《Energy Conversion and Management-X》：A novel simulation–optimization framework for techno-economic analysis and optimal design of wind energy systems with NPV maximization
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本文针对中低风速地区风电场投资决策难题，提出一种结合仿真与优化的两阶段框架。研究人员通过非线性规划优化单机设计参数，并采用回归引导的混合整数非线性规划优化风场布局，以最大化净现值（NPV）。案例研究表明，优化后的风电场在埃及法尤姆地区可实现1420万美元NPV，较基准布局提升62%，为低风速资源开发提供了技术经济决策支持。
在全球能源转型背景下，风能作为清洁可再生能源的重要组成部分，其开发利用日益受到重视。然而，在平均风速较低的中等风能资源区，传统高风速设计的商业化风力发电机往往难以实现理想的经济效益。这些地区风电场投资面临双重挑战：现成风机与当地风资源不匹配导致能量捕获效率低下，以及风机间尾流效应造成的能量损失会进一步降低项目收益。埃及法尤姆地区正是典型代表，其年平均风速仅4.69米/秒，属于低中风速区，亟需针对性的优化设计方法。
为破解这一难题，Ahmed Shaban、Nasr Al-Hinai和Suzan Abdelhady在《Energy Conversion and Management-X》上发表研究，提出了一种创新的两阶段仿真优化框架。该框架将风机级设计与风场级布局整合考虑，以净现值（NPV, Net Present Value）最大化为统一目标，为投资者提供从单机选型到全场规划的完整决策支持。
研究采用的关键技术方法包括：第一阶段通过非线性规划（NLP, Nonlinear Programming）优化风机转子半径、轮毂高度和额定功率等参数；第二阶段利用系统顾问模型（SAM, System Advisor Model）进行高保真仿真，基于仿真数据建立二阶多项式回归模型，最终通过混合整数非线性规划（MINLP, Mixed-Integer Nonlinear Programming）求解最优布局。研究还采用蒙特卡洛模拟评估方案在风速不确定性下的稳健性。
6.1. 最优风力发电机设计
通过非线性优化模型确定法尤姆地区最优风机配置：转子半径41.98米、轮毂高度80米、额定功率1679.29千瓦。该定制化设计年发电量达412.39万千瓦时，容量因子28%，净现值92.04万美元。与SAM内置商用风机对比验证表明，优化设计在低风速条件下性能显著优于现成机型。
6.2. 最优风电场设计
基于2601组SAM仿真实验数据建立回归模型，优化得到42台风机布局方案：行间距3.40D（D为转子直径）、列间距3.97D。该布局年发电量123.25吉瓦时，尾流损失13.49%，净现值1405.51万美元。与传统密集布局（49台，间距3D）相比，净现值提升62%，尾流损失降低34.2%。
6.3. 蒙特卡洛模拟验证
通过1000次蒙特卡洛模拟评估优化方案抗干扰能力。结果表明，净现值均值为1449万美元（标准差1087万美元），年发电量均值123.97吉瓦时（标准差16.5吉瓦时），且确定性优化结果位于模拟分布范围内，证实方案在风速波动下仍保持稳健。
6.4. 敏感性分析
单因素敏感性分析显示，风速±10%波动可使净现值在750-2000万美元间变化，电价波动影响次之，投资成本变动影响相对较小。这表明精准的风资源评估和稳定的电价机制对项目收益至关重要。
该研究构建的仿真优化框架成功解决了中低风速地区风电场设计的核心矛盾。通过定制化风机与优化布局的协同设计，在有限风能资源下实现经济收益最大化。案例验证表明，该框架在埃及法尤姆和阿曼杜克姆两地均能生成优于商用方案的配置，展现出良好的适应性和工程应用价值。未来研究可进一步融入多目标优化、复杂地形建模等扩展功能，为全球中低风速区域风电开发提供更强大的决策工具。
