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J-GLOBAL ID：202202247395913977   整理番号：22A1032957

ウィンドファームレイアウト最適化:多段階アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Wind Farm Layout Optimization: A Multi-Stage Approach

著者 (2件)： Yang Puyi (Florida Institute of Technology, Melbourne, Florida, United States) ,  Najafi Hamidreza (Florida Institute of Technology, Melbourne, Florida, United States)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： IMECE2021  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0478C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ウインドファームレイアウト最適化(WFLO)問題は複雑で非凸最適化問題である。多くの発見的アルゴリズムと数学的プログラミング法が試験され,議論されているが,WFLO問題を解くのにどのアルゴリズムが最も適しているかについてのコンセンサスはない。あらゆるアルゴリズムは,異なる問題を解決する上でそれ自身の長所と短所を持ち,その結果,多段アプローチをピックアップした。WFLO問題を解く際に適用した1つの多段アプローチは,粗い,初期最適化レイアウトを捉え,さらに精密化のための別のアルゴリズムのための初期条件としてステージ2にそれを輸入するために,ステージ1のアルゴリズムを適用することである。本論文では,ステージ1における発見的アルゴリズムおよびステージ2における勾配ベースアルゴリズムから成る,Heuristic-Gradient-based(H-G)モデルという2種類の多段階法を比較した。ステージ1における離散スキームにおける発見的アルゴリズムおよびステージ2における連続方式におけるアルゴリズムから成る離散連続性(D-C)モデル。年間エネルギー生産(AEP)を目的関数として使用し,一方,各手法に関連した計算時間を文書化した。結果は,多段モデルの大部分がAEPと計算時間の両方に関して最適化手順を改善できることを示す。全体として,D-CアプローチはH-G手法よりも良好であることが分かった。特に,Greedy+Random探索の組合せは,最も高いAEPを提供し,GreedyとSLSQPの組合せは,最も低い計算時間を提供する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  最適化問題 ,  レイアウト ,  生産 ,  目的関数 ,  精密化 ,  連続性 ,  初期条件 ,  *ウインドファーム
準シソーラス用語： 発見的アルゴリズム ,  *レイアウト最適化 ,  非凸最適化問題 ,  エネルギー生産 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  工場一般  (KB02010M) ,  風力エネルギー  (LB03060X)

タイトルに関連する用語 (3件)： ウィンドファーム ,  レイアウト最適化 ,  段階