基于改进遗传算法的海上风电场集电系统拓扑优化OA北大核心CSCDCSTPCD
Optimization of Offshore Wind Farm Collector Systems Based on Improved Genetic Algorithm
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.
汪惟源;乔颖;窦飞;杨林;张宇精
国网江苏省电力有限公司,江苏南京 210008清华大学电机工程与应用电子技术系,北京 100084国网江苏省电力有限公司,江苏南京 210008国网江苏省电力有限公司,江苏南京 210008清华大学电机工程与应用电子技术系,北京 100084
信息技术与安全科学
海上风电集电系统拓扑优化遗传算法
《中国电力》 2019 (1)
63-68,6
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).
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