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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利基于改进樽海鞘群算法的VSG模型参数辨识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：CN118036642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202311391325.2，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权基于改进樽海鞘群算法的VSG模型参数辨识方法是由唐文来;江金政;印禹;王世杰;倪婧娴设计研发完成，并于2023-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进樽海鞘群算法的VSG模型参数辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进樽海鞘群算法的VSG模型参数辨识方法，具体为：步骤1：构建VSG的功率控制参数辨识模型；步骤2：根据步骤1中的参数辨识模型构建误差函数；步骤3：基于误差函数计算适应度值，在樽海鞘群算法中引入模拟退火，从而得到VSG模型变量的最优解。本发明采用樽海鞘智能优化算法进行参数辨识能够避免直接使用差分方程描述系统，参数辨识的精度得以提高。

本发明授权基于改进樽海鞘群算法的VSG模型参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.基于改进樽海鞘群算法的VSG模型参数辨识方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 步骤1：构建VSG的功率控制参数辨识模型； 步骤2：根据步骤1中的参数辨识模型构建误差函数； 步骤3：基于误差函数计算适应度值，在樽海鞘群算法中引入模拟退火，从而得到VSG模型变量的最优解 所述步骤1中的VSG功率控制模型的数值模型的表达式为： 其中，Ts表示采样周期，k表示采样点，kTs，k+1T均表示时刻，ΔPref表示指令有功功率扰动量，ΔP实际有功功率扰动量，Δep指令有功功率扰动量和实际有功功率扰动量之间的误差，x1和x2均为状态变量，Ke＝ω0KsDm，为Ks待求解的同步功率系数，Dm为待求解的等效阻尼系数；Tps＝Dm2Hm，Hm为等效惯性常数，ω0为额定角频率； 所述步骤2中的误差函数为： 其中，D表示总采样次数，fgΔPrefkTs为传递函数，表达式为： fg[ΔPrefkTs]＝ΔPkTs-emkTs 其中emkTs表示残差量； 所述步骤3具体为： 步骤3.1：初始化种群，设置搜索空间纬度为N，樽海鞘种群数量为D，则樽海鞘种群的规模为N*D；设置最大迭代次数为Dmax，初始温度为T0，最小温度为Tmin，温度衰减系数为k’； 步骤3.2：计算每个樽海鞘的适应度值； 步骤3.3：将适应度最优的樽海鞘作为食物，也即当前迭代的最优解；并确定领导者和追随者； 步骤3.4：更新领导者和追随者的位置； 步骤3.5：判断当前迭代次数是否大于等于23Dmax，若是则转至步骤3.6；否则令迭代次数加1，然后转步骤3.2； 步骤3.6：对当前迭代计算得到的最优解进行扰动得到扰动后的解，并将迭代计算得到的最优解和扰动后的解分别代入至误差函数中，计算两个误差函数的差值ΔQe，若ΔQe≤0，则更新最优解：将扰动后的解作为当前迭代的最优解；否则以的概率更新最优解，其中T表示当前迭代的温度；然后转步骤3.7； 步骤3.7：判断当前迭代次数是达到最大迭代次数，若是则转步骤3.8，令迭代次数加1，然后转步骤3.2； 步骤3.8：判断T是否达到最小温度Tmin，若达到最小温度Tmin，则输出最优解，否则，将迭代次数置0，并更新温度，令T＝k’T，然后转至步骤3.2。

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