电工技术学报  2016, Vol. 31 Issue (15): 99-108    DOI:
电力系统及其自动化 |
基于改进差分进化算法的潮流发电机组微观选址
王丛佼1,2, 王锡淮1, 陈国初2, 陈建民3, 陈晶1
1.上海海事大学物流工程学院 上海 201306
2.上海电机学院电气学院 上海 200240
3.中国石油大学石油工程学院海工系 青岛 266580
Tidal Current Turbines Micrositing Based on Improved Differential Evolution Algorithm
Wang Congjiao1,2, Wang Xihuai1, Chen Guochu2, Chen Jianmin3, Chen Jing1
1.Logistics Engineering College Shanghai Maritime University Shanghai 201306 China
2.Department of Electrical Engineering Shanghai Dianji University Shanghai 200240 China
3.School of Petroleum Engineering China University of Petroleum Qingdao 266580 China
全文: PDF (3378 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对潮流能发电机组布局依赖经验法、缺乏自主优化而导致微观选址难度大的问题,提出了一种基于差分进化算法并结合流场仿真模型的微观选址优化方法。通过对流场的有限元仿真,获取选址区域在原始状态下的流速分布;在充分考虑地形、潮汐和尾流效应等因素的前提下,以仿真结果为依据,以潮流发电机组群输出功率最大为优化目标,以机组间距及水深限制为约束,建立微观选址优化的数学模型;采用差分进化算法进行模型求解,同时为更利于最优解的搜索,提出了对其变异算子及参数设置的改进策略。以龟山水道为例进行微观选址优化计算,验证了所提模型的准确性与算法的高效性。
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王丛佼
王锡淮
陈国初
陈建民
陈晶
关键词 潮流发电 微观选址 差分进化算法 自适应 潮流仿真    
Abstract:A micrositing method based on differential evolution algorithm combined with flow field simulation model is proposedfor solving the problems that tidal generator layout depends on experience without optimization technology.This method firstly employsthe finite element simulation to obtain the original flow velocity distribution.Then a mathematical model based on the simulation results is built in full consideration of topography,tide,and wake effect.The objective function is the maximization of the whole tidal turbines’ power outputand the free variables are the turbines’ coordinates which are subject to the minimum distance conditions and the depth conditions.In order to solve this model,an improved differential evolution algorithmis proposed,in whichthe adaptive mutation operator and parameters increase the global search ability.The micrositing of tidal turbines is performed on the Guishan waterway.Then the optimized results demonstrate the accurateness of the proposed model and the effectiveness of the solving algorithm.
Key wordsTidal power    micrositing    differential evolution algorithm    adaptive    tide simulation   
收稿日期: 2015-04-28      出版日期: 2016-08-24
PACS: TM612  
基金资助:国家自然科学基金(61573240)、国家体育总局科研项目(2015HT056)和上海市教委科研创新重点项目(12ZZ158)资助。
通讯作者: 王丛佼 女,1984年生,博士,讲师,研究方向为电力系统优化设计及智能控制。E-mail:qinxiaojiayi@hotmail.com(通信作者)   
作者简介: 王锡淮 男,1968年生,教授,研究方向为复杂系统优化及控制。E-mail:wxh@shmtu.edu.cn
引用本文:   
王丛佼, 王锡淮, 陈国初, 陈建民, 陈晶. 基于改进差分进化算法的潮流发电机组微观选址[J]. 电工技术学报, 2016, 31(15): 99-108. Wang Congjiao, Wang Xihuai, Chen Guochu, Chen Jianmin, Chen Jing. Tidal Current Turbines Micrositing Based on Improved Differential Evolution Algorithm. Transactions of China Electrotechnical Society, 2016, 31(15): 99-108.
链接本文:  
https://dgjsxb.ces-transaction.com/CN/Y2016/V31/I15/99