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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于改进粒子群算法的综合能源系统设备容量优化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：CN114444793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210072948.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于改进粒子群算法的综合能源系统设备容量优化方法是由戴毅茹;曾依浦设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进粒子群算法的综合能源系统设备容量优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进粒子群算法的综合能源系统设备容量优化方法，包括：建立由光伏、风电、CCHP以及电储能设备组成的综合能源系统模型；确定综合能源系统模型的目标函数以及约束条件；基于反向学习和精英提升，构建改进的动态多种群无速度项粒子群算法；利用改进的动态多种群无速度项粒子群算法，结合综合能源系统模型的目标函数以及约束条件，完成对综合能源系统设备容量配置的求解，得到最优的容量配置方案。与现有技术相比，本发明通过改进粒子群算法，不仅能有效简化粒子的位置更新过程，而且可以避免粒子错过全局最优解，从而能够快速、准确、稳定地求解出综合能源系统设备容量配置最优方案。

本发明授权基于改进粒子群算法的综合能源系统设备容量优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进粒子群算法的综合能源系统设备容量优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立由光伏、风电、CCHP以及电储能设备组成的综合能源系统模型； S2、确定综合能源系统模型的目标函数以及约束条件； S3、基于反向学习和精英提升，构建改进的动态多种群无速度项粒子群算法； S4、利用改进的动态多种群无速度项粒子群算法，结合综合能源系统模型的目标函数以及约束条件，完成对综合能源系统设备容量配置的求解，得到最优的容量配置方案； 所述改进的动态多种群无速度项粒子群算法的具体工作过程为： 初始化种群； 对种群进行动态划分，得到不同子群，包括首子群以及其他子群； 针对不同子群，分别执行相应的进化策略； 更新个体极值，合并子种群、并更新种群极值； 对个体极值执行精英提升进化策略； 对种群极值执行差分进化策略； 判断是否达到终止条件，若已达到终止条件，则输出最优解，否则返回继续迭代； 所述首子群对应的进化策略为： 其中，为第t+1代种群的第i个粒子位置，表示第t代种群的第i个粒子的个体历史最优位置，c1、c2为学习因子、具体是非负常数，r1、r2为[0，1]之间的随机数，为粒子Xi通过广义反向学习得到的新解，为粒子Xi通过广义反向学习得到的第t代种群的新解，γ是[0,1]之间的随机数，和分别为解空间在第d维的最小、最大边界值，为在第d维的解空间，Xi,d为粒子Xi在第d维的解空间； 所述其他子群对应的进化策略为： 其中，为第t+1代种群的第k个子群的第i个粒子位置，c1，c2，c3为学习因子、是非负常数，r1，r2，r3是[0，1]之间的随机数，为粒子的个体历史最优位置，为随机选取的粒子的个体历史最优位置，Gbestt为第t代种群的全局最佳粒子，为第t代种群的第k-1个子种群的种群最佳粒子。

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