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雙饋風力發電機設計可以根據經驗值進行最初設計，但是由于電機設計的變量多，約束條件復雜，要尋求一個最優的設計方案，僅憑經驗遠遠不夠，所以需要依靠計算機通過編寫合適的優化程序進行快速高效的設計。文中將遺傳優化算法應用到雙饋風力發電機優化設計當中，全局尋優電機成本。結果表明該優化設計方案合理，電機成本降低了 8．5%，驗證了該方案的正確性。
雙饋風力發電機優化設計是以最優化數學理論為基礎，借助于計算機，自動尋求最優設計方案的一種設計方法，它具有多極值、多非線性約束等特點，其約束條件和目標代價函數用關系式都很難直接表示。傳統的電機優化設計多采用序貫加權加速因子法、乘子罰函數法、復形法、罰函數法以及爬山類算法等，這些方法在不同程度上得到了成功的應用，但是上述方法也有很多缺點，如容易收斂于局部最優點，優化結果與初始點的選取有關，對離散變量處理有一定困難等。
遺傳算法（ Genetic Algorithms，GA） 是近年來迅速發展起來的一種新的全局優化算法。美國霍蘭（ Holland） 教授及他的團隊在 70 年代初提出并創立該算法。它植根于自然進化與遺傳機理，最早是用于模擬自然界的自適應（ 適者生存） 現象，后來被引向于廣泛的工程問題。
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