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摘要：本发明公开一种考虑风力机疲劳控制的风电场布局设计方法，根据风力机的载荷影响因素构建疲劳载荷数据库；基于预构建的尾流模型和疲劳载荷数据库，利用机器学习方法和随机搜索优化算法对风电场的布局进行优化设计；其中，所述优化设计包括风力机的疲劳载荷和风电场的年发电量。考虑了影响载荷大小的因素，并且将风力机叶片、塔架、轴的疲劳寿命纳入考虑，防止尽管优化后风电场年发电量增加，但风电场内风力机疲劳损伤远大于初始疲劳损伤的现象出现。

主权项：1.一种考虑风力机疲劳控制的风电场布局设计方法，其特征在于，包括：根据风力机的载荷影响参数构建疲劳载荷数据库，包括：分析风力机的载荷影响因素；计算风力机疲劳载荷数据库；处理风力机疲劳载荷数据库；所述风力机的载荷影响因素，包括：风力机的瞬时推力、湍流强度和风速的大小；所述计算风力机疲劳载荷数据库，包括：使用MATLAB、TurbSim和OpenFAST生成创建模拟风力机运行所需的风场数据，将生成的有关时间序列的风场数据二进制文件导入OpenFAST中进行仿真，得到风力机的运行数据；所述处理风力机疲劳载荷数据库，包括：使用BP神经网络进行风力机疲劳载荷数据库处理；具体的处理过程为：将疲劳载荷数据划分为训练集和测试集，使用训练集和测试集训练BP神经网络；其中，BP神经网络的输入为平均风速、湍流强度、风切变指数、入流方向距离、轴线与轴线之间距离，输出为等效疲劳载荷数据；基于预构建的尾流模型和疲劳载荷数据库，利用随机搜索优化算法对风电场的布局进行优化设计；其中，所述优化设计包括风力机的疲劳载荷和风电场的年发电量；所述尾流模型为改进高斯尾流模型，所述尾流模型的计算公式为： 式中，Uhub是轮毂高度的入流速度，α为风切变指数，F是最大尾流速度亏损比，r是下游任意一点到尾流中心的距离，Uw是尾流速度，rw是尾流宽度，zhub表示轮毂高度，z表示垂直方向的距离；其中，参数σ2g、Ag和Bg，计算公式如下： 其中，对于参数rw计算公式如下： 式中，a＝1.216，b＝0.2071-0.144F，c＝0.28832F-1-CTrd2r2wF2，k＝0.4，x是在下游方向上距离风力机的距离，D是风力机直径，rd是风力机半径；其中，对于参数F计算公式如下： 式中，Ti0为环境湍流强度，CT为推力系数。

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