【摘 要】
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提出一种基于离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,DPSO)算法的优化方法,以解决多变量、多因素潮流能涡轮机阵列优化问题。基于舟山附近海域涨急和落急时刻
【基金项目】
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海洋可再生能源资金(GHME2016ZC01;GHME2017ZC01);国家自然科学基金(51679125);国家海洋技术中心科技创新基金(F2180Z002)
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提出一种基于离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,DPSO)算法的优化方法,以解决多变量、多因素潮流能涡轮机阵列优化问题。基于舟山附近海域涨急和落急时刻的数据进行仿真实验,分析潮流能涡轮机在不同能流密度分布情况下的功率特性和布局效果,并与经验法进行对比分析。研究结果表明:DPSO优化算法可有效优化潮流能涡轮机布局、减少尾流效应的影响,提高潮流能利用率;DPSO算法布局优化的涡轮机产生的电能较经验法在涨急和落急时刻分别可提高7.56%和9.04%,进一步说明DPSO算法的有效性,可为潮流能发电场的选址设计提供有效的参考和服务。
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