【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理，具體涉及一種基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法。
技術(shù)介紹
1、柔性移動(dòng)微網(wǎng)，即利用柔性電力電子技術(shù)改造的可移動(dòng)微型配電網(wǎng)，采用智能柔性開關(guān)替代傳統(tǒng)的剛性開關(guān)，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)的柔性閉環(huán)運(yùn)行，提升配電系統(tǒng)的電能質(zhì)量、可靠性和運(yùn)行效率。通過柔性移動(dòng)微網(wǎng)技術(shù)連接應(yīng)用場(chǎng)景中的各單元、平臺(tái)和站點(diǎn)，完成各平臺(tái)之間的高效能量傳輸和交互共享，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用場(chǎng)景中能源的互聯(lián)互通。
2、能量管理策略的優(yōu)劣直接影響著柔性移動(dòng)微網(wǎng)工作效率。面對(duì)紛繁復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景，如何快速生成柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略是一個(gè)亟須解決的關(guān)鍵性問題。智能優(yōu)化算法作為人工智能的熱點(diǎn)研究?jī)?nèi)容之一，在各類電氣領(lǐng)域的控制方法和控制策略研究中有著廣泛的應(yīng)用。烏燕鷗優(yōu)化算法（sooty?tern?optimization?algorithm，stoa）是一種模擬烏燕鷗覓食行為的新型智能優(yōu)化算法，同樣可以應(yīng)用于生成柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略問題。
3、但是，烏燕鷗優(yōu)化算法容易陷入局部最優(yōu)的情況，然而在生成柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略時(shí)，需要考慮包括柔性移動(dòng)微網(wǎng)工作效率、使用壽命、新能源利用率、燃油消耗率等多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，現(xiàn)有的烏燕鷗優(yōu)化算法執(zhí)行優(yōu)化時(shí)缺乏對(duì)于全局優(yōu)化的考慮，所獲得的管理策略往往無法達(dá)到理想的效果。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供一種基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法，該方法能夠形成有效的能量管理策略，進(jìn)一步提升柔性移動(dòng)微網(wǎng)的工作效率。
2、
3、根據(jù)柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略中的基本要素，初始化柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略中各基本要素的參數(shù)；
4、根據(jù)參數(shù)的技術(shù)要求確定約束條件，基于柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量的管理目標(biāo)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)；
5、根據(jù)目標(biāo)函數(shù)，采用改進(jìn)型烏燕鷗優(yōu)化算法搜索最優(yōu)的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略中各基本要素的參數(shù)；其中，所述改進(jìn)型烏燕鷗優(yōu)化算法引入鸚鵡優(yōu)化算法和貓群優(yōu)化算法的位置更新機(jī)制，綜合考慮根據(jù)隨機(jī)數(shù)大小來切換位置的更新模式、本次迭代烏燕鷗最優(yōu)位置、烏燕鷗位置的平均值和烏燕鷗的選擇概率的因素更新烏燕鷗位置；
6、根據(jù)最優(yōu)的各基本要素的參數(shù)，生成基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略。
7、優(yōu)選地，所述柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略中的基本要素包括：能量源種類、能量源特性、負(fù)載種類、負(fù)載特性、電力保障模式和電力工作模式。
8、優(yōu)選地，所述目標(biāo)函數(shù)為柔性移動(dòng)微網(wǎng)工作效率最高，或使用壽命最長(zhǎng)，或能源利用率最高，或燃油消耗率最低。
9、優(yōu)選地，所述采用改進(jìn)型烏燕鷗優(yōu)化算法搜索最優(yōu)的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略中各基本要素的參數(shù)，包括以下步驟：
10、將柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略中各基本要素的參數(shù)作為烏燕鷗個(gè)體，確定參數(shù)的上下限，并通過高斯映射初始化烏燕鷗種群位置，并根據(jù)目標(biāo)函數(shù)，計(jì)算最優(yōu)適應(yīng)度值和最優(yōu)烏燕鷗位置；
11、引入鸚鵡優(yōu)化算法和貓群優(yōu)化算法的位置更新機(jī)制，對(duì)原烏燕鷗優(yōu)化算法中的位置更新方式進(jìn)行改進(jìn)；通過改進(jìn)后的位置更新方式進(jìn)行位置更新，記錄當(dāng)前迭代后最優(yōu)適應(yīng)度值和位置；
12、對(duì)最優(yōu)烏燕鷗位置進(jìn)行雙向 sine變異，將變異前后適應(yīng)度值最優(yōu)的烏燕鷗位置，作為更新后的最優(yōu)烏燕鷗位置；
13、根據(jù)預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)依次更新最優(yōu)烏燕鷗位置，確定最優(yōu)烏燕鷗位置；根據(jù)最優(yōu)烏燕鷗位置確定最優(yōu)的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略的參數(shù)。
14、優(yōu)選地，所述通過高斯映射初始化烏燕鷗種群位置，包括以下步驟：
15、確定種群的大小 n，烏燕鷗尋優(yōu)下邊界 lb和烏燕鷗尋優(yōu)上邊界 ub；
