[发明专利]一种基于再分析资料的测风网络布局优化方法

权利要求书

1.一种基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤1：选取再分析资料；

步骤2：采用遗传算法优化测风网络布局；

步骤3：判断测风网络布局有效覆盖面积是否满足终止条件，若满足，则输出经优化的测风塔布局；否则，返回步骤2继续执行。

2.根据权利要求1所述的基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于：所述步骤1中，从全球大气资料再分析计划中选取再分析资料；选取的再分析资料为NCEP/NCAR再分析数据集。

3.根据权利要求1所述的基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于：所述步骤2中，测风网络布局优化目标为在设定数量测风塔的条件下，实现覆盖范围的最大化。

4.根据权利要求1或3所述的基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于：所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2-1：对测风塔位置进行整数编码，确定染色体，生成初始种群；

步骤2-2：定义适应度函数，并选择K个适应度较大的个体代替初始种群中适应度较小的K个个体；

步骤2-3：个体交叉和变异；

步骤2-4：种群的更新和终止。

5.根据权利要求4所述的基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于：所述步骤2-2中，设测风网络中网格总数为M，新增测风塔的数量为N，网格排布的某合法染色体Q＝{q₁，q₂，...，q_N，...，q_M}，适应度函数E表示为：

E=Σi=q1qNAi---(1)]]>

其中，A_i为q₁处网格对应的有效覆盖面积。

6.根据权利要求4所述的基于再分析资料的测风网络布局优化方法，其特征在于：所述步骤2-3中，采用部分匹配的方法进行个体交叉操作，从父代中选择某组顺序的序列建立子代并尽可能保存父代的顺序；引用多项式进行个体变异操作，父代中个体X_i变异为子代中个体X_i+1的具体过程如下：

(1)选定随机数R_i∈[0，1)；

(2)设定的个体X_i概率密度函数P(δ_i)表示为：

其中，为用户设定的分布指数，δ_i为阈值参数，表示为：

(3)经过变异得到的子代个体X_i+1表示为：

Xi+1=Xi+(xiu-xil)δi---(4)]]>

其中，和分别为附带个体X_i的上下界。