1、目前這些可發(fā)現(xiàn)的綠色能源中，發(fā)展最快的能源之一為風(fēng)能源?；谖覈?guó)是一個(gè)含有巨大風(fēng)能資源的國(guó)家，如果此資源能夠得到充分利用，將會(huì)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益?，F(xiàn)如今很多研究人員通過設(shè)計(jì)合理的風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)布置將此資源得以充分利用，但是目前出現(xiàn)的問題有，風(fēng)電場(chǎng)優(yōu)化布置設(shè)計(jì)過度依賴商業(yè)軟件、風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電成本高和單位風(fēng)力發(fā)電機(jī)出力低等?，F(xiàn)在通過大量實(shí)驗(yàn)證明，通過智能算法對(duì)風(fēng)電場(chǎng)布置進(jìn)行優(yōu)化后，上述問題得到了有效改善，如提高了單位風(fēng)力發(fā)電機(jī)的出力同時(shí)也降

2、低了發(fā)電成本等。
　　本文對(duì)風(fēng)電場(chǎng)布置問題進(jìn)行優(yōu)化主要在以下兩方面:風(fēng)力發(fā)電機(jī)優(yōu)化布置和風(fēng)力發(fā)電機(jī)機(jī)組選型優(yōu)化。
　　首先針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)布置問題分別進(jìn)行三種智能算法求解、比較得出更適合針對(duì)此問題進(jìn)行優(yōu)化的粒子群算法。雖然比較得出更適合優(yōu)化此問題的算法，但是與其他文獻(xiàn)比較得出，此算法還未達(dá)到優(yōu)化目標(biāo)，需要對(duì)算法繼續(xù)進(jìn)行改進(jìn)?？紤]到算法搜索模式及策略對(duì)最終找到最優(yōu)解的影響，因此可以試圖對(duì)算法中粒子的搜索模式及策略進(jìn)行改進(jìn)來達(dá)到進(jìn)

3、一步優(yōu)化其問題的目標(biāo)。粒子群算法中粒子的搜索模式所具有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以認(rèn)作為數(shù)學(xué)中節(jié)點(diǎn)的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，完全規(guī)則拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)擁有高度的聚集性，完全隨機(jī)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)具有小的平均路徑長(zhǎng)度這些顯著優(yōu)點(diǎn)，但是這兩類拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)并不能顯示真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。本文中所介紹的小世界網(wǎng)絡(luò)模型則符合真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并且此模型具有平均路徑短，聚集系數(shù)高等特點(diǎn)?；谛∈澜缇W(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn)，將粒子群算法中粒子的搜索模式設(shè)定為局部模式，且每個(gè)粒子的鄰域結(jié)構(gòu)（搜索空間）構(gòu)造為小