(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110366219.3 (22)申请日 2021.04.0 6 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113177351 A (43)申请公布日 2021.07.27 (73)专利权人 国家海洋技术中心 地址 300112 天津市南 开区芥园西道 219号 (72)发明人 吴亚楠　武贺　周庆伟　 (74)专利代理 机构 天津企兴智财知识产权代理 有限公司 12 226 专利代理师 苏冲 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/00(2006.01)审查员 王雨晴 (54)发明名称 一种基于量子离散粒子群算法的涡轮机阵 列优化方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于量子离散粒子群算 法的涡轮机阵列优化方法， 包括确定涡轮机阵列 布放区域、 布放区域内潮流场分布、 涡 轮机参数； 对粒子群中每个粒子代表的涡轮机数量和涡轮 机位置进行初始化； 计算在海域中布放涡轮机 后， 每个粒子中各涡轮机位置的潮流流速、 潮流 能阵列中各个涡轮机的发电功率和潮流能阵列 总发电功率、 计算潮流能发电场总成本， 每个粒 子的更新速度和更新位置； 判断涡 轮机阵列是否 满足安全距离、 最小水深 的约束条件； 判断粒子 群是否达到粒子群迭代次数， 选择最优布局。 本 发明所述的基于量子离散粒子群算法的涡轮机 阵列优化方法， 实现了涡轮机阵列布局自动优 化， 为潮流能发电场涡轮机阵列的布局设计提供 参考。 权利要求书2页 说明书6页 附图5页 CN 113177351 B 2022.09.20 CN 113177351 B 1.一种基于量子 离散粒子群算法的涡轮机阵列优化方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： S1、 根据海域流场实际情况， 确定涡轮机阵列布放区域、 布放区域内潮流场分布， 将涡 轮机阵列布放区域进行矩形网格离 散化， 每个网格包 含位置坐标、 水深、 流速流向信息； S2、 确定涡轮机参数， 确定粒子群中粒子个数和迭代数及约束条件； 所述粒子群算法为量子离散粒子群算法， 每个粒子是离散的矢量粒子， 粒子群表述为Z ＝[Z1,Z2,...,ZM]， 其中， M为粒子群的群体规模， N为粒子离散化后的位 数， 离散粒子每一 位 只可取0或1； S3、 对粒子群中每 个粒子代 表的涡轮机数量和涡轮机位置进行初始化； S4、 根据尾流模型判断涡轮机是否受其他涡轮机的尾流影响， 计算在海域中布放涡轮 机后， 每个粒子中各涡轮机位置的潮流流速， 计算潮流能阵列中各个涡轮机的发电功率和 潮流能阵列总发电功率； S5、 计算潮流能发电场总成本， 计算目标函数， 即平准 化度电成本； S6、 根据潮流能发电场平准化度电成本， 计算粒子群中每个粒子的更新速度和更新位 置； S7、 判断涡轮机阵列是否满足安全距离、 最小水深的约束条件， 若否， 则返回步骤S6； S8、 计算每个粒子位置更新后的目标函数， 更新粒子群中的个体最优布局和全局最优 布局； S9、 判断粒子群是否 达到粒子群迭代次数， 若否， 则返回步骤S4； S10、 算法结束后， 选择 粒子群中全局最优个 体作为最优布局； 所述步骤S6中的粒子i的速度更新和位置更新计算公式： xi(t+1)＝xi(t)+vi(t+1) 更新速度v是由0, ‑1和1组成的p ×k行1列矩阵， p行k列矩阵代表离散的布放海域， F (x)、 T(x)均为随机选择函数， f为粒子选择F(x)更新速度的概率， t为当前迭代循环数， 位置 x为0和1组成的p ×k行1列矩阵， 数值1所在位置为涡轮机位置； 当粒子以概率f选择F(x)更 新速度时， F(x)函数从x＝ 1的位置选择1个目标函数最大的位置， 给更新速度赋值为 ‑1， 在x ＝0的位置随机选择1个， 给更新速度赋值为1， 其他位置为0， 得到vk(t+1)； 当粒子以概率1 ‑ f选择T(x)更新速度时， T(x)函数选择2个x＝1 的位置给更新速度赋值为 ‑1， 在x＝0的位置 随机选择2个， 给 更新速度赋值 为1， 其他位置为0， 得到vk(t+1)。 2.根据权利要求1所述的一种基于量子离散粒子群算法的涡轮机阵列优化方法， 其特 征在于： 所述 步骤S1中的潮流场分布由经实测潮流数据验证的海洋数值模型模拟得到 。 3.根据权利要求1所述的一种基于量子离散粒子群算法的涡轮机阵列优化方法， 其特 征在于： 所述 步骤S2中的涡轮机参数包括涡轮机直径、 总转换效率、 推力系数。 4.根据权利要求1所述的一种基于量子离散粒子群算法的涡轮机阵列优化方法， 其特 征在于： 所述 步骤S4中的尾流模型为Jensen尾流模型。 5.根据权利要求1所述的一种基于量子离散粒子群算法的涡轮机阵列优化方法， 其特 征在于： 所述 步骤S5中计算潮流能发电场总成本包括基础投资、 施工成本、 运维成本 。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113177351 B 26.根据权利要求1所述的一种基于量子离散粒子群算法的涡轮机阵列优化方法， 其特 征在于： 所述 步骤S5中平准 化度电成本(LCOE)计算公式为： 潮流能发电场中Nt台涡轮机在时间T内的总发电量 其中， ui为涡轮机位置的潮流流速， Nt为涡轮机数， ρ为水的密度， η为涡轮机总转换效 率， S为涡轮机叶片旋转扫过的面积。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113177351 B 3