基于GA-PACO的海上风电场运维策略研究

摘要

针对海上风电机组出现故障时,传统蚁群算法在模型初期效率较低、易陷入局部最优且收敛速度差的问题,提出了一种基于GA-PACO的海上风电场运维策略仿真模型。使用遗传算法进行全局搜索和函数优化,将其作为蚁群算法的初始信息素;改进启发信息函数,优化局部最优解,使蚁群算法在搜索目标时更明确,并提升收敛速度;引入信息素调节因子,改进信息素算法性能,使蚁群能够选取高质量的路径,降低稳定的迭代次数。实验结果表明,GA-PACO算法在仿真80台风机时,技术发电量可利用率(Technical Energy Availability,TEA)达98.97%,发电量提升1821万kW·h;仿真160台风机时,TEA达98.06%,发电量提升2386万kW·h。通过仿真为风电场精准找到最优维护路径,提供有效的运维策略,增加风电机组的实际发电量。