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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于知识规则与进化算法融合的新型电力系统规划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：CN119273184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411332244.X，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于知识规则与进化算法融合的新型电力系统规划方法是由施啸寒;张觊凡;张恒旭;孔宇设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识规则与进化算法融合的新型电力系统规划方法在说明书摘要公布了：本发明提出了基于知识规则与进化算法融合的新型电力系统规划方法，包括：建立新型电力系统规划模型；具体为：确定新型电力系统规划边界参数，构建电力系统规划模型的目标函数，以及构建电力系统规划模型规划类约束条件和运行类约束条件；利用规划层与运行层相对独立特点将新型电力系统规划模型转化为规划运行双层子模型用于降低单个新型电力系统规划模型复杂度；利用融入知识规则引导的遗传算法求解规划运行双层子模型输出新型电力系统最优规划方案。本发明确保规划模型与系统运行需求紧密结合而避免割裂，同时在模型求解中结合遗传算法大范围寻优能力与知识规则引导的快速搜索能力，实现寻优全面性与快速性兼顾而支持大规模新型电力系统规划。

本发明授权基于知识规则与进化算法融合的新型电力系统规划方法在权利要求书中公布了：1.基于知识规则与进化算法融合的新型电力系统规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立新型电力系统规划模型；具体为：首先确定新型电力系统规划边界参数，然后以新建设备投资与系统运行费用综合最优为目标构建电力系统规划模型的目标函数，最后构建电力系统规划模型规划类约束条件和运行类约束条件； 利用规划层与运行层相对独立特点将新型电力系统规划模型转化为规划运行双层子模型用于降低单个新型电力系统规划模型复杂度；包括：选取源储装机容量及线路升级容量作为规划层向运行层传递的交接变量，选取经济性指标和运行指标作为运行层向规划层传递的交接变量；其中经济性指标包括燃料成本、切负荷罚金和系统总运行成本；所述运行指标包括切负荷率、弃电率和可再生能源电量占比；选取各节点各类电源、负荷装机容量和各线路升级容量均作为规划层的决策变量；以装机总量和资源上限约束为约束条件，并以投资与运行综合成本最小化为优化目标，形成依赖运行成本外部输入的规划层非线性连续优化子问题；在此基础上，规划层生成源网储装机容量的建设方案，并将其传递给运行层；选取各节点火电机组启停状态、各类电源发电功率、储能充放电功率、切负荷功率均作为运行层决策变量，以全系统功率平衡、备用需求及各设备运行边界为约束条件，并以综合考虑燃料、碳排放与切负荷罚金的运行成本最小化为优化目标，形成依赖各节点源储装机容量和线路加强容量为外部输入的运行层线性混合整数优化子问题；在此基础上，运行层根据给定的建设方案执行生产模拟计算以求解运行子问题，以此向规划层反馈其建设方案的运行指标； 利用融入知识规则引导的遗传算法求解所述规划运行双层子模型输出新型电力系统最优规划方案；具体为：设置遗传算法的求解参数和规划对象的物理参数；依次收缩电源设备、储能设备和输电线路的搜索空间；以电源设备优化变量为主变量，储能设备和输电线路为依赖变量，根据决策变量间依赖关系依次生产各优化变量初始值；将各类变量组合形成初始种群，并校验种群满足安装总目标；基于时序运行模拟评价种群内各规划方案运行性能指标，综合运行指标与投资指标计算规划方案适应度；在知识规则引导下规划方案交叉与变异推动规划方案种群进化，根据收敛条件检验收敛性校验进而结束进化或进入下一代进化过程，从当前代方案集中选择适应度最优个体作为寻优结果，输出新型电力系统最优规划方案； 所述在知识规则引导下规划方案交叉与变异推动规划方案种群进化具体包括：基于当前和前一代种群，按照非支配排序原则和适应度指标对种群中的个体进行排序，形成支配解和非支配解层级排序；计算各种群个体拥挤度；对所述排序后的个体中按照锦标赛策略形成父代种群；在知识规则引导下父代种群交叉生成子代种群；基于时序运行模拟评价种群内各规划方案运行性能指标和综合指标； 所述在知识规则引导下父代种群交叉生成子代种群的过程包括： 针对个体中的电源类变量，选择高弃电率的节点作为基因片段交叉点位，随机生成交换比例系数，计算电源类交叉点的基因片段交叉后取值；具体公式为： 其中，为选中待交换的电源类变量高弃电率的节点第一基因片段值；为选中待交换的电源类变量高弃电率的节点第二基因片段值；为随机生成的0～1第一交换比例系数；分别为电源类变量弃电率较大及较小的染色体交叉后取值； 针对个体中的储能类变量，优选高弃电率的节点及逆序对应的低弃电率节点作为基因片段交叉点位，随机生成交换比例系数，并计算储能类交叉点位间的基因交换值：具体的公式为： 分别为储能类变量弃电率较大及较小的染色体交叉前对应基因片段取值，为随机生成的0～1第二交换比例系数； 针对个体中的电源类变量，优选高弃电率节点及逆序对应的低弃电率节点作为基因片段变异点位，随机生成交换比例系数，计算电源类变异点位间的基因交换值，具体为： 为选中待交换的电源类变量低弃电率节点第一基因片段值，为选中待交换的电源类变量低弃电率节点第二基因片段值；为随机生成的0～1第一变异量比例系数；为电源类变量变异后突变点基因片段较大值；为电源类变量变异后突变点基因片段较小取值； 针对个体中的储能类变量，优选高弃电率的节点及逆序对应的低弃电率节点作为基因片段变异点位，随机生成交换比例系数，计算储能类变异点位间的基因交换值： 式中，为随机生成的0～1第二交换比例系数。

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