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Probabilistic bootstrap-based evolutionary algorithm for three-objective wind farm turbine position optimization
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AI
DOI：10.1016/j.swevo.2025.101972.png)
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摘要
En 中文
在日益恶化的能源危机背景下，通过风电场布局优化（WFLO）来提高发电量、降低成本并减轻潜在环境影响具有重要意义。本文构建了一个鲜少被考虑的三目标风电场布局优化（TWFLO）模型，旨在有效利用现有信息以优化发电输出、土地使用和成本。我们提出了一种基于概率分布的新算法（MOEA/D-P），用于指导风机布置并提升基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）的性能。该算法解决了布局优化过程中忽视有价值信息的问题。此外，我们对传统土地使用函数进行了改进，以避免非凸布局导致面积为零的情况。MOEA/D-P在六种不同初始布局下进行测试，并在两种风况下与五种算法进行比较。结果采用反向世代距离、超体积和散点图分布进行评估。在四种简单风况下，探讨了初始概率分布对算法性能的影响。结果表明，MOEA/D-P在性能上优于其他五种算法。
Keyword:
Wind farm layout optimization
Multi-objective optimization
Evolutionary computation
Probability guidance strategy
期刊
IF:
8.5
论文数:
2.2K
被引数:
1.0W
机构
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