基于鲸鱼优化算法的变电站照明系统智能优化研究

针对现有照明系统存在的成本高、设备协同配合弱等问题,使用智能优化算法对变电站照明设备进行智能控制。根据变电站的工作状态、智能巡检系统及监控补光等需求确定照明优化目标,在窗户处设置测量节点获取全天各时段及不同天气状况下的自然光照条件,得出需要人工光源补充的照度值,以照明系统总照度为指标,使用一种改进鲸鱼优化算法求解满足照明需求的最低能耗方案。通过将随迭代次数变化的收敛因子改为非线性递减,并引入自适应惯性权重因子等策略来提高算法前期的全局搜索能力和后期局部求解精度,最后通过仿真实验将所提方法与不同算法进行比较。实验结果表明,所提出的算法能够有效求解变电站照明的多设备多目标优化问题,并具有较高求解精度和较快收敛速度,能够在满足变电站照明需求的同时有效降低能耗,具有较高实用价值。