一种风电机组结构化模型全工况参数优化的方法

一种风电机组结构化模型全工况参数优化的方法为生成N组PI参数组合作为种群，将种群初始化，构建一个改进的适应度函数，采用遗传算法进行全局搜索，确定改进的适应度最优解区域；以遗传算法输出的最优解作为模拟退火算法的初始解集，对初始解集添加扰动，生成新解集；计算新解集的适应度差值ΔF；若ΔF<0，接受新解，否则以改进的接受概率P接受新解；模拟退火算法优化解并输出全局最优解。遗传算法快速定位潜在优解区域，显著提升全局搜索效率；模拟退火算法在局部搜索中动态调整对劣解的接受策略，两者实现全局探索与局部收敛的互补增强，突破了单一算法在收敛速度与全局性间的矛盾。