論文の概要: Optimisation of Large Wave Farms using a Multi-strategy Evolutionary Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09594v1
• Date: Sat, 21 Mar 2020 07:07:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 12:57:51.886942
• Title: Optimisation of Large Wave Farms using a Multi-strategy Evolutionary Framework
• Title（参考訳）: マルチストラテジー進化フレームワークを用いた大規模波動ファームの最適化
• Authors: Mehdi Neshat, Bradley Alexander, Nataliia Y. Sergiienko, Markus Wagner
• Abstract要約: 本研究の目的は, 完全潜水三重波エネルギー変換器(WEC)からなる大波農場の総利用電力を最大化することである。 大規模波動農場におけるWEC間の流体力学的相互作用の計算に費用がかかるため, 大規模波動農場のエネルギー最大化は困難な探索問題である。 本稿では, スマート初期化, バイナリ集団に基づく進化アルゴリズム, 離散局所探索, 連続的グローバル最適化を組み合わせた, ハイブリッドなマルチストラテジー進化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4211973704803558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wave energy is a fast-developing and promising renewable energy resource. The primary goal of this research is to maximise the total harnessed power of a large wave farm consisting of fully-submerged three-tether wave energy converters (WECs). Energy maximisation for large farms is a challenging search problem due to the costly calculations of the hydrodynamic interactions between WECs in a large wave farm and the high dimensionality of the search space. To address this problem, we propose a new hybrid multi-strategy evolutionary framework combining smart initialisation, binary population-based evolutionary algorithm, discrete local search and continuous global optimisation. For assessing the performance of the proposed hybrid method, we compare it with a wide variety of state-of-the-art optimisation approaches, including six continuous evolutionary algorithms, four discrete search techniques and three hybrid optimisation methods. The results show that the proposed method performs considerably better in terms of convergence speed and farm output.
• Abstract（参考訳）: 波浪エネルギーは急速に発展し、将来有望な再生可能エネルギー資源である。 本研究の主な目的は、完全潜水三重波エネルギー変換器(WEC)からなる大型波力農場の総利用電力を最大化することである。 大規模農場におけるWEC間の流体力学的相互作用のコスト計算と探索空間の高次元性により, 大規模農場のエネルギー最大化は困難な探索問題である。 この問題に対処するため,我々は,スマート初期化,バイナリ集団に基づく進化アルゴリズム,離散的局所探索,連続的グローバル最適化を組み合わせた,新しいハイブリッドマルチストラテジー進化フレームワークを提案する。 提案手法の性能を評価するために,6つの連続進化アルゴリズム,4つの離散探索手法,3つのハイブリッド最適化手法を含む,多種多様な最適化手法と比較した。 以上の結果から,提案手法は収束速度と農業生産率の点でかなり優れていることがわかった。

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