利用伴随方法优化潮汐涡轮机阵列
最优化与控制
2013-10-15 v2 计算工程、金融与科学
摘要
海洋潮汐具有产生大量可再生能源的潜力。潮汐流发电机是提取和利用这种潜力的关键技术之一。为了提取具有经济价值的电量，通常必须将数百台潮汐涡轮机部署成阵列。这自然引出了如何配置这些涡轮机以提取最大功率的问题：涡轮机的定位和单独调节可能会显著影响提取的功率，因此具有重大的经济利益。然而，由于法律对场地的限制、涡轮机尾流的非线性相互作用以及功率对流速的立方依赖关系，手动优化十分困难。本文的创新贡献在于将该问题表述为受物理模型约束的优化问题，并使用高效的基于梯度的优化算法进行求解。在每次优化迭代中，二维有限元浅水模型预测当前阵列配置的流动和性能。然后通过求解相关的伴随方程，以远小于流动解所需的时间分数，计算提取功率相对于涡轮机位置及其调节参数的梯度。这些方程将因果关系从提取的功率向后传播回涡轮机位置和调节参数。这使得梯度的计算成本几乎与涡轮机数量无关，这对任何实际应用都至关重要。通过在四种理想化场景以及苏格兰彭特兰湾内湾 (Inner Sound of the Pentland Firth) 多达 256 台涡轮机的更现实案例中优化涡轮机阵列，展示了该方法的实用性。
引用
@article{arxiv.1304.1768,
title = {Tidal turbine array optimisation using the adjoint approach},
author = {S. W. Funke and P. E. Farrell and M. D. Piggott},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.1768},
year = {2013}
}