负责该项研究的阿德莱德大学计算机科学学院的弗兰克·诺伊曼博士说，可再生能源正在世界范围内发挥着越来越重要的作用。为了提高风电场的生产效率，需要找到一种新的方法进一步提高涡轮机的性能。对风力发电而言，步进电机涡轮机安置位置至关重要，但对其进行的计算却是一件非常复杂的事情。这需要考虑尾流效应、风力系数以及复杂的涡轮机空气动力学因素，此外还需要在保证发电量的同时尽量减少电场占地面积。进化算法正好能当此重任，它是一种用于优化问题的启发式算法，通过这种算法可以在不断优化改进的情况下，终获得适合的解决方案。

　　诺伊曼说：“你可以把它想象成一对夫妇生育了很多的子孙，而每个人都有着不同的特色。随着进化的发展，新产生的后代或者解决方案都将优于上一代。此外，这种计算方法还可以进行并行计算以缩短评估过程。”

　　诺伊曼说，在用于解决复杂问题的算法中，步进电机除进化算法还有基于蚁群研究的蚁群优化（ACO）。这是一种通过对蚁群行为模式的研究来求解复杂组合优化问题的方法。诺伊曼说：“对蚁群进行观察后，你就会发现它们能够对信息进行非常有效的传递，只需经过一小段时间，步进电机它们就能找到获得食物的途径。我们同样也可以利用这样的方法来解决人类面临的问题。”

　　据了解，诺伊曼先前供职于德国马克斯·普朗克协会下属的研究机构，今年刚刚来到阿德莱德大学。目前他正在与美国麻省理工学院的研究人员就风电发电机化安置问题展开研究。目前使用为普遍的传统方法只能对少量涡轮机的安置位置进行计算，而新的方法可以一次处理多达1000台涡轮机的定位选址问题。今后，研究人员还将对这一算法进行调整，以使其适应不同型号的涡轮机所带来的尾流效应和更为复杂的空气动力学模型。来源科技日报)
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