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申请/专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司

摘要：本发明属于无人机巡检技术领域，公开了一种基于改进沙猫群优化算法的无人机机巢选址方法，根据巡检点的分布范围及密集程度，划分不同大小的巡检范围；将巡检范围均分为面积相等的若干单位面积，根据单位面积内输变配类别数量及电压等级的关系计算单位面积的权重；在巡检范围内，根据约束条件搭建无人机机巢位置及数量的目标模型；将无人机巡检点的位置及数量作为改进沙猫群优化智能算法的沙猫种群的初始化位置及数量信息，以所述目标模型作为改进沙猫群优化智能算法的约束条件，迭代更新，得出无人机机巢的最优布点。本发明可用于实现无人机机巢最优选址与无人机航线最优规划。

主权项：1.一种基于改进沙猫群优化算法的无人机机巢选址方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、根据巡检点的分布范围及密集程度，划分不同大小的巡检范围；步骤S2、将巡检范围均分为面积相等的若干单位面积，根据单位面积内输变配类别数量及电压等级的关系计算单位面积的权重；步骤S3、在巡检范围内，根据约束条件搭建无人机机巢位置及数量的目标模型；步骤S4、将无人机巡检点的位置及数量作为改进沙猫群优化智能算法的沙猫种群的初始化位置及数量信息，以所述目标模型作为改进沙猫群优化智能算法的约束条件，迭代更新，得出无人机机巢的最优布点；所述改进沙猫群优化智能算法，采用最优邻域扰动策略对勘测与开发阶段进行改进，改进后勘测与开发阶段的位置更新公式为： ；其中，代表沙猫个体在t+1次迭代的位置；代表沙猫种群在t次迭代的最优位置；表示第i只沙猫的灵敏度；表示0到1之间的随机数；采用正余弦优化策略对攻击阶段进行改进，改进后攻击阶段的位置更新公式如下: ；其中，表示下一个解的位置区域在当前解和最优解之内或者之外；表示当前解朝向或者远离最优解多远；为最优解给出一个随机权值；表示参数平等地切换正弦和余弦函数；代表第t次迭代最优个体位置；根据约束条件搭建无人机机巢位置及数量的目标模型的过程包括：步骤S31、确定成本约束，表示为： ；其中，为第i个机巢的建设投资折算年费用，为第i个机巢的年运维费用，为第i个机巢的综合成本，为第i个机巢的综合成本最大值，表示第w个巡检范围的第v个单位面积的权重，为第i个机巢与巡检点的距离；步骤S32、确定设备约束，表示为： ，其中，为第i个机巢与单位面积内巡检点的距离，为第i个机巢与单位面积内巡检点的最大距离，为第i个机巢与第w个巡检范围中第v个单位面积第j个巡检点的距离，n为巡检点数量；步骤S33、巡检范围所对应巡检范围面积为，来确定巡检范围建设机巢的个数： =；其中，为巡检范围所对应平均单个机巢对应的权重，N为机巢个数，为单位面积数量；步骤S34、假设无人机最大航程为T，需要确保无人机能在巡检范围内达到最远的巡检点，无人机飞行距离约束为：T2＞max；其中，表示所建设无人机机巢与巡检点的距离；步骤S35、确定环境约束： ；其中，为环境综合危险等级，为环境综合危险等级最大值，为年均发生的降雨事故数量作为危险性等级，为年均发生的风力及地震故障事故数量作为危险性等级，为年均发生的涉鸟故障事故数量作为危险性等级，为覆冰厚度作为危险性等级，为地形地貌的坡度作为危险等级。

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