基于动力学模型和多种群遗传算法的漂浮式风电机组调谐质量阻尼器参数优化

针对5 MW ITI Barge型漂浮式风电机组，该文利用动力学模型和多种群遗传算法配合寻求机舱中调谐质量阻尼器（TMD）各参数最优解。首先，基于拉格朗日方程建立含TMD的风电机组动力学模型，采用列文伯格-马夸尔特（LM）算法对模型中未知参数辨识；其次，以塔架纵向位移标准差为目标函数，采用多种群遗传算法和动力学模型配合对TMD各参数寻优。最后，按照最优解重新设计TMD参数，分别在5种典型风浪组合载荷工况下，利用FAST全耦合模型验证TMD的减载效果。结果显示：优化参数后的TMD能够有效降低Barge型漂浮式风电机组的关键部位的疲劳载荷。对比无TMD控制时，塔架纵向位移标准差降低约6%～48%；塔根纵向弯矩标准差降低约10%～45%；叶根纵向弯矩标准差降低约11%～33%。