分子动理论优化方法及其在风电场阵列布局应用研究

发布时间：2020-05-30 05:37

【摘要】：分子动理论优化算法是一种拟物理规律优化算法,是以物理学中的分子热运动为理论基础,通过模拟分子间吸引排斥运动的计算智能技术。针对该算法存在的优缺点,已设计出多种策略以提高算法性能,如:精英协同进化策略、融合记忆机制和引入结晶原理等。得益于分子动理论优化算法理论基础的日渐丰富和完善,本文构建了风电场阵列布局的单、多目标优化模型,将所改进的算法应用于现实应用中,以高效求解风电场阵列布局方案。本文主要工作如下:(1)详细分析了分子动理论优化算法与其它算法的联系与区别,研究了本文所用算法的特色与潜力。探究了分子动理论优化算法的拓扑结构与群集现象,针对算法存在的优缺点,引入社会学中的弱连接理论以改进算法的拓扑结构,然后通过多子群协同进化策略和混沌扰动方法提高算法逃出局部最优能力,改进后的算法在单、多模态函数和偏移函数上都有较好的优化效果,特别是偏移函数的测试结果说明了改进后的算法能很好地克服原始算法拓扑结构的固有缺陷。(2)为使分子动理论优化算法能够解决多目标优化问题,提出基于分解和支配准则的多目标分子动理论优化算法。通过改进算法的拓扑结构巧妙地解决了算法更新公式中最优个体无法适应多目标优化的问题,构建基于分解的最优个体选择策略,接着利用支配准则使算法不断地迭代进化,从而使分解与支配准则优势互补。此算法很好地保留了原始算法的进化机制,在DTLZ和ZDT函数测试集上的测试结果表明了该算法能够很好地解决多目标优化问题。(3)对风电场阵列布局问题进行数学建模,构建基于尾流效应的风电场布局单、多目标函数。通过对连续的单目标函数进行离散化,使得风电场阵列布局优化问题的求解难度下降,然后使用改进后的单目标分子动理论优化算法进行求解。为了能够得到风电场阵列布局更多的较优方案,并使决策者兼顾风电场的功率输出和效率,设计了一种两目标的风电场阵列布局优化模型。该模型舍弃了基于坐标的风电场建模方法,采用更灵活的基于网格的风电场模型,然后将所提出的双准则多目标分子动理论优化算法用于求解多目标风电场阵列布局优化问题。
【图文】：

传统化石能源的消耗剧增，为达到降低碳排放的目标，必须重视可再生能源的开发和利用，但当前水电、核电、氢能和风电等清洁能源在社会经济发展中所占比例较小。为解决全球化石能源带来的生态环境，2015 年众多国家联合签署了《巴黎协定》以应对全球气候变暖，越来越多的国家开始推广和利用可再生能源，当前这场新能源革命的兴起将转变能源的生产和消费方式。混合可再生能源电力系统的电源侧包含了大量具有间歇性、随机波动性的新能源电源，其中风能作为开发成本较低的一种能源，，可开发利用的总量远远超过太阳能和水能，已成为当前世界各国重点投资发展的新能源领域。我国风能资源丰富，全国大约有 2430 个气象站，广泛分布在华北、华中、华南等地区，用于大范围统计全国风资源分布[1]。2006-2015 年中国年、季平均风力密度时空变化如图 1-1 所示，年平均风力密度为 164.1W m-2，平均风力密度最高的季节在春天，达到 217.5W m-2；其次是冬季和夏季平均风力密度较高，分别达到 155.9 W m-2和 142.9 W m-2；秋季平均风力密度最低，仅仅只有 138.1 Wm-2。从图中可以很明显的看出中国不同季节、不同区域风资源分布差异较大，但整体来看，中国风电资源分布较均匀，风电适合在中国大规模推广。

风速开始稳定增大，逐渐达到原始自由气流的风速分析，可以发现，主导风向对风电场的阵列布局占风机间的距离至少要不低于中间区的长度，而尾流，风速损失较大，因此必须避开此区域。至此，可风机距离至少为 5 倍风轮直径。中，多使用简化的尾流效应模型：Jensen尾流模型，计算复杂度较低，应用最为广泛，其尾流是通过控制，k 的值依靠模拟和测量来定义。Jensen尾流风机叶片扫过的风轮面后面的尾流近区。0v
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM614

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本文编号：2687652