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基于遗传算法的独立型风光互补发电容量优化刘艳平;贾春娟【摘要】在满足负荷供电可靠性前提下如何合理配置风光储容量,是设计风光互补发电系统的重要环节.容量优化旨在降低成本、负荷缺电率LPSP(loss of power supply probability)和能量浪费率SPSP(surplus of power supply probability),为多目标优化.分别对风光储建模采用一种改进的遗传算法和能量调度策略,取风机、光伏电池和蓄电池数量为决策变量,提出功率偏差概念,综合考虑蓄电池的能量型和功率型约束以及成本、LPSP和SPSP3个目标,能快速得到最优风光储组合.采用某地区2011年9月至2012年8月的风光实时数据计算证明了该方案经济可行.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2015(027)010【总页数】6页(P69-74)【关键词】风光互补发电系统;容量优化;多目标优化;遗传算法【作者】刘艳平;贾春娟【作者单位】山东大学电气工程学院,济南250061;山东大学电气工程学院,济南250061【正文语种】中文【中图分类】TM619在全球经济快速发展的形势下，煤、石油等化石原料短缺加剧，价格逐升。
由于先进技术的出现，风光等可持续利用清洁能源的开发利用成本却越来越低，这就使得风力发电和光伏发电成为当今研究热点[1]。
太阳能与风能不论在昼夜还是季节上互补性都较强：白天光照强度大风速小，晚上相反；夏天光照强度大风力较弱，冬天光照强度较小风力较强。
充分利用太阳能与风能的这种互补特性，构建风光互补发电系统比纯风力发电或纯太阳能发电更有优越性[2]。
由于独立型风光互补发电系统没有电网的支撑，仅靠系统内部各个电源对负荷供电，如何根据当地风光资源条件以及负荷需求配置各电源容量，从而最大限度地维持系统的功率平衡，不仅关系到整个系统的供电可靠性，而且在很大程度上决定了系统的经济性与合理性。
系统容量较大时，能满足负荷的功率需求，却加大了系统造价和能量浪费。
基于小生境遗传算法的风电场布局优化田琳琳;赵宁;钟伟;胡偶【期刊名称】《南京航空航天大学学报》【年(卷),期】2011(043)005【摘要】基于小生境遗传算法对风电场内风力机机组的布局进行优化.在优化过程中,考虑等风速同风向和变风速变风向两种简化的入流模式,采用修正的Jensen尾流模型模拟机组之间尾流的相互干扰效应,以单位发电量所消耗的成本最低为目标,使用小生境遗传算法优化风电场机组的排布.文中给出了优化后的风电场布局轮廓图、风电场机组台数、总发电量、目标函数值以及风电场的效率.通过与以前的相关研究对比分析,表明本文的方法取得了较优的结果,可为将来真实风场的风力机排布提供参考依据.【总页数】5页(P650-654)【作者】田琳琳;赵宁;钟伟;胡偶【作者单位】南京航空航天大学江苏省风力机设计高技术研究重点实验室,南京,210016;南京航空航天大学江苏省风力机设计高技术研究重点实验室,南京,210016;南京航空航天大学江苏省风力机设计高技术研究重点实验室,南京,210016;南京航空航天大学江苏省风力机设计高技术研究重点实验室,南京,210016【正文语种】中文【中图分类】O357【相关文献】1.复杂地形风电场的机组布局优化 [J], 田琳琳;赵宁;武从海;沈志伟2.风电场机组布局优化 [J], 冯宾春;杨锋3.基于空间布局优化路径决策模型的山东半岛蓝区海水养殖空间布局优化研究 [J], 单春红;李怡昕;于谨凯4.基于尾流效应的低风速地区风电场布局优化方法 [J], 刘晴晴;王华君;何昌国;赵凡;朱鸿曦;程晓磊5.基于Jensen和Gaussian尾流模型的风电场布局优化的比较 [J], 朱洁;匡婵;赵宜婵因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
风光互补发电系统的优化设计
本报告旨在对风光互补发电系统的优化设计进行详细的分析。
首先，要在优化设计中充分发挥风能和光能资源的优势，应考虑两者相互补充，避免因单一能源短缺而影响供电安全。
其次，要重视节能减排原则，建立节能优先、多能互补的优化发电模式。
针对上述问题，可以在设备的选型方面提出建议。
例如，可以使用新型风电机组和太阳能光伏系统，其带宽可增大30%，
从而提高系统的负载能力；使用配套的转换技术，可以不断优化发电系统的性能；可以使用交流/直流配电技术，将分散的
配电负载集中在数量少的配电线路中，以降低损耗，提高电压和稳定性。
