了系统风电容 量的最佳配置，计算结果表明当风电容量占系统总容量比例超过１５．２３％时，风一水电互补系统稳 定性破坏，该结果从仿真分析得到了验证。 关键词：动态仿真 中图分类号：ＴＭ７４３ 暂态稳定性 遗传算法 风电容量
Ｗｉｎｄ
Ｐｏｗｅｒ Ｃａｐａｃｉｔｙ Ｂａｓｅｄ （Ｘｉｎｊｉａｎｇ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
ｏｎ
Ｍａｔｌａｂ
Ｃｈａｏ Ｑｉｎ
ａｎｄ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ｃｈｉｎａ）
Ｌｉ Ｆｅｎｇｔｉｎｇ
Ｕｒｕｍｃｈｉ
８３０００８
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｂａｓｅｄ
ｏｎ
Ｘｉｎｊｉａｎｇ Ｂｕｅｒｊｉｎ ｗｉｎｄ—ｗａｔｅｒ ｐｏｗｅｒ ｎｅｔｗｏｒｋ，ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｔｈｅ
４
Ｆｉｇ．６ ｏｆ
０ ５０ １００ １５０ ２００ ２５０ ３００
眺
图６强扰动下电网主要参数波形图
Ｒｕｎｎｉｎｇ
ｃｕｒｖｅｓ
ｔｈｅ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ
ｌａｒｇｅ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ
基于遗传算法风电容量优化研究
４．１遗传算法 遗传算法在搜索过程中自动获取和积累有关搜 索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最 优解。遗传算法从任意初始化的群体出发，通过随 机选择（使群体中优秀个体有机会传给下一代）、杂 交和变异等遗传操作，使群体代代进化到搜索空间 中越来越好的区域，直至抵达最优解点。遗传算法
（１）
＾
ｏ
风力异步发电机电磁暂态数学模型
Ｕｑｓ咫ｉｑ。＋詈‰＋％ 魄＝足缸＋昙纨一嗍。
％＝啉＋面ｄ％ｐ＋（缈一ｃｑ’）识ｇ
％＝尺％＋ｉｄ％／十（国一嵋）％
下标ｄ和ｑ表示发电机直轴分量和交轴分量。
２．２．２
（２）
≮
吣
援 雷 餐
（３）
罂
（４）
式中，下标Ｓ和ｒ分别表示发电机定子量和转子量， 风力异步发电机机械暂态数学模型
１－
≯
３０
妒～１泸
图２布尔津电网简化模型
Ｆｉｇ．２ Ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｇｅｓｔ ｔｏｐｏｌｏｇｙ ｏｆ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ
３风电容量仿真研究
根据布尔津电网的实际运行情况，重点对系统 运行时逐步投入７台风电机组与同时投入所有风电 机组进行了仿真，并将仿真结果与该电网的实测曲 线进行了对比分析。
３．１
４．２
Ｆｉｇ．７
图７遗传算法流程
Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ ｏｆ ｇｅｎｅｔｉｃ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
基于遗传算法的优化数学模型 最佳风电容量的计算在数学上可归结为有约束
研列２‘。
的非线性规划问题，其数学模型如下１１１－１４１： 风力发电机的总容量 Ｓｆ＝Ｐｆ－－ｊＱｆ 目标函数 ｆ－－ｍａｘ（ＳＯ 系统节点功率约束条件 △足＝尼ｆ＋Ｐｆｆ一吃ｆ一
蔷％２寺‘Ｍｃ－Ｆａ‰一ＭＴ）
（６）
式中，帆为电磁转矩；Ｐ为空气密度；‰为同步电
角速度；乃为惯性时间常数：Ｆ为阻尼系统；Ｍｒ为 齿轮箱侧转矩。 ２．２．３风力机及轮毂数学模型
警：Ｉ（Ｍ∞－Ｍ，）
出
…
（７）
‘ｈ
啊肖ｔ百气
６３ｋＶ ６．３ｋＶ
Ｉ
Ｄ４ｋＶ｝
（６）
Ｉ
中心变电所
１瞻Ｖ
‰＝Ｌ矿
÷印ＧＲ５嵋珐 角速度；熙为风力机额定功率。
２００９年３月 第２４卷第３期ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ
电工技术学报
ＯＦ ＣＨＩＮＡ ＥＬＥＣＴＲＯＴＥＣＨＮＩＣＡＬ ＳＯＣＩＥＴＹ
Ｖ０１．２４
Ｎｏ．３ ２００９
Ｍａｒ．
基于Ｍａｔｌａｂ与遗传算法的风电容量
李凤婷晁勤
（新疆大学电气Ｓ－程学院 摘要 乌鲁木齐８３０００８）
搭建了含励磁和调频系统的同步发电机以及随风速变化的异步发电机系统的数学模型
图３逐台投入风电机组前后同步发电机 相对功角动态曲线
Ｆｉｇ．３ Ｄｙｎａｍｉｃ ａｎｇｌｅ
ｃｕｒ＇ｖｅ
ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ
ｏｎｅ
＾，。＝１．５ｐ（纨ｆｑ。一‰。缸）
（５）
ｇｅｎｅｒａｔｏｒｓ ｗｈｅｎ ｗｉｎｄ ｇｅｎｅｒａｔｏｒｓ ＣＵｔ－ｉｎ
ｂｙ
ｏｎｅ
万 方数据
１８０
电工技术学报
ｃａｎ
ｖａｌｉｄａｔｅ ｉｔ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｄｙｎａｍｉｃ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，ｄｙｎａｍｉｃ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｗｉｎｄ ｐｏｗｅｒ ｃａｐａｃｉｔｙ
１
因此电网中风电容量与系统安全稳定运行的关系是
引言
风能是最有发展潜力的一种可再生绿色能源。
目前国内外研究的热点。本项目以新疆布尔津电网 为实例对风电容量占电网总容量的最佳比例进行了 探讨。
以∑ｕ』（Ｇｌｆ『ｃｏｓ岛＋ＢｏｓｉｎＳ／ｊ）＝Ｏ
时间，／ｓ 走ｆ
（９）
图５风电机组同时投入时系统频率仿真曲线
Ｆｉｇ．５
Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｕｒｖｅ ｗｈｅｎ ｗｉｎｄ ｇｅｎｅｒａｔｏｒｓ ｃｕｔ—ｉｎ
ａｔ
△Ｑ＝ＱＧｆ—Ｑｆｆ—ＱＬｆ—
Ｕｉ∑【，，（Ｇｉｙｓｉｎ４ｊ一嘞ｃｏｓ嘞）＝ｏ（１０）
ａｒｅ
ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｕｌｅ ｏｆ ｗｉｎｄ—ｗａｔｅｒ ｐｏｗｅｒ ｓｙｓｔｅｍ
ｂｕｉｌｔ ｕｐ，ｗｈｉｃｈ ｃｏｎｔａｉｎｓ ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｇｏｖｅｒｎｏｒ
ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｇｅｎｅｒａｔｏｒ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｇｅｎｅｒａｔｏｒ ｓｙｓｔｅｍ ｃｈａｎｇｉｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｓｐｅｅｄ ｏｆ ｗｉｎｄ， ａｎｄ ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｉｓ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅｓｅ ｉｎｓｔａｎｃｅｓ：ｗｉｎｄ ｇｅｎｅｒａｔｏｒｓ ｃｕｔ・－ｉｎ ｇｒａｄｕａｌｌｙ ａｌｌ ｗｉｎｄ ｇｅｎｅｒａｔｏｒｓ ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｒｅｃｏｒｄｓ．Ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