wind farm layout optimization using self-informed genetic algorithm with inf

风电场布局优化使用自适应算法，该算法是基于遗传算法和信息量统计方法的结合改进，优化风电场中风机的布局以提高能源利用率和经济效益。传统的布局方法，依靠经验和经济评估，仅能得出局部最优解，而该算法则考虑了风能分布、地形高度、设备类型、功率输出等多种因素，能更准确地评估不同布局方案的效果。具体来说，算法首先利用信息量统计方法对风速、风向、空气密度等数据进行分析和预测，研究不同机组空间排布方式下的风能捕获率和能量密度，建立风能利用率模型，然后通过遗传算法对风机的布局进行优化，找到最优的布局方案，以达到风机输出最大化和成本最小化的目标。该算法在实际应用中可大大提高风电场的发电能力和经济效益，对于推动可再生能源发展和应对气候变化等具有重要意义。