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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明涉及一种基于混沌猎食者优化的动力系统参数优化方法，计算产生随机的变量参数，根据变量参数值对应的功率Wi，并找出最优功率值Wmax，过混沌机制更新随机参数，采用基于维度学习狩猎法DLH生成一个R半径范围内的、由变量参数值构成的领域矩阵，即一个新的变量参数集合构成的领域矩阵，并更新由此产生的新参数；如果Wnew大于Wmax,则把Wnew的值赋给Wmax，迭代完成输出DSPRO系统的最优功率值Wmax。本发明极大提高了MPPT对DSPRO系统控制的实时性和精确性要求，与基于HPO算法的MPPT控制方法相比有明显的改进。

主权项：1.一种基于混沌猎食者优化的动力系统参数优化方法，其特征在于步骤如下：步骤1：初始化动力系统参数变量，即压力和进口流量；通过下式计算产生随机的变量参数：xi＝lbi+rand×ubi-lbi；rand∈[0,1]其中，xi是指参数值，lbi是参数的下界，ubi是参数的上界，rand表示范围为0到1的随机数；步骤2：计算变量参数值对应的功率Wi，并找出最优功率值Wmax：Wi＝ΔPiΔQi其中：ΔPi、ΔQi分别是施加给水的压力，即反渗透压力ΔPi和水的渗透流量ΔQi；采用下式更新平衡参数C和递减机制参数Kbest：Kbest＝roundC×N 其中：round为函数名；t是当前迭代次数，Tmax是最大迭代次数，N是指参数值数量；步骤3：过混沌机制更新随机参数 利用混沌机制计算适应参数Z： 其中，ζi+1＝4ζi×1-ζi；ζi和是迭代中的混沌和混沌向量的值；R1、R2、R3和R5是[0,1]内的随机参数，αindex是状态参数；当随机数小于β，更新变量参数值：xi,jt+1＝xi,jt+0.5[2CZPposj-xi,jt+21-CZμj-xi,jt]当随机数大于β，更新变量参数值：xi,jt+1＝Tposj+CZcos2πR4×Tposj-xi,jt其中，Pposj是局部最优功率对应的参数值，μ是所有参数的平均值，R4是[0.1]内的随机值，Tposj是系统最大功率对应的参数值；步骤4：采用基于维度学习狩猎法DLH生成一个R半径范围内的、由变量参数值构成的领域矩阵，即一个新的变量参数集合构成的领域矩阵，并更新由此产生的新参数：xi-DLH,jt+1＝xi,dt+rand*xn,dt-xr,dt其中：xi-DLH,jt+1和xi,dt分别表示可替换的变量参数和当前参数值，xn,dt表示领域矩阵内的变量参数值，xr,dt是指变量参数范围内的随机选择的值步骤5：比较步骤3和步骤4更新的参数值对应的功率值xi,jt+1和xi-DLH,jt+1，以最高的功率Wnew与Wmax进行比较，如果Wnew大于Wmax,则把Wnew的值赋给Wmax，否则返回步骤2，计算下一个Xnew对应的Wnew；步骤6：当所有更新的参数值已全部计算，但未达到最大迭代次数Tmax，若不满足则返回步骤3，进行更新C和Kbest下一次迭代；若达到最大迭代次数Tmax，则输出DSPRO系统的最优功率值Wmax。

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