安徽建筑大学黄梅初获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽建筑大学申请的专利改进的并网型微电网系统的能量调度优化方法和系统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：CN121529851B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610063819.5，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权改进的并网型微电网系统的能量调度优化方法和系统是由黄梅初;展旭;窦艳;刘治国;谢飞翔设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本改进的并网型微电网系统的能量调度优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种改进的并网型微电网系统的能量调度优化方法和系统，涉及微电网能量调度技术领域。本发明在算法中首先引入混沌映射TentMap对算法的初始化进行优化，从而避免MOBWO算法在早期多样性的缺少；其次将精英差分变异改进为动态精英差分变异来替代BWO算法中的传统变异操作，有效克服了传统突变机制的不足；最后针对该算法局部寻优不足问题，融合了动态反向学习机制，其反向粒子不仅能够进行反向学习，还可以利用BWO算法的强大全局搜索能力，进一步提高解的质量。
本发明授权改进的并网型微电网系统的能量调度优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种改进的并网型微电网系统的能量调度优化方法，其特征在于，包括： 获取微电网中的机组参数、污染排放系数、污染排放成本和储能参数，根据机组参数、污染排放系数、污染排放成本和储能参数建立含分布式可再生能源、储能系统、可控负荷及大电网交互的微电网物理模型； 根据微电网物理模型构建以最小化总运行成本为优化目标的能量调度模型； 采用改进的黑寡妇优化算法求解能量调度模型，得到能量调度方案；其中，所述的改进的黑寡妇优化算法包括：通过Tent混沌映射初始化种群、自适应精英差分变异策略及动态反向学习策略进行算法增强，并引入快速非支配排序与精英保留机制实现多目标优化求解。
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