此外，还可以对控制系统进行优化。
可以设计多级控制系统，通过联网技术，实现远程监控，自动化控制，以保证运行安全；可以引入电能表管理系统，可以实时统计每个用户的电能消耗情况，提高用电效率；可以使用多传感器技术，实现数字化采集控制，改变传统电力传输网络的结构，使之更为灵活，容量更大，可靠性更高，同时可以更好地避免电网故障。
以上是关于风光互补发电系统优化设计的研究与分析报告，本报告仅供参考。
此外，还可以进一步深入研究多向互补发电技术的发展趋势，丰富系统的多功能性，不断提高发电系统的可靠性，确保系统的安全运行与可持续发展。
基于遗传算法的风电场优化布局研究风力发电已成为全球范围内最受欢迎的可再生能源之一。
风电场作为集中式风力发电的主要形式，需要精确的布局来确保风轮的最大转速和能量输出。
在实践中，风电场的布局通常需要考虑多方面的因素，包括风速、地形、环境和能量输出等。
因此，利用优化算法进行风电场优化布局已成为当前研究的热点之一。
本文将介绍遗传算法在风电场优化布局中的应用及其优缺点。
一、遗传算法简介遗传算法是一种基于进化原理的优化算法，最初由美国科学家John Holland在20世纪60年代末提出。
其主要过程包括选择、交叉和变异。
遗传算法的基本思想是将一组解表示成基因串的形式，然后通过模拟进化过程来优化目标函数并获得最优解。
二、风电场布局优化风电场布局优化的目标是确定风轮的最佳位置和排布方式，以使风能捕获率达到最大化，同时降低成本和风电场对环境的影响。
在实践中，风电场布局优化需要考虑以下因素：1. 适当的间距：风轮之间的间距会影响风轮的泡面积和发电效率。
如果风轮之间的距离过小，将导致彼此之间相互干扰，从而降低风电场的能量利用率。
如果风轮之间的间距过大，则可以增加更多的风轮，但将增加建设和维护成本。
2. 地形和环境：地形和位置影响风速的分布，这直接影响风轮的能量捕获率。
在选择风电站区域时，需要考虑一系列因素，如地形起伏、海洋岸线、荒山荒岭、人口密度和生物多样性等。
3. 经济成本：风电站的建设和维护成本是考虑布局方案时必须考虑的因素。
相同的风能可以在不同布局下产生不同的能量捕获，但具体哪个方案更具成本优势需要进行更细致的计算和分析。
三、遗传算法在风电场布局优化中的应用遗传算法被广泛应用于风电场布局的优化中。
在风电场布局优化中，遗传算法的主要任务是找到一组最优解，即最小化成本、环境影响并最大化能量捕获率的风电场布局。
以下是遗传算法在风电场布局优化中的应用步骤：1. 建立目标函数：优化目标是确定风电场的最佳位置和排布方式，使得风轮能够充分接收风能，以获得最大的能量输出。
基于小生境遗传算法的生态景观格局空间结构优化朱江【期刊名称】《《现代电子技术》》【年(卷),期】2019(042)019【总页数】5页(P86-89,94)【关键词】小生境遗传算法; 生态景观; 空间结构; 结构优化; 景观格局优化; 优化结果测试【作者】朱江【作者单位】太原师范学院山西晋中 030619【正文语种】中文【中图分类】TN99-340 引言景观功能指的是不同单元结构间产生的复杂关系，每个结构单元均具有发生特殊情况的背景、存在价值、优势等。
与传统景观网络进行对比，景观功能网络对功能之间的相互衔接较为重视[1]。
景观功能网络概念是基于景观生态学格局进行的假设，重点是加强景观结构之间的联系，从而提高景观功能。
比如，动植物的生长与繁殖不仅要具备足够数量生境，栖息地斑块也需具备连续性。
大部分的生态学过程都会受到斑块距离及排列格局影响，城市内部还要求内部经济活动运行、交通网和密集建成区对其开展支持[2]。
本文通过考虑多方面因素，对现代生态景观格局空间结构进行优化。
1 景观格局优化的目标景观的形成、空间分布与类型差异和自然环境地域分布具有密切关系。
相关研究表明，生态景观空间结构形态和城市地貌格局吻合，半自然和近自然的景观斑块大部分都是在山丘区分布，自然林带类型沿江河地区分布。
但是在人类活动强烈干扰中，城市森林景观斑块数量不断增加，面积不断缩小，内部生境逐渐减少，隔离度不断提高，降低了城市生态环境质量的功能，对于维护城市生物多样性功能影响比较明显，景观斑块功能越来越单一[3]。
基于景观生态学的景观格局连通度和景观功能连续程度进行假设，对于现代城市所出现的对生态功能联系造成影响的问题，结合生态学原理及规划理论，利用强化生态功能空间目标相互连接，优化景观格局。
主要目标就是保证景观格局的稳定性，使生物多样性得到提高，维持物质来源，实现能量流通，提高生活环境品质等。
同时，在空间实际优化的过程中，要充分考虑到景观类型作用和景观功能的冲突范围。
