大规模开发利用海洋波浪能,对我国的经济社会发展,具有极为重要的战略意义和现实意义。但,现有的波浪能发电装置,能效低、电能成本高,严重制约了其商业化应用。为此,基于群智能算法,提出振荡浮子式波浪发电系统功率优化跟踪策略,可有效改善能量转换效率,提高系统输出功率。针对入射波浪及其与浮子的相互作用,建立数学模型,分析浮子受到水动力的非线性特征;通过分析波浪发电系统运动过程,导出最大功率跟踪优化需求,形成群智能算法优化方案;基于MATLAB/Simulink环境,建立波浪发电系统群智能算法最大功率跟踪优化仿真模型。分析可知,浮子水动力模型存在显著的非线性,致使传统群智能算法存在陷于局部峰值问题,为此提出纵横交叉算法(CSO)最大功率跟踪优化方案。在纵向交叉概率判定下,CSO纵向交叉算子进行个体维变量间的算术交叉,保证种群能够脱离局部峰值状态;CSO横向交叉算子完成个体间随机配对与算术交叉,并将解空间全体分割成若干子空间,每个子空间以配对个体为对角顶点,搜索子空间内部及邻域,实现精细的局部搜索能力。通过纵、横交叉算子交替作用,任何有益于实现全局最优的信息,都将被分发到种群各变量中,并改变搜索路径。仿真表明,当入射波浪频率改变时,CSO最大功率跟踪优化方案性能优于传统群智能算法。结合标准蜂群算法(ABC)优化CSO性能,提出改进蜂群算法(CABC)方案。引入CSO横向交叉算子个体间变量全交叉思想,优化引导蜂、采蜜蜂搜索方式,增强CABC算法局部搜索能力;引入CSO纵向交叉算子优化侦查蜂,使侦查蜂能利用已知蜜源信息探索未知可行解域,提升CABC全局搜索能力;优化蜜源选择概率和人工蜂群结构,进一步改善CABC算法性能。仿真表明,CABC功率跟踪方案优于CSO,适用于最大功率点跟踪控制。为实现海洋波浪发电系统输出功率优化控制,提出采用傅氏分析法优化的改进灰狼算法。在保留灰狼优化算法本质特征基础上,增加全新精英狼搜索策略和狼群整体展开策略,优化包围圈形成和狼群搜索猎物方式及狼群结构,确保改进灰狼算法能避免因浮子水动力非线性陷入局部峰值问题。应用傅氏分析法分解海洋入射波和电机运动部件响应;针对浮子捕获频率范围内各波浪分量,通过改进灰狼算法求解对应最佳电机控制参数,最大限度捕获波浪功率。仿真表明,应用傅氏分析法和改进灰狼算法,可有效实现振荡浮子式波浪发电系统的最大功率点跟踪。