[发明专利]基于改进型差分进化算法的波浪发电装置的阵列优化方法

说明书

本发明涉及一种基于改进型差分进化算法的波浪发电装置的阵列优化方法，对于N个波浪发电装置组成的阵列，将其中一个波浪发电装置的浮子位置设置为坐标系的原点，优化剩余N‑1个波浪发电装置浮子的位置信息，所述波浪发电装置浮子的位置信息是两个维度上的参数矢量，用每个浮子的横坐标和纵坐标表示，阵列优化方法包括下列步骤：初始化种群；个体评价；变异操作，在变异操作中引入自适应变异算子λ用以改进差分进化算法中缩放因子固定所导致的收敛速度和精度低的弊端；交叉操作；选择操作；判断操作；确定优化后各个浮子的坐标。

技术领域

本发明属于波力发电领域，具体涉及一种基于改进型差分进化算法的波浪发电装置的阵列优化方法。

背景技术

伴随科技的发展和现代化水平的提高，人类对一次能源的消耗量与日俱增。煤、石油、天然气等传统能源经过不断的开采已经趋近枯竭，全球性的能源危机促使世界各国着眼于波浪能、风能等可再生能源。海洋能源储量巨大，约占可再生能源总量的百分之七十以上。其中，海洋能中的波浪能所蕴含的能量密度更大,并且能够得到不断的补充，其能量利用形式相对比较简单，因此成为了新的研究热点。我国海洋资源储量极其丰富，具有很高的开发和利用价值。研究波浪能发电对我国解决沿海地区的电力紧缺局面、建设与保护祖国孤岛以及实现海上强国之梦都具有重要的现实意义。

对于单个的波浪发电装置来说，其不能同时吸收海面不同位置的波浪能，效率较低，并且发电不太稳定，不能满足大规模用电需要，不易于进行规模发电。然而利用多个浮子组成阵列发电可以使单一浮子发电的弊端得到改善。阵列式波浪发电能够大大节省系统系泊、电力传输和设备维护的成本，同时，阵列中的各个波浪发电装置单元通过电气拓扑互联在一起，其输出功率波动相较于单个装置有所减低，总输出功率明显增强，从而提高系统输出功率的平滑性和效率。但是在阵列式波浪能发电装置中，浮子数量不同、浮子间距不同、浮子的位置不同等都会使得整个装置总的效率不同，为此需要找到能获得最大效率的阵列，因此就需要对波浪发电装置阵列进行优化。

发明内容

本发明针对以上问题，提供了一种波浪发电装置阵列的优化方法，该方法采用改进后的差分进化算法来获得一定入射波情况下的最佳阵列配置。该方法不但要保证输出功率最大化，而且要尽可能减低运算时间。本发明的核心是差分进化算法，利用种群的随机生成、变异、交叉和选择操作得到种群的最终适应值即波浪发电装置的最佳配置方式。为了实现较高精度的同时，提高算法的收敛速度，该方法对差分进化算法进行了改进。引入自适应变异算子，通过这一媒介使固定的缩放因子变为随迭代次数变化的参数，从而令缩放因子在早期维持一个较大的值以保持种群的多样性，在后期维持较小的值以确保种群的精度，同时整个过程中也提高了算法的收敛速度。技术方案如下：

1.一种基于改进型差分进化算法的波浪发电装置的阵列优化方法，对于N个波浪发电装置组成的阵列，将其中一个波浪发电装置的浮子位置设置为坐标系的原点，优化剩余N-1个波浪发电装置浮子的位置信息，所述波浪发电装置浮子的位置信息是两个维度上的参数矢量，用每个浮子的横坐标和纵坐标表示，阵列的维度D＝2*(N-1)，设定运算的总迭代次数为G_m，阵列优化方法包括下列步骤：

步骤S1，初始化种群：所述初始化的过程即设定输入信息，生成第0代种群X(0)＝{X₁(0),X₂(0)…X_N-1(0)}，其中X_i(0)＝(x₁ⁱ(0),x₂ⁱ(0))，X(0)即为N-1个浮子的位置信息，X_i(0)即为第i个浮子的横纵坐标值，x₁ⁱ(0)表示第i个浮子的横坐标，所述x₂ⁱ(0)表示第i个浮子的纵坐标，以此类推，最初种群位置信息的确定方法是从给定边界约束内的值中随机选择，并且假定对所有随机初始化种群均符合均匀分布概率；