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J-GLOBAL ID：201802256604313270   整理番号：18A0817450

適応度差ベースBBOを用いた非一様タービンによるウインドファームレイアウトの設計【JST・京大機械翻訳】

Design of wind farm layout with non-uniform turbines using fitness difference based BBO

著者 (3件)： Bansal Jagdish Chand (South Asian University, New Delhi, India) ,  Farswan Pushpa (South Asian University, New Delhi, India) ,  Nagar Atulya K. (Liverpool Hope University, UK)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 71  ページ： 45-59  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生物地理学ベースの最適化(BBO)は,新しいメタ発見的アルゴリズムである。BBOは1つの島から他への種の移動に由来する。本研究は,BBOとBBOの改良版を用いて,不均一ハブ高さと回転子半径を有する風力タービンによるウインドファーム配置最適化問題の解法を提示した。本研究では,BBOの改良版,忠実度差分ベースBBO(FD-BBO)を提案した。FD-BBOは,元のBBOにおける適合性差の概念を組み込むことによって得られる。最初に,BBO上のFD-BBOの優位性を正当化するために,それを最適化の15の標準試験問題上でテストした。FD-BBOの数値結果をBBOのオリジナルバージョンとBBOの先進バージョン,Blended BBO(BBBO)と比較した。図式と統計解析を通して,FD-BBOは効率的で正確なアルゴリズムであることを確立した。BBO,BBBOとFD-BBOは,ウインドファーム配置最適化問題を解決するために適用した。考慮した問題において,風力タービンの位置だけでなく,ハブ高さとロータ半径も決定変数として採用した。2000m×2000mの農場サイズにおける26のタービンと2000m×2000mの農場サイズにおける30のタービンの問題の2つの事例を扱った。数値結果を以前に公表された結果および元のBBOとBlended BBOの結果と比較した。FD-BBOは,考察の下で問題を解決するためのより良いアプローチであることが分かった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *タービン ,  *ウインドファーム ,  適応性 ,  農場 ,  最適化 ,  統計解析 ,  アルゴリズム ,  風車
準シソーラス用語： 決定変数 ,  試験問題 ,  レイアウト最適化 ,  発見的アルゴリズム ,  生物地理学 ,  *適応度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ウインドファームレイアウト ,  風力タービン ,  ハブ高さ ,  ロータ半径 ,  生物地理学に基づく最適化 ,  適合性の差

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応度 ,  BBO ,  非一様 ,  タービン ,  設計