风能是可再生能源,具有分布广、储量大、绿色环保等诸多优点,世界能源紧缺的时代,风能的利用正在愈加备受推崇。数量上升的同时,等条件下的发电效率成为新一轮的评价标准。风机的尾流效应是诱发风场发电能力下降的主要原因,上下游风机间相对位置的调整可以显著改善尾流效应对下游风机输出的影响。因此,针对风场中风机群布置优化来提高发电效率的研究显得十分紧迫。本文提出了结合CFD数值模拟和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),对固定大小平坦地貌风场在匀速风条件下,以风场成本与风场总输出功率比值最小为目标函数,优化兆瓦级风场中风机群的布置方案,有效提高了风场的发电效益。本文研究内容如下:(1)建立2MW单风机的三维实体模型,MRF模型实现风轮的旋转,采用基于RANS方法的SST k-ω湍流模型计算风场绕流流场,得到风机额定功率非常接近的输出功率,验证了本文数值模拟研究方法的可行性。(2)通过研究串列布置、高低位布置、斜列布置的双风机尾流干扰效应,得到了不同排列方式的风场总输出功率随位置或高差的变化规律,进而获得下游风机与上游风机功率比随位置和高差多变量变化的多项式关系,改进了上游风机对下游风机输出影响的一位理论尾流效应。(3)以风场发电效益最高为目标函数编写适用于解决风机群布置的粒子群优化算法。通过与基于基因遗传算法的经典算例进行对比,验证本文编写的粒子群优化算法的可行性。将风机的功率比随多变量变化的多项式,通过功率曲线关系式转化得到基于三维尾流干扰风速关系式的改进粒子群优化算法,用改进后的优化算法搜索得到风场中风机群的最优布置方案。