机组的原动力不可控，受风速、风向等要素影响，其功率输出具有较高不确认性，这为风电机组的功率输出进步及优化带来了较大应战。
另一方面，在线监测技能和数据库技能不断老练的今日，风电机组的长时段实践运转数据已可较简单的获取并研讨。
那问题来了？何不从风电机组的实践运转数据中发掘其功率输出特性及规则，据此优化进步风电机组功率输出。小编博士研讨期间，对该问题进行了深入研讨，下面将为各位读者具体介绍之。
本研讨中已收集到H56-850型风电机组的每10分钟运转数据，并把握其运转操控流程，其示意图如下。图中，风电机组操控体系依据当时风向和风速，查找最优转矩函数，调整轮轴旋转加速度和机舱方位，然后完结功率优化。
图1中不同风速下的最优转矩函数是由实验或模仿得到，而风电机组的实践运转工况或许与风电机组实验或模仿环境存在较大差异，因而，该最优转矩函数在实践工况中不必定最优。依据数据驱动思维的风电机组功率优化办法从实践运转数据中发掘风电机组功率输出与各操控参数间的杂乱联络，因而，可防止以上缺乏。
神经网络技能可用于描写输入和输出间的杂乱非线性联络，即函数学习。特别地，神经网络技能将风电机组视为“黑箱”，从该“黑箱”的实践输入数据（操控参数）和输出数据（功率输出）中发掘两者的非线性联络。因而，该技能无需对风电机组做出任何简化假定，且风电机组实践运转数据可客观反映风电机组功率输出与多种不确认要素的杂乱联络。
由此，以均方差错最小为方针，树立依据神经网络技能的风电机组功率函数，其示意图如下。图中，蓝色（输入层）、绿色（躲藏层）和黄色（输出层）神经元构成该前馈神经网络，依据输入层中的风电机组操控参数和当时风速，经过各类判别与学习，给出当时风电机组功率输出。（注：图中神经网络参数的确认能够差错最小为方针，经过各类学习算法确认神经网络的各类参数。）
遗传算法别离将生物个别和生物习惯度笼统为优化问题的解和方针函数，学习生物进化中的天然现象（挑选、变异和杂交），使必定数量的生物个别（优化问题的解）习惯度（方针函数）不断增强，然后进化得到最优个别（最优解）。该算法具有杰出的鲁棒性、并行性和高效性，已广泛使用于电力体系的多个范畴。
本研讨中风电机组功率优化的意图在于选取最优风电机组操控参数，最大化风电机组功率。经典遗传算法已具有强壮的大局寻优才能，所以本文使用该算法进行风电机组功率优化。
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