本文關(guān)鍵詞： 粒子群算法 鄰域結(jié)構(gòu) 小世界網(wǎng)絡(luò)模型 風(fēng)電場(chǎng)布置　出處：《石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：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�(guó)是一個(gè)含有巨大風(fēng)能資源的國(guó)家,如果此資源能夠得到充分利用,將會(huì)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。現(xiàn)如今很多研究人員通過(guò)設(shè)計(jì)合理的風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布置將此資源得以充分利用,但是目前出現(xiàn)的問(wèn)題有,風(fēng)電場(chǎng)優(yōu)化布置設(shè)計(jì)過(guò)度依賴商業(yè)軟件、風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電成本高和單位風(fēng)力發(fā)電機(jī)出力低等�，F(xiàn)在通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)證明,通過(guò)智能算法對(duì)風(fēng)電場(chǎng)布置進(jìn)行優(yōu)化后,上述問(wèn)題得到了有效改善,如提高了單位風(fēng)力發(fā)電機(jī)的出力同時(shí)也降低了發(fā)電成本等。本文對(duì)風(fēng)電場(chǎng)布置問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化主要在以下兩方面:風(fēng)力發(fā)電機(jī)優(yōu)化布置和風(fēng)力發(fā)電機(jī)機(jī)組選型優(yōu)化。首先針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)布置問(wèn)題分別進(jìn)行三種智能算法求解、比較得出更適合針對(duì)此問(wèn)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(wèn)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(duì)算法繼續(xù)進(jìn)行改進(jìn)�？紤]到算法搜索模式及策略對(duì)最終找到最優(yōu)解的影響,因此可以試圖對(duì)算法中粒子的搜索模式及策略進(jìn)行改進(jìn)來(lái)達(dá)到進(jìn)一步優(yōu)化其問(wèn)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(diǎn)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(jī)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)具有小的平均路徑長(zhǎng)度這些顯著優(yōu)點(diǎn),但是這兩類拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)并不能顯示真實(shí)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(shí)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(diǎn)。基于小世界網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn),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(gè)粒子的鄰域結(jié)構(gòu)(搜索空間)構(gòu)造為小世界網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)。此種方法改進(jìn)后的粒子群算法中粒子的搜索深度有所增加,也避免出現(xiàn)過(guò)早收斂現(xiàn)象,從而有效地提高了解的質(zhì)量,促使算法最終能夠找到更好的最優(yōu)解。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,改進(jìn)后的粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化風(fēng)電場(chǎng)布置問(wèn)題能夠得到很好的效果。
[Abstract]:One of the fastest-growing sources of green energy is wind energy. Based on the fact that China is a country with huge wind energy resources, if this resource can be fully utilized, There will be tremendous economic and social benefits. Nowadays, many researchers use this resource by designing a reasonable wind farm layout, but the problems that arise now are:. The optimal layout design of wind farm is too dependent on commercial software, the cost of wind farm is high and the output of unit wind turbine is low. Now, through a large number of experiments, it is proved that after optimizing the layout of wind farm by intelligent algorithm, These problems have been effectively improved, In this paper, the layout of wind farms is optimized in the following two aspects: the optimal layout of wind turbines and the selection of wind turbine units. Firstly, three kinds of intelligent algorithms are used to solve the problem of wind turbine layout. The particle swarm optimization algorithm, which is more suitable for the optimization of the problem, is compared. Although the algorithm is more suitable for the optimization of the problem, compared with other literatures, the algorithm has not reached the optimization goal. It is necessary to continue to improve the algorithm. Considering the influence of algorithm search mode and strategy on finding the optimal solution, Therefore, we can try to improve the particle search mode and strategy in the algorithm to achieve the goal of further optimizing its problem. The network structure of particle search pattern in particle swarm optimization algorithm can be regarded as the node in mathematics. The topology of the network, Complete regular topological networks have a high degree of aggregation, and complete random topological networks have the remarkable advantages of small average path length. However, these two kinds of networks can not show the real network topology. The small-world network model described in this paper accords with the real network topology, and the model has a short average path. Based on the characteristics of small-world network model, the particle search mode in particle swarm optimization algorithm is set as local mode. The neighborhood structure (search space) of each particle is constructed as the structure of the small-world network model. The improved particle swarm optimization algorithm increases the searching depth of particles and avoids the phenomenon of premature convergence. Thus the quality of the solution can be improved effectively, and the algorithm can finally find a better optimal solution. Finally, it is proved by experiments that the improved particle swarm optimization algorithm can achieve good results in wind farm layout optimization.
【學(xué)位授予單位】：石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：1527531