1. 毕业设计（论文）主要内容：

研究基于遗传算法的智能型大型风电场控制技术。基于小生境遗传算法对风电场内风力机机组的布局进行优化。在优化过程中，考虑等风速同风向和变风速变风向两种简化的入流模式，采用修正的jensen尾流模型模拟机组之间尾流的相互干扰效应，以单位发电量所消耗的成本最低为目标，使用小生境遗传算法优化风电场机组的排布。给出优化后的风电场布局轮廓图、风电场机组台数、总发电量、目标函数值以及风电场的效率。通过对比分析研究，表明遗传算法取得较优的结果，可为将来真实风场的风力机排布提供参考依据。

风力发电作为现代新型绿色能源，已经成为目前极其重要的能源，在全球范围内发展迅速。风力发电并网后引起区域电网的无功分布变化，影响电网电压的稳定性，严重的情况下会致使电压崩溃，带来不可弥补的重大损失。因此,必须在场内采取合理的无功补偿措施，改良风电场内潮流分布，减少风电场场内网损，进而使系统电压稳定性提高。但由于风电场本身所具有的随机性、间歇性、不可控性特点，到目前为止还没有出现非常完善、成熟的无功补偿优化措施。基于前人研究成果并结合风电场自身特点，对风电场无功补偿优化做进一步的研究。分析影响风电场无功功率分布的电气设备。做出含风电场电力系统中风力发电机、变压器、输电线路、无功补偿装置及考虑负荷静态特性的数学模型。基于于psasp软件，构建含风电场电力系统潮流计算的基本模型。为进一步研究风电场无功补偿优化研究提供数据支撑。结合湖北省风电场的实际状况，建立实际风场内各组成部分及相应的数学模型；构建以风电场电压质量最好、风电场并网点电压偏差最小和风电场无功补偿容量最少的风电场无功补偿优化模型；对遗传算法处理无功优化问题的不足提出一些针对性的改进；通过psasp软件及仿真平台，将电压稳定模态分析法和改进后的遗传算法相结合的方法应用于实际风电场无功补偿优化，仿真结果显示遗传算法具有很好的无功优化补偿效果。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1.查阅至少20篇中英文文献，了解国内外研究现状；

2.掌握本课题的基本理论，并且能提出自己的创新点；

3.根据课题的理论及实践创新，提出相应的数学模型，做一些模拟仿真实验，熟悉和使用相关的软件：如：matlab、solidworks、autocad、和ansys cfx流体分析及仿真软件或fluent流体分析及仿真软件、电力系统仿真软件pscad等。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

2017年12月-2018年1月，查阅近五年参考文献资料，建议谷歌学术搜索英文文献为主，中文文献为辅，其中，需要阅读至少30篇外文文献，翻译20篇外文文献。每一至两周向指导老师和辅助指导的研究生汇报毕业设计论文研究进展；

2018年2月份结合研究目标开始绘图、建模、模拟仿真、算法研究、控制方法，完成翻译20篇外文文献；

2018年3月中旬前提交开题报告，阶段性报告每周一次；

4. 主要参考文献

1. 《大型风电场发电功率建模与预测》，作者:冬雷，廖晓钟，王丽婕，编著出版社:科学出版社出版时间:2014年10月

2. 《风力发电机组的控制技术》 第3版，作者:叶杭冶　编著出版社:机械工业出版社， 出版时间:2015年07月

3. 《风力发电系统的功率变换与控制》， 出版社名称: 机械工业出版社出版时间: 2012年05月作者: (加)吴斌译者: 卫三民，isbn编号: 9787111381693。