基于改進遺傳算法的風(fēng)電場微觀選址優(yōu)化的中期報告

基于改進遺傳算法的風(fēng)電場微觀選址優(yōu)化的中期報告一、選題背景風(fēng)能作為可再生能源的代表，得到了廣泛的應(yīng)用和發(fā)展，在全球范圍內(nèi)已經(jīng)成為了重要的能源形式。風(fēng)電場作為風(fēng)能開發(fā)的主要形式之一，在我國近年來得到了蓬勃的發(fā)展，不僅解決了部分區(qū)域的能源供應(yīng)問題，同時也起到了減少污染、改善環(huán)境、促進經(jīng)濟發(fā)展等多方面的作用。風(fēng)電場的選址是風(fēng)電場建設(shè)的重要環(huán)節(jié)，它不僅關(guān)系到風(fēng)電場的效益，還直接影響到風(fēng)電場的投資與建設(shè)。因此，如何合理的選址與規(guī)劃風(fēng)電場，既是當(dāng)今風(fēng)電領(lǐng)域的重要問題，也是建設(shè)可持續(xù)發(fā)展的社會所需的關(guān)鍵問題之一?，F(xiàn)有的風(fēng)電場選址方法大多是基于經(jīng)驗與規(guī)定的，往往存在選址結(jié)果不盡如人意，考慮因素過于單一等問題，因此需要借助現(xiàn)代優(yōu)化方法實現(xiàn)選址的精確化和科學(xué)化。同時，基于遺傳算法的選址方法在風(fēng)電場微觀選址優(yōu)化中得到廣泛的應(yīng)用與發(fā)展，但是遺傳算法仍然存在一些缺陷，如易陷入局部最優(yōu)解、收斂速度慢等問題。因此，需要對遺傳算法進行改進，提高算法的優(yōu)化能力與效率。二、選題目的本次研究旨在探究基于改進遺傳算法的風(fēng)電場微觀選址優(yōu)化方法。通過引入適應(yīng)度函數(shù)、交叉變異等優(yōu)化策略提高算法的優(yōu)化能力，實現(xiàn)精確化和科學(xué)化的風(fēng)電場選址，為風(fēng)電場的建設(shè)提供更為可靠的科學(xué)依據(jù)。三、研究內(nèi)容和方法研究內(nèi)容：1.建立風(fēng)電場微觀選址模型，分析影響風(fēng)能資源的因素，確定評價指標(biāo)；2.探究基于改進遺傳算法的風(fēng)電場微觀選址優(yōu)化方法，引入適應(yīng)度函數(shù)、交叉變異等優(yōu)化策略，提高算法的優(yōu)化能力與效率；3.使用MATLAB等工具實現(xiàn)算法，并針對不同的風(fēng)電場詳細(xì)進行模擬實驗和對比分析。研究方法：本研究采用理論分析與實驗?zāi)M相結(jié)合的研究方法，具體包括：1.文獻(xiàn)閱讀和理論分析，對已有研究成果進行總結(jié)、歸納，并提煉優(yōu)化思路和方法；2.建立基于改進遺傳算法的風(fēng)電場微觀選址優(yōu)化模型，確定適應(yīng)度函數(shù)、交叉變異等優(yōu)化策略；3.利用MATLAB等工具編程實現(xiàn)算法，并結(jié)合多組數(shù)據(jù)進行模擬實驗和對比分析；4.實驗結(jié)果分析和總結(jié)綜合出基于改進遺傳算法的風(fēng)電場微觀選址優(yōu)化方法。四、進度安排2019年12月~2020年1月完成選題的文獻(xiàn)調(diào)研和問題定義，并確定研究目標(biāo)和內(nèi)容；2020年2月~2020年4月深入研究改進遺傳算法，建立風(fēng)電場微觀選址模型，并進行算法設(shè)計與實現(xiàn)；2020年5月~2020年7月利用MATLAB等工具進行算法模擬實驗，并進行實驗結(jié)果分析和總結(jié)；2020年8月~2020年9月完成中期報告的撰寫和匯報。五、預(yù)期成果1.完成基于改進遺傳算法的風(fēng)電場微觀選址優(yōu)化方法的研究，實現(xiàn)精確化和科學(xué)化的風(fēng)電場選址；2.掌握