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振蕩浮子式波浪發(fā)電系統(tǒng)最優(yōu)負載智能算法研究

發(fā)布時間: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、可預測性較好,具有良好的開發(fā)利用潛力。如何尋找最優(yōu)負載使波浪發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率達到最大值,是波浪發(fā)電研究的關鍵技術。最大波浪能捕獲的智能優(yōu)化算法,可提高最優(yōu)負載尋優(yōu)策略的適應性。通過分析振蕩浮子式波浪發(fā)電系統(tǒng)的基本結構、工作原理、浮子的運動方程及系統(tǒng)輸出的平均功率,導出波浪能捕獲率和輸出功率與激勵力比值的數(shù)學表達式,通過Matlab軟件繪制函數(shù)的曲線圖,分析其動態(tài)特性。針對波浪發(fā)電粒子群算法最優(yōu)負載尋找過程中,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,通過比較當前溫度下各個粒子的適配值與隨機數(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)生早熟收斂時能夠跳出局部最優(yōu),并快速找到全局最優(yōu)解。仿真結果表明,算法可有效提高波浪能捕獲率。針對波浪發(fā)電系統(tǒng)遺傳算法負載尋優(yōu)過程中,因群體中的所有個體較快趨于單一化而停止進化,導致難以獲得最優(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種群同時進行搜索,并對每個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)大學廣東省

【文章頁數(shù)】:77 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

振蕩浮子式波浪發(fā)電系統(tǒng)最優(yōu)負載智能算法研究


多層SSG裝置的橫截面圖

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圖 2-4 Wave Dragon 結構示意圖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、結構圖 2-4 可看出,該裝置由三部分組成,分別是兩個波浪反射器、一個中央平臺以

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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、結構圖 2-4 可看出,該裝置由三部分組成,分別是兩個波浪反射器、一個中央平臺以

【參考文獻】:
期刊論文
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[2]基于平均功率估算的直驅海浪發(fā)電最大功率點跟蹤控制方法[J]. 黃宣睿,孫凱,肖曦.  電力系統(tǒng)自動化. 2016(14)
[3]波浪發(fā)電系統(tǒng)及其控制[J]. 方紅偉,陳雅,胡孝利.  沈陽大學學報(自然科學版). 2015(05)
[4]一種點吸收式波浪能裝置水動力學研究[J]. 盛松偉,游亞戈,張亞群,劉洋,吝紅軍,葉寅.  太陽能學報. 2013(08)
[5]基于改進粒子群優(yōu)化算法的最大風能跟蹤方法[J]. 周天沛,孫偉.  電測與儀表. 2013(02)
[6]波浪能發(fā)電裝置動力攝取系統(tǒng)研究進展[J]. 王立國,游亞戈,張亞群,葉寅.  機床與液壓. 2013(01)
[7]國外波浪能發(fā)電裝置的研究進展[J]. 高大曉,王方杰,史宏達,常宗瑜,趙林.  海洋開發(fā)與管理. 2012(11)
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[9]海洋波浪能發(fā)電研究進展[J]. 韓冰峰,褚金奎,熊葉勝,姚斐.  電網(wǎng)與清潔能源. 2012(02)
[10]人工神經(jīng)網(wǎng)絡在電力系統(tǒng)無功電壓優(yōu)化中的應用[J]. 吳秀華,呂霞,羅海燕.  沈陽農業(yè)大學學報. 2008(06)

博士論文
[1]新能源發(fā)電特性與經(jīng)濟性分析研究[D]. 藍瀾.華北電力大學 2014
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碩士論文
[1]風力發(fā)電場對植被及土壤性質的影響[D]. 解云虎.內蒙古師范大學 2015
[2]太陽能發(fā)電技術的綜合評價及應用前景研究[D]. 辛培裕.華北電力大學 2015
[3]內置式波浪能發(fā)電裝置的設計與分析[D]. 劉巖濤.中國海洋大學 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 2014
[5]振蕩水柱波能轉換器效率分析及改進方案研究[D]. 耿楠.湖南大學 2012
[6]遺傳算法在機組啟停優(yōu)化中的應用的研究[D]. 王騰.重慶大學 2006



本文編號:3260707

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