Constrained Multi-Objective Wind Farm Layout Optimization: Introducing a Novel Constraint Handling Approach Based on Constraint Programming
Notice bibliographique
Résumé
Recently, land has been exploited extensively for onshore wind farms and turbines are frequently located in proximity to human dwellings, natural habitats, and infrastructure. This proximity has made land use constraints and noise generation and propagation matters of increasing concern for all stakeholders. Hence, wind farm layout optimization approaches should be able to consider and address these concerns. In this study, we perform a constrained multi-objective wind farm layout optimization considering energy and noise as objective functions, and considering land use constraints arising from landowner participation, environmental setbacks and proximity to existing infrastructure. The optimization problem is solved with the NSGA-II algorithm, a multi-objective, continuous variable Genetic Algorithm. A novel hybrid constraint handling tool that uses penalty functions together with Constraint Programming algorithms is introduced. This constraint handling tool performs a combination of local and global searches to find feasible solutions. After verifying the performance of the proposed constraint handling approach with a suite of test functions, it is used together with NSGA-II to optimize a set of wind farm layout optimization test cases with different number of turbines and under different levels of land availability (constraint severity). The optimization results illustrate the potential of the new constraint handling approach to outperform existing constraint handling approaches, leading to better solutions with fewer evaluations of the objective functions and constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».