一种实时自适应修正的废弃矿井CAES储库选址智能决策方法

本发明公开了一种实时自适应修正的废弃矿井CAES储库选址智能决策方法，涉及压缩空气储能技术领域，包括以下步骤：S1、对多源数据采集融合并预处理；S2、构建基于改进ACO的AHP的选址智能评价模型；S3、基于智能评价模型构建决策系统和实时反馈机制。本发明采用上述一种实时自适应修正的废弃矿井CAES储库选址智能决策方法，结合多源数据融合、基于后悔理论的改进蚁群算法（ACO）及层次分析法（AHP），能够更加科学、精准地对废弃矿井改建进行综合智能评价，满足安全可靠性、技术可行性、经济合理性基本原则。