CN119477016A 基于智能优化算法的柔性移动微网能量管理策略生成方法 （中国人民解放军陆军装甲兵学院）

基于智能优化算法的柔性移动微网能量管本发明提供基于智能优化算法的柔性移动2根据柔性移动微网能量管理策略中的基本要素，初始化柔性移动微根据参数的技术要求确定约束条件，基于柔性移动微网能量的管理目标构建目标函根据目标函数，采用改进型乌燕鸥优化算法搜索最优的柔性移动微根据最优的各基本要素的参数，生成基于智能优化算法的柔性移动微网能量管理策2.根据权利要求1所述的基于智能优化算法的柔性移动微网能量管理策略生成方法，3.根据权利要求1所述的基于智能优化算法的柔性移动微网能量管理策略生成方法，4.根据权利要求1所述的基于智能优化算法的柔性移动微网能量管理策略生成方法，将柔性移动微网能量管理策略中各基本要素的参数作为乌燕鸥个体，对最优乌燕鸥位置进行双向sine变异，将变异前后适应度值最优的乌根据预设的最大迭代次数依次更新最优乌燕鸥位置，确定最优乌5.根据权利要求4所述的基于智能优化算法的柔性移动微网能量管理策略生成方法，3;。6.根据权利要求4所述的基于智能优化算法的柔性移动微网能量管理策略生成方法，;p,()表示当前第t次迭代的乌燕鸥的位置；c,()表示的是在不与其他乌燕鸥;;;;攻击行为：在迁移过程中，乌燕鸥通过翅膀提高飞行高度，调整自身的4;;位置；为当前乌燕鸥的位置；是乌燕鸥从当前位置向;7.根据权利要求6所述的基于智能优化算法的柔性移动微网能量管理策略生成方法，;5;;变异扰动后的最优位置p.(t+1)的第j维；8.一种基于智能优化算法的柔性移动微网能其中，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述优化算法的柔性移动微网能量管理策略生成方法6燕鸥觅食行为的新型智能优化算法，同样可以应用于生成柔性移动微网能量管理策略问7对最优乌燕鸥位置进行双向sine变异，将变异前后适应度值最优的乌燕鸥位置，最优乌燕鸥位置确定最优的柔性移动微网能;。;;8聚集：聚集是指当前乌燕鸥在避免冲突的前提下向相邻乌燕鸥中最好的位置靠;;;;;最佳位置；为当前乌燕鸥的位置；是乌燕鸥从当前位9;;;为变异扰动后的最优位置p.(t+1)的第j维；;法和猫群优化算法的位置更新机制，综合考虑了根据随机数大小来切换位置的更新模式、[0016]图1是本发明实施例的基于智能优化算法的柔性移动微网能量管理策略生成方法结合STOA的基本步骤，针对STOA存在的几个问题，提出改进型乌燕鸥优化算法（Improve[0019]S2：建立基于改进乌燕鸥优化算法的柔性移动微网能量管理策略的目标函数;;;;;;;;加有效地提高乌燕鸥的全局搜索能力，引入鹦鹉优化算法（ParrotOptimization;最佳位置；为当前乌燕鸥的位置；是乌燕鸥从当前位;;;以MATLAB为仿真平台，选取鲸鱼优化算法(WhaleOptimizationAlgorithm,WOA)、灰狼优化算法(GreyWolfOptimizer,GWO)和乌燕鸥优化算法（Sootyternoptimizationalgorithm,STOA与本实施例所提的ISTOA方法进行对比。[0043]以上为本实施例的一个实施例提供的基于智能优化算法的柔性移动微网能量管系统的具体限定可以参见上文中对于基于智能优化算法的柔性移动微网能量管理策略生算机程序可用于执行上述图1提供的基于智能优化算法的柔性移动微网能量管理策略生成通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机包括非易失性和易失性存