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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于改进全局优化算法的燃料电池船舶能量管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120319847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510797098.6，技术领域涉及：H01M8/04992；该发明授权一种基于改进全局优化算法的燃料电池船舶能量管理方法是由周朋;许媛媛;刘钊廷;王曦;赵正伟;杨文姣;闫兆盈;安连彤设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进全局优化算法的燃料电池船舶能量管理方法在说明书摘要公布了：本发明属于能源管理与优化控制技术领域，公开了一种基于改进全局优化算法的燃料电池船舶能量管理方法，包括以下步骤：构建燃料电池船舶系统的拓扑结构；建立基于燃料电池船舶系统的氢气消耗与锂电池荷电状态的目标函数；构建等效最小氢气消耗控制策略；利用改进后的蚁狮优化算法对等效最小氢气消耗控制策略的等效系数进行优化。本发明采用上述一种基于改进全局优化算法的燃料电池船舶能量管理方法，旨在结合瞬时优化与全局优化的优点，满足高波动负载和燃油经济性的双重需求，在减少燃料消耗的同时，延长蓄电池的使用寿命，通过将燃料电池作为主要动力源，充分利用其零排放的优势，实现碳减排与能源转型。

本发明授权一种基于改进全局优化算法的燃料电池船舶能量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进全局优化算法的燃料电池船舶能量管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、构建燃料电池船舶系统的拓扑结构； 步骤S2、建立基于燃料电池船舶系统的氢气消耗与锂电池荷电状态的目标函数； 步骤S3、构建等效最小氢气消耗控制策略ECMS；其中，输入量为燃料电池船舶系统的负载功率和锂电池的荷电状态；输出变量为燃料电池船舶系统的输出功率和锂电池输出功率； 由最小化等效氢气消耗目标函数可知，不同的动态等效系数会影响运行过程中的功率分配，则动态等效系数的功率调节函数，如下所示： ； 其中，是锂电池电荷状态的调节参数；和分别是锂电池电荷状态的上限和下限；是负载波动调节参数；是当前负载波动幅度；是总负载功率需求； 步骤S4、利用改进后的蚁狮优化算法IWALO对等效最小氢气消耗控制策略的等效系数进行优化，即优化等效最小氢气消耗控制策略ECMS中的动态等效系数，采用改进的蚁狮优化算法IWALO对动态等效系数，进行最优解的寻求，具体过程如下： 步骤S41、首先，构造适应度函数，如下所示： ； 其中，为适应度值；是锂电池在t时刻的输出功率；是燃料电池在t时刻的输出功率；是动态等效系数，用于动态调整燃料电池和电池之间的功率分配权重；是时间步长；T是总时间步长； 步骤S42、在蚁狮优化算法中，初始参数被看作蚂蚁和蚁狮的位置，初始化后随机分布在参数空间内；蚂蚁在自然界中的随机游走，如下所示： ； 其中，Dt为蚂蚁的游走步数集合；t为当前迭代次数；为最大迭代次数；rand是取值范围为[0,1]随机数； 对随机游走步数Dt进行归一化，如下所示： ； 其中，是归一化后的步长，保证数值在合理范围内；和分别为搜索空间i维的上界和下界； 步骤S43、基于蚁狮优化算法，引入自适应因子，用于平衡早期的探索与后期的开发，用于动态调整蚂蚁对随机游走与精英位置的依赖程度；其中，早期以探索为主，后期以开发为主； 自适应因子，如下所示： ； 当t趋向0时，为早期迭代：自适应因子接近1，强调探索，使算法能够在整个搜索空间中进行广泛搜索； 当t趋向Tmax时，为后期迭代：自适应因子逐渐减小到0.2，强调开发，使算法集中在最优解附近进行精细搜索； 步骤S44、根据蚂蚁的适应度值选取蚁狮的位置，使其向更优解移动； 采用精英策略，每次迭代会选出适应度值最佳的蚁狮，如下所示： ； 其中，是第q只蚂蚁在第t次时的适应度值；是当前迭代中适应度最优解；最优蚁狮位置始终参与下一次迭代的种群更新； 步骤S45、在轮盘赌法和精英策略的共同作用下，结合自适应因子，更新蚂蚁的位置，如下所示： ； 其中，是第q只蚂蚁在t+1次迭代中的新位置；是第t次迭代时，蚂蚁根据轮盘赌法在蚁狮周围游走的第l步位置；是第t次迭代时，蚂蚁根据精英策略在蚁狮周围游走的第l步位置； 步骤S46、判断算法是否收敛到最优解：当达到最大迭代次数或适应度值的变化满足收敛条件，则停止迭代；当蚁狮的适应度值超过蚂蚁时，蚁狮将捕获蚂蚁，输出最优参数； 步骤S47、基于上述优化过程，通过寻优后的动态等效系数，将燃料电池输出功率与锂电池输出功率相匹配，实现全局实时追求最小消耗目标函数，如下所示： ； 其中，为燃料电池船舶系统的氢气消耗总量；为燃料电池氢气总消耗，通过累计燃料电池氢气消耗速率得到；为氢气的低热值；为最优等效系数；和分别为燃料电池和锂电池最优的输出功率。

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