定子双绕组风力感应发电机优化设计方法

作     者：韩力 罗张尧 金钊 袁春 卢彬 潘小兵 HAN Li;LUO Zhangyao;JIN Zhao;YUAN Chun;LU Bin;PAN Xiaobing

作者机构：重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆400044 国家电网重庆市电力公司万州供电分公司重庆404000 重庆通信学院军用特种电源军队重点实验室重庆400035 

出 版 物：《电力自动化设备》 (Electric Power Automation Equipment)

年 卷 期：2015年第35卷第3期

页      面：33-40页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 080801[工学-电机与电器] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 07[理学] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 070105[理学-运筹学与控制论] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0701[理学-数学] 

基　　金：军用特种电源军队重点实验室开放课题资助项目(MSPS2013-01)~~ 

主　　题：感应发电机 定子双绕组感应发电机 风电 遗传-粒子群综合算法 发电机 设计 优化 

摘      要：结合定子双绕组感应发电机(DWIG)在风力发电场合的运行特点,建立了风力DWIG的优化设计模型,提出了相应的优化目标、优化变量及约束条件。针对粒子群优化算法早熟收敛的问题,提出了一种具有向成功和失败双重学习能力的遗传-粒子群综合算法(GPSMA)。在此基础上,分别以转速范围内的控制绕组电流及额定效率为优化目标,利用GPSMA对一台18.5 k W的DWIG进行了优化设计,并对2套优化方案进行了分析。结果表明,优化之后的样机的控制绕组电流最大值下降了62.7%或额定效率提高了0.94%,说明GPSMA有助于DWIG优化设计。