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振蕩浮子式波浪發(fā)電系統(tǒng)最優(yōu)負(fù)載智能算法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-07-02 15:16
  波浪發(fā)電是一種新能源發(fā)電方式,波浪能功率密度大、可預(yù)測(cè)性較好,具有良好的開發(fā)利用潛力。如何尋找最優(yōu)負(fù)載使波浪發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率達(dá)到最大值,是波浪發(fā)電研究的關(guān)鍵技術(shù)。最大波浪能捕獲的智能優(yōu)化算法,可提高最優(yōu)負(fù)載尋優(yōu)策略的適應(yīng)性。通過分析振蕩浮子式波浪發(fā)電系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)、工作原理、浮子的運(yùn)動(dòng)方程及系統(tǒng)輸出的平均功率,導(dǎo)出波浪能捕獲率和輸出功率與激勵(lì)力比值的數(shù)學(xué)表達(dá)式,通過Matlab軟件繪制函數(shù)的曲線圖,分析其動(dòng)態(tài)特性。針對(duì)波浪發(fā)電粒子群算法最優(yōu)負(fù)載尋找過程中,存在早熟收斂和局部搜索能力不足的問題,應(yīng)用基于模擬退火算法的粒子群優(yōu)化方案,每次更新粒子的速度和位置時(shí),通過比較當(dāng)前溫度下各個(gè)粒子的適配值與隨機(jī)數(shù)的大小,從所有粒子中確定全局最優(yōu)解的替代值,使粒子群算法在發(fā)生早熟收斂時(shí)能夠跳出局部最優(yōu),并快速找到全局最優(yōu)解。仿真結(jié)果表明,算法可有效提高波浪能捕獲率。針對(duì)波浪發(fā)電系統(tǒng)遺傳算法負(fù)載尋優(yōu)過程中,因群體中的所有個(gè)體較快趨于單一化而停止進(jìn)化,導(dǎo)致難以獲得最優(yōu)解,引入多種群遺傳優(yōu)化新算法。該算法在初始階段引入多個(gè)種群同時(shí)進(jìn)行搜索,并對(duì)每個(gè)種群賦予不同的交叉、變異概率,使算法能夠兼顧全局與局部搜索... 

【文章來源】:廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】:77 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

振蕩浮子式波浪發(fā)電系統(tǒng)最優(yōu)負(fù)載智能算法研究


多層SSG裝置的橫截面圖

丹麥,波浪能,波浪反射,發(fā)電裝置


圖 2-4 Wave Dragon 結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2-4 Schematic diagram of the Wave Dragon device丹麥的Wave Dragon波浪能裝置是目前最成熟的漫反射型發(fā)電裝置,由示意圖2-3、結(jié)構(gòu)圖 2-4 可看出,該裝置由三部分組成,分別是兩個(gè)波浪反射器、一個(gè)中央平臺(tái)以

結(jié)構(gòu)示意圖,波浪能,波浪反射,發(fā)電裝置


Fig.2-4 Schematic diagram of the Wave Dragon device丹麥的Wave Dragon波浪能裝置是目前最成熟的漫反射型發(fā)電裝置,由示意圖2-3、結(jié)構(gòu)圖 2-4 可看出,該裝置由三部分組成,分別是兩個(gè)波浪反射器、一個(gè)中央平臺(tái)以

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[5]基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的最大風(fēng)能跟蹤方法[J]. 周天沛,孫偉.  電測(cè)與儀表. 2013(02)
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博士論文
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碩士論文
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[3]內(nèi)置式波浪能發(fā)電裝置的設(shè)計(jì)與分析[D]. 劉巖濤.中國海洋大學(xué) 2014
[4]近20年南海波浪及波浪能分布、變化研究[D]. 宗芳伊.中國海洋大學(xué) 2014
[5]振蕩水柱波能轉(zhuǎn)換器效率分析及改進(jìn)方案研究[D]. 耿楠.湖南大學(xué) 2012
[6]遺傳算法在機(jī)組啟停優(yōu)化中的應(yīng)用的研究[D]. 王騰.重慶大學(xué) 2006



本文編號(hào):3260707

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