多類型風(fēng)電機(jī)組風(fēng)電場間距限制與布局優(yōu)化研究。本文對風(fēng)電場的間距限制和非均勻風(fēng)電場的布局優(yōu)化問題進(jìn)行了研究。1.提出了定向限制法（僅在盛行風(fēng)向上限制風(fēng)機(jī)距離大于5D。也就是減小側(cè)風(fēng)向的風(fēng)機(jī)間距（如3D），增大順風(fēng)向的間距限制（如5D）），將該方法得到的風(fēng)場利用率與全向限制（如兩風(fēng)機(jī)各個方向的間距不小于5D）進(jìn)行比較。2.本文采用了基于詹森尾流模型的概念性二維尾流模型，考慮了輪轂高度差。該模型根據(jù)面積比原理考慮了部分尾流效應(yīng)，可以更準(zhǔn)確地估計風(fēng)損失。3.通過四個典型算例驗證了定向限制和優(yōu)化方法的有效性。本文給出5種類型的風(fēng)機(jī)，他們的轉(zhuǎn)子直徑、輪轂高度、額定功率等均不相同。（1）案例一：具有均勻風(fēng)機(jī)的對齊布局風(fēng)電場。該風(fēng)電場僅包含一種風(fēng)機(jī)，共48臺。風(fēng)的唯一方向是北方，輪轂高度的風(fēng)速為8.0m/s。采用定向限制（WT與3行16列對齊，側(cè)風(fēng)間隔縮短但大于3D，順風(fēng)間隔相應(yīng)增加。）使得風(fēng)電場效率達(dá)96%，而全向限制（WT以6行8列對齊，dWTmin>5D ，效率為81%。（2）案例2：采用均勻風(fēng)機(jī)的優(yōu)化布局。在案例一定向限制的基礎(chǔ)上，以年發(fā)電量最高為目標(biāo)，采用多種群遺傳算法（MPGA）優(yōu)化風(fēng)機(jī)布局，使得風(fēng)電場效率為98%。（3）案例三：具有非均勻風(fēng)機(jī)的優(yōu)化布局。風(fēng)電場包含5種類型的風(fēng)機(jī)，風(fēng)電機(jī)組總數(shù)為45臺，每種機(jī)型9臺。風(fēng)向：北風(fēng)，輪轂高度135m處的風(fēng)速為10 m/s，風(fēng)速隨輪轂高度的變化而變化。采用MPGA算法進(jìn)行優(yōu)化。應(yīng)用方向限制，其限制區(qū)域是順風(fēng)方向的5D距離和側(cè)風(fēng)方向2.5D距離。優(yōu)化結(jié)果，風(fēng)電場效率高達(dá)99.21%，風(fēng)電場的輸出功率為84.24MW。（4）案例四：香港沙洲島近海海域4km×4km潛在海上風(fēng)電場。用了五種類型的風(fēng)力發(fā)電機(jī)，風(fēng)速來自觀測數(shù)據(jù)，并考慮了風(fēng)速隨高度的變化，這在案例3中已經(jīng)介紹過。MPGA仍然是優(yōu)化工具，方向限制也被應(yīng)用，在順風(fēng)方向的5D距離和側(cè)風(fēng)方向的3D距離的限制。風(fēng)電場的輸出功率為98.57%。4.結(jié)論：（1）采用方向約束和多種群遺傳算法對非均勻風(fēng)電場進(jìn)行優(yōu)化是一種有效的方法，可以充分利用風(fēng)能資源。（2）對于具有高度集中的風(fēng)向的區(qū)域，方向限制更有效地起作用。（3）定向限制的限制區(qū)域小于全向限制的限制區(qū)域。因此，方向限制的應(yīng)用還可以通過安裝更多的風(fēng)機(jī)來提高風(fēng)電場的容量。