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自适应蚁群算法的清洁能源基地选址优化模型 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有清洁能源基地宏观选址模型的定位结果一般为区域级,空间定位精度较低,筛选的优先开发区域面积远远超过建场所需占地的面积,对于大范围、自然资源分散程度较高,条件复杂的地区,往往需要进一步实地勘察后才能具体选定建场地点,费时费力的问题,该文基于现有选址结果,引入描述每个像元可发电能力的技术可开发量栅格图层,提出一种 自适应蚁群模型,利用改进蚁群优化算法的正反馈求解机制,高效、准确获取适用于建场的连续坐标空间域,将选址结果从区域级优化至像元级.实例分析表明,该方法究能够大大提升清洁能源基地选址的空间精确度和适用范围,有效地辅助专业人员在全球范围开展大型清洁能源基地建场规划工作. 相似文献
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