文章摘要:为解决多参数、多约束条件的潮流能涡轮机阵列优化问题，提出了一种自主智能优化的离散量子粒子群（quantum discrete particle swarm， QDPS）算法。基于舟山普陀山岛-葫芦岛水道涨急和落急时刻的流场数据进行算法验证，分析了涡轮机阵列优化效果。结果表明：QDPS算法能够实现自主智能优化，优化速度快，与传统交错布局相比，涨急时刻涡轮机阵列总发电量提高了28.9%，落急时刻涡轮机阵列总发电量提高了41.8%，阵列优化布局结果与潮流能功率密度分布是一致的。QDPS算法可为潮流能发电场涡轮机阵列布局优化研究提供科学工具。

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论文分类号:P743.1;TP18