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Yuan Yuan,Tang Jiong
《工程（英文）》 2017年 第3卷 第4期 页码 494-503 doi: 10.1016/J.ENG.2017.04.023
本文报道了风机控制领域最近才出现的一些新方法的调查研究结果。最近数年里，在时变不确定的紊乱风场中优化能量捕集效率和降低各个部件负荷的多元控制方法已经被广泛地研究。我们将相关的研究工作分为三类：风机建模和风机动力学研究、风机的主动控制和风机的被动控制。关于风机动力学研究，我们讨论了物理模型的建立，并且给出了空气弹性变形的分析工具。我们的研究主要关注风机叶片节距控制，节距控制被认为是在维持能量捕获性能的同时降低负荷的关键要素。关于被动控制，我们研究了调谐质量阻尼器、智能转子和Microtabs等技术。
翟钢军,李玉刚,康海贵
《中国工程科学》 2010年 第12卷 第11期 页码 40-46
针对海上风机基础设计中经常遇到复杂的方案优化选型问题，将多因素、多级模糊优选理论引入到基础的设计选型中。通过此优选模型成功地将影响基础设计选型的13 种主要因素和4 种桩基基础设计形式进行了多级模糊综合优选决策，得到了比较理想的决策结果， 为海上风机基础设计选型提供了新的思路。
王尔贝,陈锐,霍宏斌
《中国工程科学》 2014年 第16卷 第8期 页码 69-73
针对最近提出的锚杆重力式海上风机基础，采用有限元分析软件ABAQUS研究了锚杆的关键参数对此新型基础承载特性的影响。
基于Jaya学习的独立光伏、风机和电池系统的最佳容量优化 Article
Asif Khan, Nadeem Javaid
《工程（英文）》 2020年 第6卷 第7期 页码 812-826 doi: 10.1016/j.eng.2020.06.004
可再生能源（renewable energy source, RES）被认为是可靠的、绿色的发电资源。光伏（photovoltaic, PV）和风力涡轮机（wind turbine, WT）被用来为偏远地区提供电力。在独立环境中，确定混合型RES的最佳容量是一个非常重要的挑战。过去提出的元启发式算法依赖于特定算法的参数来获得最优解。本文提出了一种Jaya混合算法和一种基于“教与学”的优化算法（teaching–learning-based optimization, TLBO），称为JLBO算法，其用于确定PV-WT-电池混合系统的最优单位容量，从而以最小的年度总成本（total annual cost, TAC）满足消费者的负载需求。系统的可靠性由最大允许的供电损失率（maximum allowable loss of power supply probability, LPSPmax）来衡量。比较JLBO算法与原Jaya、TLBO和遗传算法的结果，结果表明，在TAC方面，PV-WT-电池混合系统是最经济的方案。与PV-电池和WT-电池系统相比，该系统可以为所有提出的LPSPmax值都提供一个经济有效的解决方案。
施建中
《中国工程科学》 2015年 第17卷 第3期 页码 35-40
段金辉,李峰,王景全,程建生
《中国工程科学》 2010年 第12卷 第11期 页码 66-70
标题 作者 时间 类型 操作
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