一种模仿蜜蜂利他行为的算法可以帮助风力发电场的设计者确切地知道在哪里设置每个涡轮机的位置可以使风电场的效率和能量输出最大化。 如何在风电场中为每个涡轮机确定最佳位置以使能量输出最大化,是一个复杂的问题。解决这类问题通常需要大量的数学能力和计算机资源,但值得庆幸的是,近年来,研究人员开始关注自然系统,以帮助他们更有效、更快地找到解决方案。 自然界有数百万年的时间进化出解决生物所面临的复杂问题的最佳系统。研究人员已经在一些自然现象中研究了这些系统(比如蜂群及其觅食行为)并对它们进行了算法建模,这些算法可以用来解决一些社会问题。 拉贾斯坦技术大学(Rajasthan Technical Univerisity)的Nirmala Sharma、Harish Sharma和Ajay Sharma以及印度新德里南亚大学的Jagdish Chand Bansal解释说,蜂群行为常常存在“利他的自我牺牲”——那些不太适合当前行为的个体为更适合的个体牺牲自己的位置。 模拟这种行为的自我牺牲算法能够帮助安排风场中每个涡轮机的最优定位:根据风力、地理位置等各种影响因素,逐个测试涡轮机的位置和功率,用在一个位置上能产生更大功率的涡轮机取代原来的涡轮机。这样,该算法为风电场的涡轮机计算出了一个最优布局,以提供最大的功率输出。 该算法还可以为工程师计算出给定场地所需的最大涡轮机数量,最优的数量将使能源生产最大化。如果数量太少,该场地将无法提取所有可用的风能,而如果数量太多,则会浪费资源,并可能减少涡轮机的总输出,因为它们的旋转会干扰流入和通过邻近涡轮机的风。该团队已经用半径500米、750米和1000米的理想风力发电场进行了原理验证,下一步将考虑真实的地理景观,并对实际应用中非匀速的风向模式进行优化。 该研究论文题为" A new effective solution for wind farm layout optimisation problem using self-sacrificing artificial bee colony algorithm",已发表在《国际可再生能源技术杂志》(International Journal of Renewable Energy Technology)上,主要作者为Nirmala Sharma。 |
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