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摘要
为提高尾流效应影响下的浮式风电场输出功率，该文提出一种基于代理模型辅助的智能寻优方法。首先，利用改进的粒子群优化算法在优化过程中产生的数据，构建局部代理模型和全局代理模型；其次，通过局部代理模型搜索子优化空间中的最优解，生成粒子决策值，并利用全局代理模型筛选种群中的不良候选解，生成粒子标记值；最终，通过生成的决策值和标记值辅助粒子群算法进行位置更新和目标函数值计算，从而提高算法的寻优效率。在包含18台风力机的浮式风电场上进行仿真验证。结果表明，该方法能够在尾流效应较为严重的风向上显著提高风电场的稳态输出功率，且具有更小的时间成本与更好的功率优化效果，与常规智能算法和数值求解方法相比具有显著的优势。
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单位中国科学院工程热物理研究所; 自动化学院; 中南大学
