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基于改進遺傳算法的海上風電場集電系統拓撲優化

2019-01-17 10:22:35 大云網  點擊量: 評論 (0)
汪惟源1,喬穎2,竇飛1,楊林1,張宇精2 1 國網江蘇省電力有限公司,江蘇南京210008;2 清華大學電機工程與應用電子技術系,北京100084收稿
汪惟源1,喬穎2,竇飛1,楊林1,張宇精2  
 
1.國網江蘇省電力有限公司,江蘇南京210008; 
2.清華大學電機工程與應用電子技術系,北京100084
收稿日期:2018年6月15日 2018年9月11日 2019年1月14日 修回日期: 發布日期:
作者簡介:汪惟源(1975-),男,高級工程師,從事電網規劃研究,電網項目前期管理工作,電子信箱:wangwy@js.sgcc.com.cn
基金資助:國家自然科學基金智能電網聯合基金(高比例可再生能源未來電網的源網協調一體化規劃基礎理論與關鍵,U1766201);國家電網公司科技項目(大型海上風電基地風資源開發評估及源 - 網 - 荷協調運營策略關鍵技術研究,52100116001W)。
 
摘要:海上風電的集電系統的投資成本占比高,對集電系統的拓撲進行優化對降低固定投資有重要意義集電系統的拓撲優化問題可轉化成一個動態變權的最小生成樹問題,由于邊權變化與拓撲優化相互耦合,無法用傳統的生成樹方法求解。采用改進的遺傳算法,通過優選初始種群,采用鏈表式編碼,精英選擇算子的環節改進,既提高了算法效率,又可處理海纜不可交叉等復雜約束。算例表明優化算法具有較好的尋優性和收斂性。
 
關鍵詞: 海上風電, 集電系統, 拓撲優化, 遺傳算法
 
抽象: 海上風電場收集系統的成本占風電場總投資的很大比例,因此對收集系統進行拓撲優化以降低固定投資具有重要意義。拓撲優化問題可以建模為具有動態邊緣權重的最小生成樹問題。由于邊緣權重與拓撲優化相結合,因此傳統方法無法解決。通過改進初始種群選擇,使用鏈表編碼和精英遺傳算子,本文采用改進的遺傳算法,不僅可以提高算法的效率,而且可以更好地解決非交叉海洋電纜的復雜約束問題。
 
關鍵詞: 海上風電, 集熱系統, 拓撲優化, 遺傳算法
 
中圖分類號:TM726.4
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責任編輯:葉雨田

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