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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利基于自适应调参与变异粒子群算法的微电网优化调度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：CN119253635B 。

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：202411278703.0，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权基于自适应调参与变异粒子群算法的微电网优化调度方法是由张涛;李运设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应调参与变异粒子群算法的微电网优化调度方法在说明书摘要公布了：基于自适应调参与变异粒子群算法的微电网优化调度方法，旨在提高微电网的运行效率和环保性能。该方法创新性地提出了自适应参数调节方法和变异机制，克服了传统粒子群算法易早熟、缺乏种群多样性的问题，显著增强了全局搜索能力和寻优效果。以运行成本和环保成本为优化目标，构建微电网并网运行模式下的数学模型；利用自适应调参与变异粒子群算法进行调度优化；通过对比仿真实验，验证该方法在不同负荷需求和资源分布条件下的优越性。本发明适用于包括分布式电源、储能系统等在内的微电网优化调度场景，能够在保证供电可靠性的同时，实现经济与环保效益的最大化。

本发明授权基于自适应调参与变异粒子群算法的微电网优化调度方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应调参与变异粒子群算法的微电网优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建并网运行模式下微电网系统模型，以运行维护成本f1x和环境保护成本f2x为优化目标，建立数学模型，目标函数为：MinC＝Minf1x,f2x其中，运行维护成本f1x包括微电网与主网的交易成本、分布式电源的燃料成本和维护费用，环境保护成本f2x包括污染物处理成本，须考虑到条件限制，包括线路传输功率约束、功率平衡约束、DG出力约束、蓄电池容量约束、DE、MT爬坡约束；2基于自适应调参与变异粒子群算法进行优化调度，根据微电网的系统模型，对每个粒子的调度方案进行评估，通过Pareto支配概念判断粒子的好坏程度，每个粒子的适应度函数包括两个优化目标：运行维护成本f1和环境保护成本f2，所述粒子群算法包括自适应参数调节和变异操作：粒子速度和位置更新公式为： 其中，ω为惯性权重，c1和c2分别为个体学习因子和群体学习因子，r1和r2为[0,1]之间的随机数，pi,best为第i个粒子的历史最优位置，gbest为全局最优位置，xit为粒子在第t代的位置信息，vit+1为粒子在第t+1代的速度信息；自适应参数调节包括惯性权重ω、个体学习因子c1和群体学习因子c2的动态调整，公式为： 其中，IT为当前迭代次数，MI为最大迭代次数，ωs、ωe分别为惯性权重的初始值和终止值，c1s、c1e、c2s、c2e分别为个体学习因子、群体学习因子的初始值和终止值；变异操作：在每次迭代中随机选择粒子的60个维度进行变异操作，变异概率pm随迭代次数进行自适应调整，其公式为： 变异概率在初期迭代时较高，增加了种群多样性，有助于全局搜索；在迭代后期逐渐减小，以避免破坏已有的优化结果。

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