[发明专利]一种基于改进黑猩猩算法的空压站运维控制方法

权利要求书

1.一种基于改进黑猩猩算法的空压站运维控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：根据空压站供气管网拓扑结构构建空压站管网模型，并基于管网模型，将空压站的启停时间、补气压力作为决策变量，将空压站全天能耗最小作为目标函数；

S2：利用Halton序列初始化改进黑猩猩算法中的全局变量，所述全局变量包括种群个体数量、最大迭代次数、维度、种群搜索边界；

S3：使初始化后的改进黑猩猩算法进入探索阶段，计算种群中每个个体距离猎物的距离、适应度，并根据适应度排序，确定或更新其中的攻击者、阻截者、追逐者和驱赶者；

S4：当S3过程中全局变量满足预设条件时，进入攻击阶段，引入混沌算子更新攻击者、阻截者、追逐者和驱赶者的以及其他黑猩猩的位置；

S5：达到最大迭代次数后，使用攻击者的决策变量来控制空压站的启停时间、补气压力，以此实现空压站运行过程的总能耗最低。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进黑猩猩算法的空压站运维控制方法，其特征在于，S1中，所述空压站管网模型中，采用分段式计算单管压降，即将管长分成多段，分别计算各部分压降；

所述空压站管网模型中满足：质量流量守恒、三通分流处压力相等、所有末端供气压力不低于用户需求压力。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进黑猩猩算法的空压站运维控制方法，其特征在于，S1中，所述目标函数为：

其中，P(·)为空压站能耗计算公式，k＝1，2，...n，分别为第k次补气的开始时间与结束时间，p_k，k＝1，2，...，n，分别为第k次补气的补气压力。

4.根据权利要求1所述的一种基于改进黑猩猩算法的空压站运维控制方法，其特征在于，S2中，利用Halton序列初始化改进黑猩猩算法中的全局变量过程中包括：

选取N个质数作为基础量，通过对N个基础量不断切分，从而组合成一系列均匀分布且不重复的点，其切分过程数学模型如式(1)-(3)所示：

H＝[θ₁(n₁)，θ₂(n₂)，...，θ_N(n_N)]       (3)

其中，p_j，j＝1，2，..，N是第j个质数基础量，b_i∈{0，1，2，...，p_j-1}，H为最后得到的N维均匀Halton序列。

5.根据权利要求1所述的一种基于改进黑猩猩算法的空压站运维控制方法，其特征在于，S3中，黑猩猩个体根据最佳攻击者位置更新自己的位置，其中，黑猩猩追逐和驱赶猎物的逻辑由式(4)、(5)确定：

d(t)＝|cX_prey(t)-mX_chimp(t)|      (4)

X_chimp(t+1)＝X_prey(t)-ad(t)    (5)

其中，d(t)为猎物与黑猩猩之间的距离，t为迭代次数，a、c为系数向量，m为混沌映射产生的混沌向量，X_prey为猎物的位置向量，X_chimp为黑猩猩的位置向量；

所述系数向量a、c由如下方式获取：

a＝2fr₁-f      (6)

c＝2r₂    (7)

其中，f为衰减因子，随着迭代次数的增加而衰减，r₁、r₂是取值为[0，1]的随机数。

6.根据权利要求5所述的一种基于改进黑猩猩算法的空压站运维控制方法，其特征在于，S3中，所述衰减因子f为非线性收敛因子，其中f的获取方式为：

其中，f_m是收敛因子的初始值，Max_iter是最大迭代次数，k∈[1，10]为控制因子。