雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)設(shè)計(jì)可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行最初設(shè)計(jì)，但是由于電機(jī)設(shè)計(jì)的變量多，約束條件復(fù)雜，要尋求一個(gè)最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案，僅憑經(jīng)驗(yàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，所以需要依靠計(jì)算機(jī)通過編寫合適的優(yōu)化程序進(jìn)行快速高效的設(shè)計(jì)。文中將遺傳優(yōu)化算法應(yīng)用到雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)當(dāng)中，全局尋優(yōu)電機(jī)成本。結(jié)果表明該優(yōu)化設(shè)計(jì)方案合理，電機(jī)成本降低了 8．5%，驗(yàn)證了該方案的正確性。

　　雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)是以最優(yōu)化數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)，借助于計(jì)算機(jī)，自動(dòng)尋求最優(yōu)設(shè)計(jì)方案的一種設(shè)計(jì)方法，它具有多極值、多非線性約束等特點(diǎn)，其約束條件和目標(biāo)代價(jià)函數(shù)用關(guān)系式都很難直接表示。傳統(tǒng)的電機(jī)優(yōu)化設(shè)計(jì)多采用序貫加權(quán)加速因子法、乘子罰函數(shù)法、復(fù)形法、罰函數(shù)法以及爬山類算法等，這些方法在不同程度上得到了成功的應(yīng)用，但是上述方法也有很多缺點(diǎn)，如容易收斂于局部最優(yōu)點(diǎn)，優(yōu)化結(jié)果與初始點(diǎn)的選取有關(guān)，對(duì)離散變量處理有一定困難等。

　　遺傳算法（ Genetic Algorithms，GA） 是近年來迅速發(fā)展起來的一種新的全局優(yōu)化算法。美國霍蘭（ Holland） 教授及他的團(tuán)隊(duì)在 70 年代初提出并創(chuàng)立該算法。它植根于自然進(jìn)化與遺傳機(jī)理，最早是用于模擬自然界的自適應(yīng)（ 適者生存） 現(xiàn)象，后來被引向于廣泛的工程問題。