【摘 要】
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针对现有清洁能源基地宏观选址模型的定位结果一般为区域级,空间定位精度较低,筛选的优先开发区域面积远远超过建场所需占地的面积,对于大范围、自然资源分散程度较高,条件复杂的地区,往往需要进一步实地勘察后才能具体选定建场地点,费时费力的问题,该文基于现有选址结果,引入描述每个像元可发电能力的技术可开发量栅格图层,提出一种自适应蚁群模型,利用改进蚁群优化算法的正反馈求解机制,高效、准确获取适用于建场的连续
【机 构】
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北京洛斯达科技发展有限公司,北京 100120;全球能源互联网集团有限公司,北京 100031
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针对现有清洁能源基地宏观选址模型的定位结果一般为区域级,空间定位精度较低,筛选的优先开发区域面积远远超过建场所需占地的面积,对于大范围、自然资源分散程度较高,条件复杂的地区,往往需要进一步实地勘察后才能具体选定建场地点,费时费力的问题,该文基于现有选址结果,引入描述每个像元可发电能力的技术可开发量栅格图层,提出一种自适应蚁群模型,利用改进蚁群优化算法的正反馈求解机制,高效、准确获取适用于建场的连续坐标空间域,将选址结果从区域级优化至像元级。实例分析表明,该方法究能够大大提升清洁能源基地选址的空间精确
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