基于遗传算法的风光柴蓄复合发电系统优化设计赵建东;商执一;王自上;杨帆【摘要】According to the nonlinear characteristics of the wind -solar -diesel -battery hybrid power generation system,using the genetic algorithm and strategies of energy dispatching,with the initial investment and operating cost adopted as the objective function. the hybrid p ower system scheme was optimized based on the actual engineering system configuration.Three closest schemes to the optimized scheme were chosen and simulated on the all-year hourly basis. The simulation experimental results show that under conditions of meeting the user's load requirements, the optimized algorithm and strategies of energy dispatching adopted are correct and the scheme is feasible and economical.%针对风光柴蓄复合发电系统的非线性特性,采用遗传算法和能量调度策略,以系统初期投资费用和运行费用最优为系统优化目标函数,结合实际工程系统的配置进行了优化设计,并选取与优化方案较接近的三种方案进行全年逐时仿真比较.实验结果表明,在满足用户负载要求的条件下,所采用的优化算法和策略正确,方案配置合理、经济、可行.【期刊名称】《电网与清洁能源》【年(卷),期】2011(027)001【总页数】5页(P56-59,66)【关键词】风光柴蓄复合发电系统;能量调度;遗传算法;仿真【作者】赵建东;商执一;王自上;杨帆【作者单位】北京交通大学,机械与电子控制工程学院,北京100044;北京交通大学,机械与电子控制工程学院,北京100044;北京交通大学,机械与电子控制工程学院,北京100044;北京交通大学,机械与电子控制工程学院,北京100044【正文语种】中文【中图分类】TM615从可再生能源的资源状况和技术发展水平看，风能和太阳能无疑是今后发展较快的可再生能源。
基于遗传算法的风力发电场布局优化研究随着全球对可再生能源的需求不断增长，风能作为一种廉价、清洁的能源已逐渐受到人们的重视。
然而，风力发电场的布局最优化问题一直存在。
由于风速在不同位置和时间的变化，风机的布局不同，可能会对发电量产生显著的影响。
因此，开发一种有效的优化方法以优化风力发电场布局非常关键。
遗传算法是一种基于生物学进化论的数学优化技术，已在许多领域中被证明非常有效。
本文将研究基于遗传算法的风力发电场布局最优化问题。
一、遗传算法简介遗传算法是模拟自然进化过程的数学技术，该算法在全局搜索和组合优化问题中应用广泛。
遗传算法模拟自然选择过程，通过不断的模拟进化，实现达到最优解的目的。
遗传算法的主要思想是将问题表示为一组个体的从种群中进行搜索。
种群中的每一个个体都代表问题的一个解，种群将根据适应性函数分为优秀个体和差个体。
优秀的个体将以某种方式被选择用于繁殖下一代。
接下来，以某种方式对每一个选择的个体进行变异和杂交，生成下一代。
遗传算法的迭代过程将重复上述步骤，直到解决方案逐渐稳定在较优的位置。
二、基于遗传算法的风力发电场布局优化问题在风力发电场布局问题中，我们希望通过设计合适的风机分布方式，使每个风机都能够在最佳的气象条件下充分发挥功率，并获得最大的发电量。
遗传算法在解决此类问题上具有较大的优势。
下面将介绍一下如何利用遗传算法来优化风力发电场的布局。
1. 适应性函数的设计适应性函数是在遗传算法中最核心的部分之一。
适应性函数表明了个体解的适应程度。
在风力发电场布局问题中，我们可以将发电量视为适应性函数，其值越大则意味着该解具有更好的适应性。
2. 个体编码设计在遗传算法中，个体编码通常使用二进制编码、实数编码、排列编码、树形编码等方式。
在风力发电场布局问题中，我们可以采用实数编码，即将每个风机的位置表示为一个实数数组。
3. 遗传算法的操作当遗传算法完成种群初始化后，我们开始进行遗传算法的操作。
具体来说，每个个体代表一种风力发电场布局方式。
