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申请/专利权人：电子科技大学中山学院
摘要：本发明涉及风机选址技术领域，尤其涉及一种带风力评估的海上风机选址优化方法，包括：获取未来目标时间段内的每日海上风速数据；构建可建造点数据集，确定若干可建造子区域；根据输入风速确定每一海上风机的发电功率和建造成本以构建目标蝙蝠算法的适应度函数，并对每一可建造子区域进行选址优化；对边界点数据集中的边界点执行边界点随机局部优化搜索，并根据可建造点数据集的适应度以及边界点随机局部优化搜索次数确定边界点随机局部优化搜索结果；对邻域点数据集中的邻域点执行KNN算法局部优化搜索，并输出最终的海上风机建造选址优化结果。本发明考虑不同类型风机的建设情况，能够提高能源的利用效率，降低建造成本，并提高了选址优化程度。
主权项：1.一种带风力评估的海上风机选址优化方法，其特征在于，包括：步骤S1，根据历史海上风速数据，获取未来目标时间段内的每日海上风速数据；步骤S2，获取海上风机可建造点数据，以构建可建造点数据集，并根据预设聚类算法对所述可建造点数据集进行聚类以确定若干可建造子区域；步骤S3，计算各建造点的海上风机的输入风速，根据所述输入风速确定每一海上风机的发电功率和建造成本以构建目标蝙蝠算法的适应度函数，并对每一可建造子区域进行选址优化，以得到每一个海上风机可建造点的初步建造结果；步骤S4，根据预设边界点计算方法计算每一可建造子区域的边界点，以得到边界点数据集；步骤S5，对所述边界点数据集中的边界点执行边界点随机局部优化搜索，并根据所述可建造点数据集的适应度以及边界点随机局部优化搜索次数确定边界点随机局部优化搜索结果；步骤S6，获取所述可建造点数据集中随机一可建造点的邻域点数据集，对所述邻域点数据集中的邻域点执行KNN算法局部优化搜索，并根据所述可建造点数据集的适应度以及所述边界点随机局部优化搜索结果确定KNN算法局部优化搜索结果；步骤S7，根据所述KNN随机局部优化搜索的搜索结果，输出最终的海上风机建造选址优化结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学中山学院 一种带风力评估的海上风机选址优化方法
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