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龙图腾网获悉广州水沐青华科技有限公司申请的专利一种基于改进河马优化算法的分布式电源选址定容规划方法及装置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：CN120297699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510779538.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于改进河马优化算法的分布式电源选址定容规划方法及装置是由孙立明;余涛;王文超;詹垚森设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进河马优化算法的分布式电源选址定容规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进河马优化算法的分布式电源选址定容规划方法及装置，涉及配电网规划技术领域，用于解决现有的分布式电源选址定容规划方法导致分布式电源选址定容规划的效率较低的技术问题。方法包括当需要进行分布式电源选址定容规划时，以网络有功损耗和电压偏差最小化为目标，设置选址定容约束条件，构建分布式电源选址定容多目标模型；基于K均值聚类算法和多目标优化机制，采用改进的河马优化算法对所述分布式电源选址定容多目标模型进行迭代求解，生成分布式电源选址定容规划方案。本发明利用K均值聚类算法提升排序效率，结合改进的河马优化算法引导解往不同目标值靠拢，从而提升分布式电源选址定容规划方案获取的效率。

本发明授权一种基于改进河马优化算法的分布式电源选址定容规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进河马优化算法的分布式电源选址定容规划方法，其特征在于，包括： 响应规划请求，以网络有功损耗和电压偏差最小化为目标，设置选址定容约束条件，构建分布式电源选址定容多目标模型； 基于K均值聚类算法和多目标优化机制，采用改进的河马优化算法对所述分布式电源选址定容多目标模型进行迭代求解，生成分布式电源选址定容规划方案； 所述多目标优化机制包括非支配排序机制和正弦幂次混沌映射机制；所述基于K均值聚类算法和多目标优化机制，采用改进的河马优化算法对所述分布式电源选址定容多目标模型进行迭代求解，生成分布式电源选址定容规划方案，包括： 基于所述正弦幂次混沌映射机制，生成混沌序列； 采用所述混沌序列生成初始河马种群，并基于所述分布式电源选址定容多目标模型根据所述初始河马种群中各个河马个体对应的决策向量，输出各所述河马个体对应的适应度向量；所述适应度向量包括网络有功损耗目标值和电压偏差目标值；所述决策向量包括分布式电源的安装位置和分布式电源的容量； 采用所述K均值聚类算法根据各所述适应度向量将各所述河马个体进行聚类，输出多个簇； 采用所述非支配排序机制对多个所述簇进行分析，生成当前时刻的初始非支配排序集合； 对所述当前时刻的初始非支配排序集合和历史时刻的目标非支配排序集合进行筛选，确定当前时刻的目标非支配排序集合； 在所述当前时刻的目标非支配排序集合中各个适应度向量的网络有功损耗目标值中，选取最小网络有功损耗目标值对应的决策向量作为第一向量元素； 在所述当前时刻的目标非支配排序集合中各个适应度向量的电压偏差目标值中，选取最小电压偏差目标值对应的决策向量作为第二向量元素； 根据所述第一向量元素和所述第二向量元素，构建当前时刻的多目标主导地位河马； 采用当前时刻的多目标主导地位河马和多个历史时刻的多目标主导地位河马对所述初始河马种群进行更新，生成中间河马种群，并实时统计更新次数； 将所述当前时刻的目标非支配排序集合作为新的历史时刻的目标非支配排序集合； 基于所述K均值聚类算法、所述非支配排序机制，采用所述分布式电源选址定容多目标模型根据所述新的历史时刻的目标非支配排序集合、所述中间河马种群，生成新的当前时刻的目标非支配排序集合； 判断所述更新次数是否达到预置次数阈值； 若是，则将所述新的当前时刻的目标非支配排序集合作为帕累托最优解集； 基于所述帕累托最优解集，生成分布式电源选址定容规划方案。

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