智能算法在風(fēng)電場布置中的應(yīng)用研究.pdf

1、目前這些可發(fā)現(xiàn)的綠色能源中，發(fā)展最快的能源之一為風(fēng)能源?；谖覈且粋€含有巨大風(fēng)能資源的國家，如果此資源能夠得到充分利用，將會帶來巨大的經(jīng)濟(jì)和社會效益?，F(xiàn)如今很多研究人員通過設(shè)計合理的風(fēng)力發(fā)電場布置將此資源得以充分利用，但是目前出現(xiàn)的問題有，風(fēng)電場優(yōu)化布置設(shè)計過度依賴商業(yè)軟件、風(fēng)電場的發(fā)電成本高和單位風(fēng)力發(fā)電機出力低等?，F(xiàn)在通過大量實驗證明，通過智能算法對風(fēng)電場布置進(jìn)行優(yōu)化后，上述問題得到了有效改善，如提高了單位風(fēng)力發(fā)電機的出力同時也降

2、低了發(fā)電成本等。
　　本文對風(fēng)電場布置問題進(jìn)行優(yōu)化主要在以下兩方面:風(fēng)力發(fā)電機優(yōu)化布置和風(fēng)力發(fā)電機機組選型優(yōu)化。
　　首先針對風(fēng)力發(fā)電機布置問題分別進(jìn)行三種智能算法求解、比較得出更適合針對此問題進(jìn)行優(yōu)化的粒子群算法。雖然比較得出更適合優(yōu)化此問題的算法，但是與其他文獻(xiàn)比較得出，此算法還未達(dá)到優(yōu)化目標(biāo)，需要對算法繼續(xù)進(jìn)行改進(jìn)。考慮到算法搜索模式及策略對最終找到最優(yōu)解的影響，因此可以試圖對算法中粒子的搜索模式及策略進(jìn)行改進(jìn)來達(dá)到進(jìn)

3、一步優(yōu)化其問題的目標(biāo)。粒子群算法中粒子的搜索模式所具有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以認(rèn)作為數(shù)學(xué)中節(jié)點的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，完全規(guī)則拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)擁有高度的聚集性，完全隨機拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)具有小的平均路徑長度這些顯著優(yōu)點，但是這兩類拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)并不能顯示真實的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。本文中所介紹的小世界網(wǎng)絡(luò)模型則符合真實的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并且此模型具有平均路徑短，聚集系數(shù)高等特點?；谛∈澜缇W(wǎng)絡(luò)模型的特點，將粒子群算法中粒子的搜索模式設(shè)定為局部模式，且每個粒子的鄰域結(jié)構(gòu)（搜索空間）構(gòu)造為小