【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TM614
【目录】：
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第1章 绪论10-17
- 1.1 群智能算法的概念、背景与发展10-12
- 1.1.1 群智能的概念及其背景10-11
- 1.1.2 群智能的特点11
- 1.1.3 群智能算法的应用与发展11-12
- 1.2 文化演化算法概述12-13
- 1.3 风能资源评估的优化方法的研究的背景、状况与意义13-14
- 1.4 风能资源评估方法及其国内外研究现状14-15
- 1.5 本文的主要内容与安排15-17
- 第2章 微粒群优化算法与文化算法17-30
- 2.1 引言17
- 2.2 微粒群优化算法17-20
- 2.2.1 微粒群优化算法的原理17-18
- 2.2.2 基本PSO算法18-19
- 2.2.3 PSO算法流程19
- 2.2.4 参数分析19-20
- 2.3 基本离散微粒群算法20-23
- 2.3.1 基于连续空间的DPSO21-22
- 2.3.2 基于离散空间的DPSO22-23
- 2.4 文化算法23-29
- 2.4.1 文化算法产生背景24
- 2.4.2 文化算法的基本框架及其原理24-28
- 2.4.3 文化算法的发展及其应用28-29
- 2.5 本章小结29-30
- 第3章 改进的文化微粒群算法模型30-42
- 3.1 引言30
- 3.2 基本文化微粒群算法30-31
- 3.3 增强型文化微粒群算法31-35
- 3.3.1 主群体空间的设计32
- 3.3.2 信念空间设计32-34
- 3.3.3 影响操作的设计34-35
- 3.3.4 算法实现的流程35
- 3.4 测试函数优化与结果分析35-41
- 3.4.1 测试函数35-36
- 3.4.2 评价指标36-37
- 3.4.3 测试实验设计37
- 3.4.4 测试结果分析37-41
- 3.5 本章小结41-42
- 第4章 改进的文化微粒群算法在风速模型中的应用42-52
- 4.1 引言42
- 4.2 风能及风能资源基本知识42-46
- 4.2.1 风能及其特点42-43
- 4.2.2 风速的统计特性43
- 4.2.3 主要的风能评价指标43-46
- 4.3 Weibull概率模型参数优化的传统方法46-49
- 4.3.1 应用极大似然法计算Weibull概率模型参数46-48
- 4.3.2 应用最小二乘法求解Weibull概率模型参数48-49
- 4.4 应用ECPSO算法求解Weibull参数模型49-50
- 4.5 算例分析50-51
- 4.6 本章小结51-52
- 第5章 离散文化微粒群算法及其在风机选型模型中的应用52-62
- 5.1 引言52
- 5.2 改进的离散文化微粒群算法52-57
- 5.2.1 信念空间的设计52-55
- 5.2.2 主群体空间设计55-57
- 5.2.3 影响函数和接收函数57
- 5.3 风电场风机优化选型模型57-58
- 5.3.1 最大装机容量模型57-58
- 5.3.2 风电场性价比模型58
- 5.4 算例分析58-61
- 5.5 本章小结61-62
- 第6章 总结与展望62-64
- 6.1 工作小结62
- 6.2 工作展望62-64
- 参考文献64-70
- 致谢70-71
- 作者在攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研项目71
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