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Pré-publication, Document de travail

Wind Mill Pattern Optimization using Evolutionary Algorithms

Abstract : When designing a wind farm layout, we can reduce the number of variables by optimizing a pattern instead of considering the position of each turbine. In this paper we show that when reducing the problem to only two variables defining a grid, we can gain up to 3% of energy output on simple examples of wind farms dealing with many turbines (up to 1000) while dramatically reducing computation time. To achieve these results, we compared both a genetic algorithm and a differential evolution algorithm to previous results from the literature. These preliminary results should be extended to examples involving non-rectangular farm layouts and wind distributions that may require pattern deformation variables in order to increase solution diversity.
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Pré-publication, Document de travail
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Contributeur : Laurence Porte Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : mercredi 19 août 2020 - 12:29:20
Dernière modification le : mercredi 1 juin 2022 - 05:00:44
Archivage à long terme le : : lundi 30 novembre 2020 - 21:40:32


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  • HAL Id : hal-02917483, version 1


Charlie Vanaret, Nicolas Durand, Jean-Marc Alliot. Wind Mill Pattern Optimization using Evolutionary Algorithms. 2020. ⟨hal-02917483⟩



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