[发明专利]一种太阳电池阵—蓄电池组电源系统的多目标优化方法

摘要

本发明请求保护一种太阳电池阵—蓄电池组电源系统的多目标优化方法，包括以下步骤：确定最小化航天器电源系统总质量和成本的双目标优化模型，设置太阳电池阵—蓄电池组电源系统运行参数以及距离策略帝国主义算法参数，初始化种群即国家，计算得到每个国家的目标函数值、约束违反总值以及与控制变量对应的状态变量，并将初始群体复制到外部储存空间；算法迭代，采用改进的距离策略帝国主义算法进行优化更新国家，将更新后的国家复制到外部储存空间与上一代国家进行非劣排序和拥挤距离计算，然后根据所得的排序情况进行裁剪以保持外部储存空间大小不变；并根据遗传算法从帕累托最优解集中找到最优折衷解，并按照最优折衷解进行设计。

主权项

1.一种太阳电池阵—蓄电池组电源系统的多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立满足约束条件的太阳电池阵—蓄电池组电源系统多目标优化模型，即确定最小化航天器电源系统总质量和成本的双目标优化模型，设置太阳电池阵—蓄电池组电源系统运行参数以及距离策略帝国主义算法参数，所述约束条件为蓄电池放电深度不超过允许最大放电深度和蓄电池组在一个轨道周期内可充满电；S2、初始化种群即国家，计算得到每个国家的目标函数值、约束违反总值以及与控制变量对应的状态变量，并将初始群体复制到外部储存空间；S3、算法迭代，采用改进的距离策略帝国主义算法进行优化更新国家，所述改进的距离策略帝国主义算法改进在于：殖民地国家的位置更新不止依赖于所在帝国的帝国主义国家位置，还将其他强大殖民地的作用也作为殖民地更新的影响元素；将萤火虫算法的运动力学算法增加到殖民地位置更新中，即殖民地的位置更新不仅受到国家权力值的影响还受到国家间距离的影响；对更新后的国家重新进行仿真计算得到更新后的目标函数值和约束违反总值，将更新后的国家复制到外部储存空间与上一代国家进行非劣排序和拥挤距离计算，然后根据所得的排序情况进行裁剪以保持外部储存空间大小不变；S4、判断是否满足迭代次数，若不满足，则继续进行算法迭代，若满足，则停止迭代，输出外部储存空间的帕累托最优解集，并根据遗传算法从帕累托最优解集中找到最优折衷解，并按照最优折衷解进行设计。