基于改进遗传算法的海上风电场集电系统拓扑优化

被引：37

作者：

汪惟源 ^{[1
]}

乔颖 ^{[2
]}

窦飞 ^{[1
]}

杨林 ^{[1
]}

张宇精 ^{[2
]}

机构：

[1] 国网江苏省电力有限公司

[2] 清华大学电机工程与应用电子技术系

来源：

中国电力 | 2019年 / 52卷 / 01期

关键词：

海上风电; 集电系统; 拓扑优化; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

080811 [新能源发电与电能存储];

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。

引用

页码：63 / 68

页数：6

共 5 条

[1]

海上风电场集电系统拓扑结构优化研究 [J].