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Optimization of Wind Turbine Power Coefficient Parameters using Hybrid Technique

机译：混合技术优化风力机功率系数参数

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Wind turbine is a device that is used for converting kinetic energy from the wind into mechanical energy. The efficiency of wind turbine mainly depends on power coefficient of wind turbine. Maximization of power coefficient is one of the important factors for increasing efficiency in wind turbine. The maximized power coefficient enables high power production at low costs. The power coefficient is maximized by selecting suitable the values of design parameters. In this work a hybrid technique is proposed to optimize the power coefficient parameters of wind turbine blades. The proposed technique is a combination of genetic algorithm and artificial neural network (ANN). Genetic Algorithm is one of the evolutionary programs and it is used to optimize the parameters of power coefficient. The proposed genetic algorithm performs optimization in two phases. Initially, power coefficient parameters are determined for the respective angle of attack and optimized by using genetic algorithm phase Ⅰ. ANN is used to generate the training data of design parameters of wind turbine. From the training data set, the best power coefficient parameters are optimized by executing phase Ⅱ of the genetic algorithm. The proposed method is evaluated and its performances are identified.
机译：风力涡轮机是用于将风的动能转换为机械能的装置。风力发电机的效率主要取决于风力发电机的功率系数。功率系数的最大化是提高风力涡轮机效率的重要因素之一。最大化的功率系数可实现低成本高功率生产。通过选择合适的设计参数值，可以使功率系数最大化。在这项工作中，提出了一种混合技术来优化风力涡轮机叶片的功率系数参数。所提出的技术是遗传算法和人工神经网络（ANN）的结合。遗传算法是进化程序之一，用于优化功率系数参数。提出的遗传算法分两个阶段进行优化。最初，针对各个迎角确定功率系数参数，并使用遗传算法阶段Ⅰ对其进行优化。神经网络用于生成风机设计参数的训练数据。从训练数据集中，通过执行遗传算法的第二阶段来优化最佳功率系数参数。对提出的方法进行了评估，并确定了其性能。

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