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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本涉及基于改进人工蜂鸟的海上风电场运维排程模糊优化方法，属于海上风电场运维排程相关技术技术领域，获取海上风电场数据信息、运维船舶信息、模糊天气信息、模糊船速信息；构建海上风电场运维排程模糊模型；使用模糊期望值算子、可信度测度对模糊模型清晰化；改进人工蜂鸟算法并对海上风电场运维排程清晰模型求解；本发明构建了多个目标函数的海上风电场运维排程模糊模型，求解去模糊化后的清晰模型得到考虑多方面因素综合影响的运维排程方案。在引导觅食中引入基于Logistic‑Tent映射局部搜索策略，增强人工蜂鸟算法的种群多样性和跳出局部最优的能力；增强种群与最优个体之间的联系，增加人工蜂鸟算法的收敛速度和精度。
主权项：1.基于改进人工蜂鸟的海上风电场运维排程模糊优化方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：获取海上风电场数据信息、运维船舶信息、模糊天气信息、模糊船速信息；S2：构建海上风电场运维排程模糊模型；S3：使用模糊期望值算子、可信度测度对模糊模型清晰化；S4：改进人工蜂鸟算法并对海上风电场运维排程清晰模型求解；其中S2所述海上风电场运维排程模糊模型包括：设定决策变量、确定目标函数、设置约束条件、设定不确定性因素；所述设定决策变量，包括：运送、接收过程的两个路径系数；所述确定目标函数，包括：海上风电场运维总成本、运维船舶航行碳排放量，其中海上风电场运维排程模糊模型以运维总成本、船舶航行碳排放量加权值最小为目标函数；所述设置约束条件，包括：船舶流量守恒、运维人员与备件、运维时间、外部因素、决策变量类型五个角度的约束条件；所述设定不确定性因素，包括：采用梯形模糊数来表示模型中船舶航速、船舶碳排放量因子、特定风机周围海域风速的不确定性，其中以梯形模糊数设置船舶航速、船舶碳排放量因子、特定风机周围海域风速三个模糊因素。
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百度查询： 哈尔滨工程大学 基于改进人工蜂鸟的海上风电场运维排程模糊优化方法
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