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龙图腾网恭喜中国大唐集团科学技术研究院有限公司中南电力试验研究院申请的专利一种考虑环境收益的风电机组设计参数优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114662235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210268501.2，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种考虑环境收益的风电机组设计参数优化方法是由袁卓;张文涛;李勇;张军科;夏亚磊;刘亚洲;侯青山设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑环境收益的风电机组设计参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种考虑环境收益的风电机组设计参数优化方法，技术方案是，通过分析风电机组初始投资费用组成部分，建立各部分费用与其质量的关系表达式；从风资源分布、机组功率两方面建立风电机组年发电量关系表达式，进而得出年运行和维护费用的表达式；从初始投资费用、年固定收益率、年运行和维护费用、年发电量这4个方面建立风电机组设计参数优化模型；考虑风电机组的环境收益，利用粒子群算法对风轮直径、轮毂高度、额定功率、额定风速这4个设计参数进行优化，获得最佳风电机组设计参数下的最小实际投资成本，避免了过度优化某一设计参数的投资成本而忽略其他设计参数的投资成本。

本发明授权一种考虑环境收益的风电机组设计参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑环境收益的风电机组设计参数优化方法，其特征在于，在风电机组设计制造过程中，以风电机组单位发电量的投资费用来定义投资成本，以风电机组单位发电量的“折减成本”来定义环境收益，选取风轮直径D、轮毂高度H、额定功率Prate、额定风速VR这4个设计参数，建立考虑环境收益的风电机组设计参数优化的数学模型；将所述数学模型作为粒子群算法的适应度函数并利用粒子群算法可快速高效得出优化的解，从而得到风电机组的最小实际投资成本；所述投资成本选取初始投资费用、年运行和维护费用、年发电量、年固定收益率这4部分进行计算；风电机组的投资成本为： 其中：CICC-初始投资费用；CFCR-年固定收益率；COM-年运行和维护费用；CAEP-年发电量；CCOE-风电机组投资成本；其方法具体包括以下步骤：S1：选取风机叶片、轮毂、主轴、齿轮箱、发电机、联轴器、机舱底盘和罩、偏航系统、变距机构、油冷却和排风、减震器、控制器、塔架、刹车系统、基础、装配、运输、并网装置这18个部件计入风电机组初始投资费用CICC，各个部件费用和重量有近似线性的比例关系，其关系表达式为： 其中：Cx-部件的费用；mx-部件的重量；x-设计参数；C0-参考机组部件的设计费用；m0-参考机组的部件重量；μ-参考因子；S2：选取风电机组自身功率、风力资源条件两方面计算风电机组的年发电量CAEP，其表达式为： 其中：vcut-in-切入风速，代表风机叶片刚好转动时的风速；vcut-out-切出风速，代表风机叶片因风速过大而自动保护停止转动时的风速；fv-出现风速v的概率；Pv-风速v时风电机组输出功率；Δv-速度间隔，取值为0.01ms；具体地，采用Weibull概率密度函数描述风速分布，其表达式为： 其中：c-尺寸参数，影响平均风速大小；k-形状参数，影响分布宽度；e-自然常数；风速变化趋势可由平均风速和其方差来反映，利用方差估计来计算c和k，其表达式为： 其中：Γ·为Gamma函数，vmean为平均风速；σ为平均风速的方差；具体地，风电机组实际运行过程中，其风速v大小和轮毂高度H关系的表达式： 其中：v、v0分别是H、H0高度上的风速，v0和H0是参考速度和参考高度；α-风切变指数因子，其值随地形环境而变化，取值为17；具体地，取平均功率Pave来代替输出功率Pv，而平均功率Pave可表达为额定风速和风轮直径的函数，其表达式： 其中：Cp-风能利用系数，取额定风速下的值；ρ-空气密度，kgm3，取标准大气压状态；VR-额定风速，ms；D-风轮直径，m；η1-发电效率；η2-驱动链传输效率；S3：选取部件更新费用和运行维护费用之和作为年运行和维护费用COM，其表达式为：COM＝10.7·Prate+0.007·CAEP7其中：Prate-风电机组额定功率；所述年固定收益率CFCR为常数；S4：相比较于火力发电，风力发电具有“减碳、减NOx”这些环境收益，本方法在风电机组设计制造过程中，从设计参数角度给予经济效益考虑；在环境收益部分，将火电机组产生的灰、渣、气这些污染物的治理费用等价为风电机组设计制造时的“折减成本”，其表达式为： 其中：CCOD-环境收益，β-折减系数；S5：结合步骤S1-S4，以投资成本和环境收益为优化指标，建立风电机组设计参数优化函数，具体表达式为：CACI＝CCOE-CCOD＝FD,H,Prate,VR9Dmin≤D≤DmaxHmin≤H≤HmaxPrate,min≤Prate≤Prate，maxVR,min≤VR≤VR,max其中：CACI-实际投资成本；Dmin、Dmax-风轮直径最小、最大取值；Hmin、Hmax-轮毂高度最小、最大取值；Prate，min、Prate,max-额定功率最小、最大取值；VR,min、VR,max-额定风速最小、最大取值；由上式可知，在风电机组设计制造过程中，可通过优化风轮直径、轮毂高度、机组额定功率、额定风速这4个设计参数得到风电机组的最小实际投资成本，利用粒子群算法可快速高效得出优化的解。

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