基于分解多目标进化的椭圆定日镜场布局

摘要：

针对塔式太阳能热电站中的定日镜场布局多目标优化问题,将基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)应用于定日镜场布局领域,提出了基于改进的MOEA/D多目标定日镜场布局优化算法(MOEA/D-HFL).首先建立了以镜场年均综合光学效率和镜场占地面积为目标的椭圆形定日镜场优化模型,接着将基于佳点集和反向学习的初始种群生成策略、目标函数稳定归一化机制以及动态遗传交叉分布指数引入MOEA/D用于求解该问题,获得了定日镜场布局问题的Pareto前沿,并利用模糊集理论获得了最优折中解.为验证所提算法的性能,将MOEA/D-HFL算法与NSGA-Ⅱ和基本MOEA/D对比,仿真结果证明了MOEA/D-HFL在多目标定日镜场布局问题上的高效性与准确性.

关键词：多目标优化、MOEA/D、塔式太阳能发电、定日镜场布局、佳点集、反向学习、归一化

所属期刊栏目：41

分类号：TK513.1(特殊热能及其机械)

资助基金：江苏省自然科学基金项目;广西自动检测技术与仪器重点实验室基金项目

在线出版日期：2020-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：37-43