[发明专利]一种基于遗传算法的风电场选址方法及装置在审
| 申请号： | 201810534324.1 | 申请日： | 2018-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN110533210A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 卢陈皓;盛科;刘超;万宇宾;文雯;谢玄;彭田;陈川洪;陈少敏;杨柳 | 申请（专利权）人： | 中车株洲电力机车研究所有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/50;G06N3/12 |
| 代理公司： | 43008 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) | 代理人： | 周长清;蒋维特<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 412001 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法的风电场选址方法及装置，方法包括：S1.建立风电场区域的流场模型，得到风电场的全场空间流场分布；S2.生成风电机组的建设参数，每台风电机组的建设参数构成一条染色体；S3.计算染色体的适应度，并根据每个染色体的适应度计算风电场的全局最优度；S4.判断是否满足预设的收敛条件，是则输出染色体的建设参数作为风电场的选址方案，否则将染色体作为父代染色体群，生成子代染色体，并跳转至步骤S3。具有可实现对风电场区域实现全面搜索，提高风电机组选址位置的精度，以及位置与风电机组的机型、轮毂高度的匹配程序，实现深度优化，有可效提高风电场选址优化效率，实用性好，扩展性高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 风电场 染色体 风电机组 选址 适应度 父代染色体 子代染色体 匹配程序 全局最优 深度优化 收敛条件 遗传算法 扩展性 场分布 电机组 空间流 流场 轮毂 跳转 预设 机型 建设 搜索 台风 输出 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于遗传算法的风电场选址方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1.建立风电场区域的流场模型，得到风电场的全场空间流场分布；/nS2.生成风电机组的建设参数，每台风电机组的建设参数构成一条染色体；/nS3.计算染色体的适应度，并根据每个染色体的适应度计算风电场的全局最优度；/nS4.根据所述全局最优度判断是否满足预设的收敛条件，是则输出染色体的建设参数作为风电场的选址方案，否则将染色体作为父代染色体群，执行交叉、变异操作，生成子代染色体，并跳转至步骤S3。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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