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基于自适应遗传-粒子群优化算法的风电场微观选址优化
被引量:
3
1
作者
徐佳楠
张天瑞
李玉龙
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第16期6917-6922,共6页
为了减小尾流效应对风电场发电量的影响,提高风能利用率,提出了一种自适应权重的遗传-粒子群优化算法(genetic-particle swarm optimization algorithm,GA-PSO)。首先,以风电场单位发电成本为目标函数,风机坐标为优化变量,通过在优化变...
为了减小尾流效应对风电场发电量的影响,提高风能利用率,提出了一种自适应权重的遗传-粒子群优化算法(genetic-particle swarm optimization algorithm,GA-PSO)。首先,以风电场单位发电成本为目标函数,风机坐标为优化变量,通过在优化变量的速度更新中加入惯性权重,以改变算法的寻优速度;其次,在WASP软件选址的基础上,对风电机组进行布局优化;进而,将计算结果与遗传算法(genetic algorithm,GA)、萤火虫算法(firefly algorithm,FA)和粒子群(particle swarm algorithm,PSO)优化算法进行对比。结果表明:运用PGOA算法优化后的风电场单位发电成本为2016元/GWh,减少了232元/GWh,年发电量为82.633 GWh,比优化前提高了8.538 GWh,同时尾流损失减小了1.12%。可见研究结论对未来的风电场微观选址具有一定指导意义。
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关键词
风电场
微观选址
尾流效应
布局优化
风电成本
自适应权重
遗传-粒子群优化算法(GA-PSO)
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职称材料
题名
基于自适应遗传-粒子群优化算法的风电场微观选址优化
被引量:
3
1
作者
徐佳楠
张天瑞
李玉龙
机构
沈阳大学机械工程学院
青岛海尔施特劳斯科技有限公司海尔净水互联工厂
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第16期6917-6922,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(52075088)
中央引导地方科技发展资金计划项目(2021JH6/10500149)
辽宁省自然科学基金(20180551001)。
文摘
为了减小尾流效应对风电场发电量的影响,提高风能利用率,提出了一种自适应权重的遗传-粒子群优化算法(genetic-particle swarm optimization algorithm,GA-PSO)。首先,以风电场单位发电成本为目标函数,风机坐标为优化变量,通过在优化变量的速度更新中加入惯性权重,以改变算法的寻优速度;其次,在WASP软件选址的基础上,对风电机组进行布局优化;进而,将计算结果与遗传算法(genetic algorithm,GA)、萤火虫算法(firefly algorithm,FA)和粒子群(particle swarm algorithm,PSO)优化算法进行对比。结果表明:运用PGOA算法优化后的风电场单位发电成本为2016元/GWh,减少了232元/GWh,年发电量为82.633 GWh,比优化前提高了8.538 GWh,同时尾流损失减小了1.12%。可见研究结论对未来的风电场微观选址具有一定指导意义。
关键词
风电场
微观选址
尾流效应
布局优化
风电成本
自适应权重
遗传-粒子群优化算法(GA-PSO)
Keywords
wind farm
micro-site selection
wake effect
layout optimization
windfarm cost
adaptive weight
genetic-particle swarm optimization algorithm(GA-PSO)
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应遗传-粒子群优化算法的风电场微观选址优化
徐佳楠
张天瑞
李玉龙
《科学技术与工程》
北大核心
2023
3
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