[发明专利]一种基于粒子群优化算法的定日镜场排布方法

权利要求书

1.一种基于粒子群优化算法的定日镜场排布方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，确定镜场参数：

根据实际运用情况，确定镜场排布所需的各项参数；

步骤二，生成初排镜场：

根据步骤一所确定的参数，对镜场内的定日镜进行初排计算；

步骤三，优化镜场排布：

根据步骤二生成的镜场排布，使用粒子群优化算法对镜场中每台定日镜的坐标进行优化计算。

2.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的定日镜场排布方法，其特征在于：步骤一中镜场排布所需的各项参数包括地理环境参数、镜场正常运行所需参数和镜场中各设备参数。

3.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的定日镜场排布方法，其特征在于：所述步骤二中定日镜的初排方式是现有的任意一种排布方式，或是多种排布方式的组合。

4.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的定日镜场排布方法，其特征在于：所述步骤三中的粒子群优化算法包括以下步骤：

第一步，确定初始粒子：

根据初排镜场X，以及随机生成的m个粒子初始速度V_i⁰，生成初始粒子位置

第二步，确定评价函数，并根据评价函数确定每个粒子经历过的局部最优位置X_ib(i＝1，2，…，m)，以及所有粒子经历过的最优位置X_gb；

第三步，更新粒子速度：

其中：惯性因子ω为介于0到1之间的常数，个体与社会学习因子c₁、c₂为常数，r₁、r₂为介于0到1之间的随机数；

第四步，更新粒子位置以及每个粒子经历过的局部最优位置X_ib(i＝1，2，…，m)和所有粒子经历过的最优位置X_gb；

第五步，判断是否满足终止条件，是则根据所有粒子经历过的最优位置X_gb生成最终的镜场排布，否则返回第三步。

5.根据权利要求4所述的基于粒子群优化算法的定日镜场排布方法，其特征在于：所述第二步的评价函数为整个镜场所有定日镜的全年平均效率。

6.根据权利要求4所述的基于粒子群优化算法的定日镜场排布方法，其特征在于：所述第五步的终止条件满足下列条件之一即可，条件一是循环次数达到预定值，条件二是最优位置停止更新次数达到预定值，条件三是最优位置的评价值达到预定值。