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龙图腾网获悉温州大学申请的专利一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法与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：CN119009950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411005181.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法与系统是由曾国强;秦臻;吴俊毅;陆康迪;王荣;戴瑜兴;李理敏;洪嘉图;黄世沛;王环;吴烈设计研发完成，并于2024-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法与系统，该方法将防御网络攻击的安全防御组件个数、发电机有功输出矢量、发电机电压矢量、变压器分解比矢量、无功发电矢量、变压器分接个数和无功机组个数作为优化变量，将智能电网的负载需求损失最小化、安全防御组件的采购及运行成本最小化、发电的总燃料成本最小化分别作为三个优化目标，实现防御网络攻击的智能电网多目标自适应运行优化过程。本发明能够高效地实现智能电网多性能指标折衷优化的高安全可靠与经济运行，具有更高的供电可靠性、更高的安全防御性和更低的运行成本。

本发明授权一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种防御网络攻击的智能电网多目标运行优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建防御网络攻击的智能电网多目标运行优化模型及其约束条件；所述约束条件包括瞬时功率平衡和防御攻击的经费限制，其具体表达式包括： δij＝δi-δj8 K1+b1×Wm+K2+b2×Wm+5＜6947m＝1,2,…,59 其中，δi表示母线i处的电压角，δj表示母线j处的电压角，δij表示母线i和母线j之间的电压角差，NB表示母线数量，和分别表示母线i处的有功负载需求和无功负载需求，和分别表示母线i处连接的电源的有功发电量和无功发电量，Vi表示母线i处的电压，Vj表示母线j处的电压，Gij表示总线i和总线j之间的传输电导，Bij表示总线i和总线j之间的电纳，K1和K2分别表示第1类和第2类安全防御组件的采购成本，b1和b2分别表示第1类和第2类安全防御组件的运营成本，W1,W2,W3,W4,W5分别表示第2,5,7,8,21母线中第1类安全防御组件的安插个数，W6,W7,W8,W9,W10分别表示第2,5,7,8,21母线中第2类安全防御组件的安插个数，PGk表示第k母线的发电机有功功率，和分别表示第k母线的发电机有功功率的下限和上限，QCn表示第n母线的并联补偿，和分别表示第n母线的并联补偿的下限和上限，Ttd表示第d支路上调压变压器的分接比矢量，和分别表示第d支路上调压变压器的分接比矢量的下限和上限，VGf表示第f母线的发电机电压幅值，和分别表示第f母线的发电机电压幅值的下限和上限，Wa表示防御组件的安插个数，和分别表示防御组件的安插个数的下限和上限，a＝1,2,…,10； S2：设置多个第一参数； S3：根据所述第一参数，采用实数编码方法，将待优化的防御网络攻击的智能电网多目标运行优化模型中的优化变量进行编码，对最初的种群进行迭代后，生成第一种群PI； S4：设置迭代次数t的初始值为1，记录迭代次数t，对于第t次迭代的第一种群PI中的每一个个体逐一实施变异操作，得到第二种群PI+1； S5：对于第二种群PI+1内的子代个体，根据约束机制的支配方法处理第二种群PI+1内的子代个体约束，判断约束违反程度和第二种群PI+1内的子代个体之间的支配关系； S6：根据步骤S5确定的支配关系，从第二种群PI+1的个体中随机选取一个非支配个体，非支配个体被命名为Pd，存入第三种群Pn用于下次迭代更新个体，同时将第二种群PI+1中所有非支配个体存入外部存档A； S7：根据所述外部存档A的最大存档数Lmax和拥挤度距离排序结果，判断是否使用第二种群PI+1中所有非支配个体更新外部存档A； S8：在外部存档A中，按照步骤S7所述的拥挤度距离排序结果进行升序排序，选取前个个体，替换第三种群Pn中随机选出的个个体，形成第四种群；其中，|A|表示外部存档A中存放的个体数量，表示将向上取整； S9：判断迭代次数t是否满足t≥Gmax，若满足，则将外部存档A中存放的所有非支配个体作为最优Pareto解集输出，根据智能电网运行的实际工程需求选择Pareto最优个体，获得Pareto最优个体所对应优化目标函数值，包括安全防御组件的采购和运行成本、发电的燃料总成本、智能电网的负载需求损失；否则，设置t＝t+1，将下一代种群无条件替代为第四种群，重复执行步骤S4至步骤S8；其中，Gmax表示最大迭代次数。

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