【摘要】：分子動理論優(yōu)化算法是一種擬物理規(guī)律優(yōu)化算法,是以物理學中的分子熱運動為理論基礎,通過模擬分子間吸引排斥運動的計算智能技術。針對該算法存在的優(yōu)缺點,已設計出多種策略以提高算法性能,如:精英協(xié)同進化策略、融合記憶機制和引入結晶原理等。得益于分子動理論優(yōu)化算法理論基礎的日漸豐富和完善,本文構建了風電場陣列布局的單、多目標優(yōu)化模型,將所改進的算法應用于現(xiàn)實應用中,以高效求解風電場陣列布局方案。本文主要工作如下:(1)詳細分析了分子動理論優(yōu)化算法與其它算法的聯(lián)系與區(qū)別,研究了本文所用算法的特色與潛力。探究了分子動理論優(yōu)化算法的拓撲結構與群集現(xiàn)象,針對算法存在的優(yōu)缺點,引入社會學中的弱連接理論以改進算法的拓撲結構,然后通過多子群協(xié)同進化策略和混沌擾動方法提高算法逃出局部最優(yōu)能力,改進后的算法在單、多模態(tài)函數(shù)和偏移函數(shù)上都有較好的優(yōu)化效果,特別是偏移函數(shù)的測試結果說明了改進后的算法能很好地克服原始算法拓撲結構的固有缺陷。(2)為使分子動理論優(yōu)化算法能夠解決多目標優(yōu)化問題,提出基于分解和支配準則的多目標分子動理論優(yōu)化算法。通過改進算法的拓撲結構巧妙地解決了算法更新公式中最優(yōu)個體無法適應多目標優(yōu)化的問題,構建基于分解的最優(yōu)個體選擇策略,接著利用支配準則使算法不斷地迭代進化,從而使分解與支配準則優(yōu)勢互補。此算法很好地保留了原始算法的進化機制,在DTLZ和ZDT函數(shù)測試集上的測試結果表明了該算法能夠很好地解決多目標優(yōu)化問題。(3)對風電場陣列布局問題進行數(shù)學建模,構建基于尾流效應的風電場布局單、多目標函數(shù)。通過對連續(xù)的單目標函數(shù)進行離散化,使得風電場陣列布局優(yōu)化問題的求解難度下降,然后使用改進后的單目標分子動理論優(yōu)化算法進行求解。為了能夠得到風電場陣列布局更多的較優(yōu)方案,并使決策者兼顧風電場的功率輸出和效率,設計了一種兩目標的風電場陣列布局優(yōu)化模型。該模型舍棄了基于坐標的風電場建模方法,采用更靈活的基于網(wǎng)格的風電場模型,然后將所提出的雙準則多目標分子動理論優(yōu)化算法用于求解多目標風電場陣列布局優(yōu)化問題。
【圖文】：

傳統(tǒng)化石能源的消耗劇增，為達到降低碳排放的目標，必須重視可再生能源的開發(fā)和利用，但當前水電、核電、氫能和風電等清潔能源在社會經(jīng)濟發(fā)展中所占比例較小。為解決全球化石能源帶來的生態(tài)環(huán)境，2015 年眾多國家聯(lián)合簽署了《巴黎協(xié)定》以應對全球氣候變暖，越來越多的國家開始推廣和利用可再生能源，當前這場新能源革命的興起將轉(zhuǎn)變能源的生產(chǎn)和消費方式�；旌峡稍偕茉措娏ο到y(tǒng)的電源側(cè)包含了大量具有間歇性、隨機波動性的新能源電源，其中風能作為開發(fā)成本較低的一種能源，，可開發(fā)利用的總量遠遠超過太陽能和水能，已成為當前世界各國重點投資發(fā)展的新能源領域。我國風能資源豐富，全國大約有 2430 個氣象站，廣泛分布在華北、華中、華南等地區(qū)，用于大范圍統(tǒng)計全國風資源分布[1]。2006-2015 年中國年、季平均風力密度時空變化如圖 1-1 所示，年平均風力密度為 164.1W m-2，平均風力密度最高的季節(jié)在春天，達到 217.5W m-2；其次是冬季和夏季平均風力密度較高，分別達到 155.9 W m-2和 142.9 W m-2；秋季平均風力密度最低，僅僅只有 138.1 Wm-2。從圖中可以很明顯的看出中國不同季節(jié)、不同區(qū)域風資源分布差異較大，但整體來看，中國風電資源分布較均勻，風電適合在中國大規(guī)模推廣。

風速開始穩(wěn)定增大，逐漸達到原始自由氣流的風速分析，可以發(fā)現(xiàn)，主導風向?qū)︼L電場的陣列布局占風機間的距離至少要不低于中間區(qū)的長度，而尾流，風速損失較大，因此必須避開此區(qū)域。至此，可風機距離至少為 5 倍風輪直徑。中，多使用簡化的尾流效應模型：Jensen尾流模型，計算復雜度較低，應用最為廣泛，其尾流是通過控制，k 的值依靠模擬和測量來定義。Jensen尾流風機葉片掃過的風輪面后面的尾流近區(qū)。0v
【學位授予單位】：湘潭大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TM614

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本文編號：2687652