基于改进遗传算法的海上风电场集电系统拓扑优化

基于改进遗传算法的海上风电场集电系统拓扑优化

论文摘要

海上风电的集电系统的投资成本占比高,对集电系统的拓扑进行优化对降低固定投资有重要意义。集电系统的拓扑优化问题可转化成一个动态变权的最小生成树问题,由于边权变化与拓扑优化相互耦合,无法用传统的生成树方法求解。采用改进的遗传算法,通过优选初始种群、采用链表式编码、精英选择算子的环节改进,既提高了算法效率,又可处理海缆不可交叉等复杂约束。算例表明优化算法具有较好的寻优性和收敛性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 集电系统拓扑优化模型
  •   1.1 问题概述
  •   1.2 目标函数
  •   1.3 约束条件
  • 2 改进遗传算法设计
  •   2.1 DMST算法设计
  •   2.2 编码方式设计
  •   2.3 适应度函数与选择算子设计
  •   2.4 交叉算子设计
  •   2.5 变异算子设计
  • 3 算例分析
  •   3.1 改进遗传算法计算结果
  •   3.2 与传统遗传算法的对比
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 汪惟源,乔颖,窦飞,杨林,张宇精

    关键词: 海上风电,集电系统,拓扑优化,遗传算法

    来源: 中国电力 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 国网江苏省电力有限公司,清华大学电机工程与应用电子技术系

    基金: 国家自然科学基金智能电网联合基金(高比例可再生能源未来电网的源网协调一体化规划基础理论与关键,U1766201),国家电网公司科技项目(大型海上风电基地风资源开发评估及源-网-荷协调运营策略关键技术研究,52100116001W)~~

    分类号: TM614

    页码: 63-68

    总页数: 6

    文件大小: 3401K

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