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龙图腾网恭喜运达能源科技集团股份有限公司申请的专利风力机叶片的设计优化方法及装置、存储介质及电子设备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：CN119623068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411712322.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权风力机叶片的设计优化方法及装置、存储介质及电子设备是由魏家星;刘勇;庄雷;程明哲;白聪儿设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本风力机叶片的设计优化方法及装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种风力机叶片的设计优化方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：生成初始的叶片种群，包括多个初始个体；每个初始个体表征一组叶片结构参数；基于优化目标和遗传优化算法，对叶片种群进行迭代寻优，获得优化后的叶片种群，其中包括多个优化个体；优化目标为发电量最大、叶片载荷最小；确定每个优化个体的发电量和叶根载荷，将优化个体的发电量和叶根载荷作为其适应度；根据优化目标和优化个体的适应度，确定各个优化个体中的最优个体；将最优个体对应的叶片结构参数，作为叶片优化设计方案。应用本发明的方法，可以自动化完成叶片结构参数的寻优，获得优化设计方案，无需人工进行设计操作，可提高优化效率，改善优化效果。

本发明授权风力机叶片的设计优化方法及装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种风力机叶片的设计优化方法，其特征在于，包括：生成初始的叶片种群，所述初始的叶片种群包括多个初始个体；每个所述初始个体表征一组叶片结构参数；基于预设的优化目标和预设的遗传优化算法，对所述初始的叶片种群进行迭代寻优，获得优化后的叶片种群；所述优化后的叶片种群中包括多个优化个体；所述优化目标为风力机的发电量最大，且叶片载荷最小；对于每个所述优化个体，确定该优化个体对应的发电量和叶根载荷，将该优化个体对应的发电量和叶根载荷作为该优化个体的适应度；根据所述优化目标和各个所述优化个体的适应度，确定所述优化后的叶片种群中的最优个体；将所述优化后的叶片种群中的最优个体所对应的叶片结构参数，作为风力机叶片的优化设计方案；其中，所述基于预设的优化目标和预设的遗传优化算法，对所述初始的叶片种群进行迭代寻优，获得优化后的叶片种群，包括：在进入迭代寻优过程的当前迭代周期时，确定所述当前迭代周期对应的初始种群；对于所述初始种群中的每个个体，调用预设的叶片设计软件，使所述叶片设计软件基于该个体对应的叶片结构参数，生成该个体对应的叶片模型；依据所述初始种群中各个个体对应的叶片模型，判断所述初始种群中每个个体是否符合预设的约束条件，将符合所述约束条件的个体作为候选个体，由各个所述候选个体组成候选种群；对于每个所述候选个体，基于该候选个体对应的叶片模型，计算该候选个体对应的发电量和叶根载荷，将该候选个体对应的发电量和叶根载荷，作为该候选个体的适应度；基于所述优化目标和各个所述候选个体的适应度，通过所述遗传优化算法的遗传机制，确定所述候选种群中的各个优选个体，并基于各个所述优选个体，生成各个子代个体；将各个所述优选个体和各个所述子代个体进行合并，将合并得到的种群作为所述当前迭代周期对应的优化种群；判断所述当前迭代周期是否符合预设的迭代终止条件，若所述当前迭代周期未符合所述迭代终止条件，则进入下一个迭代周期；若所述当前迭代周期符合所述迭代终止条件，则结束迭代寻优过程，基于所述当前迭代周期对应的优化种群确定所述优化后的叶片种群；其中，若所述当前迭代周期为首个迭代周期，则所述当前迭代周期对应的初始种群为所述初始的叶片种群，若所述当前迭代周期并非首个迭代周期，则所述当前迭代周期对应的初始种群为上一个迭代周期对应的优化种群。

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