数据集概述
该数据集支持风电机组集体与个体变桨控制的多目标优化研究，包含15MW IEA参考风电机组在22m/s湍流风条件下的帕累托前沿数据、最优控制参数及仿真结果，涉及四种控制配置的多目标优化与决策分析。
文件详解
该数据集包含两个核心目录，具体说明如下：
- Multi-objective optimization results/目录：
- Figure5.fig：Figure5 - 不同控制器DEL(M)与ISE(Pg)对比的帕累托前沿图
- Figure5_generate.m：生成Figure5的MATLAB脚本
- Figure6.fig：Figure6 - 展示k_{P cpc}、k_{I cpc}等参数与DEL(M)关系的子图
- Figure6_generate.m：生成Figure6的MATLAB脚本
- ParetoFrontsData.mat：包含帕累托前沿数据的MATLAB文件
- SubplotData.mat：包含子图数据的MATLAB文件
- Table1_OPTIMAL CPC-IPC PARAMETERS.mat：CPC-IPC控制器最优参数的MATLAB文件
- Table2_Pareto_and_Control_Parameters.xlsx：汇总帕累托前沿与控制参数的Excel文件
- Simulation results/目录：
- Figure7.fig：Figure7 - 不同控制器DEL M与ISE_{Pg}跨种子对比的柱状图
- Figure7_generate.m：生成Figure7的MATLAB脚本
- Figure8.fig：Figure8 - CPC IPC变体标准化性能对比的雷达图
- Figure8_generate.m：生成Figure8的MATLAB脚本
- Figure9.fig：Figure9 - 不同控制器v、P_g等时序数据的子图
- Figure9_data.mat：包含时序数据的MATLAB文件
适用场景
- 风电机组控制策略优化研究：分析不同变桨控制配置的多目标优化效果
- 可再生能源工程分析：评估风电机组在湍流风条件下的载荷与功率调节性能
- 智能算法应用研究：验证NSGA-II遗传算法与TOPSIS决策方法在多目标优化中的应用
- 风电场运行效率提升：为风电机组控制参数整定提供数据支持