16、通過高斯映射產(chǎn)生下一個(gè)隨機(jī)數(shù) x t+1：
17、；
18、式中，mod(·)為求余函數(shù)， x t為當(dāng)前隨機(jī)數(shù)；
19、利用產(chǎn)生的高斯隨機(jī)數(shù)初始化烏燕鷗位置：
20、。
21、優(yōu)選地，所述通過改進(jìn)后的位置更新方式進(jìn)行位置更新，記錄當(dāng)前迭代后最優(yōu)適應(yīng)度值和位置，包括以下步驟：
22、模擬烏燕鷗的遷移行為，包括沖突避免，聚集和更新；
23、沖突避免：模擬烏燕鷗的沖突避免行為過程，用如下公式表達(dá)：
24、；
25、式中：表示當(dāng)前第 t次迭代的烏燕鷗的位置；表示的是在不與其他烏燕鷗碰撞的情況下烏燕鷗的新位置；代表一個(gè)避免碰撞的變量因素，用來計(jì)算避免碰撞后的位置，它的約束條件公式如下：
26、；
27、式中：為用來調(diào)整的控制變量； t表示當(dāng)前迭代次數(shù)；隨著迭代次數(shù)的增加，從逐漸減小為0；假設(shè)為2，將從2逐漸減小為0； miter為迭代次數(shù)；
28、聚集：聚集是指當(dāng)前烏燕鷗在避免沖突的前提下向相鄰烏燕鷗中最好的位置靠攏，也就是向最優(yōu)位置靠攏，其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：
29、；
30、式中：是第 t次迭代烏燕鷗的最優(yōu)位置；表示在不同位置向最優(yōu)位置移動(dòng)的過程；是隨機(jī)變量，按照以下公式變化：
31、；
32、式中： rand為0到1的隨機(jī)數(shù)；
33、更新：使當(dāng)前烏燕鷗朝著最優(yōu)位置的所在方向進(jìn)行移動(dòng)，更新位置，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：
34、；
35、式中：是烏燕鷗從當(dāng)前位置向最優(yōu)位置方向移動(dòng)的距離；
36、攻擊行為：在遷移過程中，烏燕鷗通過翅膀提高飛行高度，調(diào)整自身的速度和攻擊角度，在攻擊獵物的時(shí)候，它們?cè)诳罩械谋P旋行為定義為以下數(shù)學(xué)模型：
37、；
38、式中： x、 y、 z分別是三個(gè)方向上的坐標(biāo)； r是每個(gè)螺旋的半徑； θ是[0，2π]范圍內(nèi)的隨機(jī)角度值； u和 v是定義螺旋形狀的相關(guān)常數(shù)，均設(shè)定為1； e是自然對(duì)數(shù)的底數(shù)；
39、引入鸚鵡優(yōu)化算法和貓群優(yōu)化算法的位置更新機(jī)制，考慮根據(jù)隨機(jī)數(shù)大小來切換位置的更新模式、本次迭代烏燕鷗最優(yōu)位置、烏燕鷗位置的平均值和本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法，其特征在于，所述柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略中的基本要素包括：能量源種類、能量源特性、負(fù)載種類、負(fù)載特性、電力保障模式和電力工作模式。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法，其特征在于，所述目標(biāo)函數(shù)為柔性移動(dòng)微網(wǎng)工作效率最高，或使用壽命最長(zhǎng)，或能源利用率最高，或燃油消耗率最低。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法，其特征在于，所述采用改進(jìn)型烏燕鷗優(yōu)化算法搜索最優(yōu)的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略中各基本要素的參數(shù)，包括以下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法，其特征在于，所述通過高斯映射初始化烏燕鷗種群位置，包括以下步驟：
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法，其特征在于，所述通過改進(jìn)后的位置更新方式進(jìn)行位置更新
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法，其特征在于，所述對(duì)最優(yōu)烏燕鷗位置進(jìn)行雙向sine變異，將變異前后適應(yīng)度值最優(yōu)的烏燕鷗位置，作為更新后的最優(yōu)烏燕鷗位置，包括以下步驟：
8.一種基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：
9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有數(shù)據(jù)處理程序，所述數(shù)據(jù)處理程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法，其特征在于，所述柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略中的基本要素包括：能量源種類、能量源特性、負(fù)載種類、負(fù)載特性、電力保障模式和電力工作模式。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法，其特征在于，所述目標(biāo)函數(shù)為柔性移動(dòng)微網(wǎng)工作效率最高，或使用壽命最長(zhǎng)，或能源利用率最高，或燃油消耗率最低。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法，其特征在于，所述采用改進(jìn)型烏燕鷗優(yōu)化算法搜索最優(yōu)的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略中各基本要素的參數(shù)，包括以下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于智能優(yōu)化算法的柔性移動(dòng)微網(wǎng)能量管理策略生成方法，其特征...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：袁東，陳克偉，魏曙光，劉春光，張運(yùn)銀，朱寧龍，楊恒程，張嘉曦，張銀，許非凡，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中國(guó)人民解放軍陸軍裝甲兵學(xué)院，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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