可靠且有韧性的能源供给对军事基地至关重要，但其供应仍易受从敌对攻击到自然灾害等各类中断事件的威胁。本文提出一种将小时级能源调度模型与遗传算法相融合的方法论，用于生成可在电网断电期间维持关键基础设施运行的微电网架构。该框架使决策者能够在不同系统设计方案间评估韧性与成本之间的权衡关系。研究涵盖六项能源技术：太阳能光伏、风力发电机、柴油发电机组、抽水蓄能、核反应堆及锂离子电池，并与电网供电并列考量。该方法以美国陆军西点军营为案例进行演示。结果表明，电池储能与柴油发电机对近期韧性提升不可或缺，而长时断电风险则凸显了核、光伏及电池等燃料非依赖型电源的价值，可为对抗环境下的基地层级规划提供支撑。

能源基础设施是任务战备的关键组成部分。二十一世纪军队几乎每一项任务活动都依赖电力，从机场运转到单兵装备供能皆莫能外。军事基地作为国防网络中的关键节点，须在任何条件下保持功能完备。《美国法典》第十编第2920条对军事基地的能源韧性与安保措施作出规范（United States Code, 2026）。至2030财年，每处基地须具备100%供给能力，以维持支撑关键任务需求所需的最低99.9%可用率水平。“关键任务”定义为对基地履行国家战略防务职能至关重要的作业，包括但不限于：指挥所设施的通信保障、机场管制塔内的计算机系统、弹药厂的装配线，以及导弹防御雷达系统。该法典同时要求基地应推动能源来源多元化，并优先采用模块化发电与微电网等就地能源。基地还须明确在脱离商业电网情况下能维持关键任务的时长，以及可实施哪些远期规划以延长该时长（United States Code, 2026）。韧性能源体系确保关键设施持续供电，从而支撑持久战备与快速响应能力。若无此类韧性，能源供应中断将削弱作战效能、危及任务执行、威胁人员与资产安全，进而阻碍陆军在全球范围内投送力量并完成“打赢国家战争”的使命。“可行能源决策算法”（Decision Algorithm for Viable Energy, DAVE）模型有助于判定基地微电网应采用的技术组合。用户输入基地特定信息后，DAVE运行遗传算法，输出一系列潜在微电网组成方案。该模型提供量化框架，用以评估特定基础设施设计选择对性能、成本及韧性的影响，支持用户模拟极端天气或电网故障等现实工况，并可测试不同能源配置在长时断电事件下的表现，从而弥合理论能源优化与实际可建构性之间的鸿沟。

DAVE模型的设计充分考虑到用户未必具备MATLAB这一商用软件编程语言的使用经验。为降低用户学习曲线并使模型能更有效地输出最优建议，模型通过链接MATLAB代码的Excel电子表格实现图形用户界面（GUI）。此外，技术手册提供了逐步代码使用说明。这两项成果共同构建了清晰路径，使任何用户均能理解所需输入数据，并获得明确的输入入口。