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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利温室大棚作业机具跟随式供电系统及电力负载平衡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：CN119852925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510001199.8，技术领域涉及：H02G11/00；该发明授权温室大棚作业机具跟随式供电系统及电力负载平衡方法是由杨晓;张诚;宋正河设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本温室大棚作业机具跟随式供电系统及电力负载平衡方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种温室大棚作业机具跟随式供电系统及电力负载平衡方法。温室大棚作业机具跟随式供电系统包括供电电缆、保护立柱、轨道装置、跟随装置和控制系统；轨道装置沿温室大棚作业机具行进方向水平地挂接在温室大棚的拱杆上；多个跟随装置可自由滑动地安装在轨道装置上；供电线缆卡固在跟随装置的各电缆夹持手爪上；控制系统搭载PID控制模块，PID控制模块通过传感器实时监测温室大棚内各电力负载设备的负载信息，根据电力负载设备的负载功率限定采用动态负载平衡方法，优化各电力负载设备的电力分配，避免过载；所述动态负载平衡方法基于自适应变种遗传算法优化PID控制参数。

本发明授权温室大棚作业机具跟随式供电系统及电力负载平衡方法在权利要求书中公布了：1.一种温室大棚作业机具跟随式供电系统，其特征在于，该温室大棚作业机具跟随式供电系统包括供电电缆1、保护立柱2、轨道装置3、跟随装置4和控制系统； 所述轨道装置3沿温室大棚作业机具行进方向水平地挂接在温室大棚的拱杆上； 所述轨道装置3包括导轨3-1、接头3-2和吊架3-3；所述多段导轨3-1通过接头3-2首尾相连，通过吊架3-3固接在温室大棚的拱杆上； 多个跟随装置4可自由滑动地安装在轨道装置3上；所述跟随装置4包括滑块4-1和电缆夹持手爪4-2；所述滑块4-1安装在轨道装置3的导轨3-1的下端面的滑槽内；所述电缆夹持手爪4-2固接在滑块4-1的下端； 所述供电电缆1卡固在跟随装置4的各电缆夹持手爪4-2上，相邻两个跟随装置4之间的供电电缆1的长度相等并自然弯曲； 所述供电电缆1的一端通过固接在温室大棚内的保护立柱2与外部电源连接，另一端与温室大棚内的作业机具连接，实现对作业机具的跟随式供电； 所述控制系统搭载PID控制模块，所述PID控制模块通过传感器实时监测温室大棚内各电力负载设备的负载信息，根据电力负载设备的负载功率限定采用动态负载平衡方法，优化各电力负载设备的电力分配，避免过载；所述动态负载平衡方法基于自适应变种遗传算法优化PID控制参数； 所述动态负载平衡方法的具体步骤如下： -调出异常电力负载设备的输入电压和输入电流； -适应变种遗传算法初始化； 采用随机数赋值方法初始化种群，生成的随机数即为一组PID控制模块的初始种群； -设置适应度函数； 公式5中，JALA-PSO为目标函数；Kd为微分增益，预测负载均衡性变化的趋势来增强稳定性；Ki为积分增益，解决由负载变化带来的长期稳定性的误差；Kp为比例增益，为对系统即时变化做出的响应；ω1、ω2、ω3、ω4为参数权重；Jbalance为负载均衡状态参数，通过公式6计算获得；Jenergy为能效优化状态参数，通过公式7计算获得；Jswitch为设备启停状态参数，通过公式8计算获得；Jredundancy为设备作业冗余状态参数，通过公式9计算获得； 公式6中，Pi表示温室大棚中的第i个电力负载设备的实时负载功率，单位为kW；PL为设备的负载功率限定值，单位为kW；M是温室大棚中电力负载设备的总数； 公式7中，Pi表示温室大棚中的第i个电力负载设备的实时功率，单位为kW；RTi表示第i个电力负载设备的运行时间RunTime，单位为h；M是温室大棚中电力负载设备的总数； 公式8中，M是温室大棚中电力负载设备的总数；SCi表示第i个电力负载设备的SwitchCount启停状态，若该设备突然启动，则SCi＝1，若该设备为正常运行状态或停止状态，则SCi＝0； 公式9中，M是温室大棚中电力负载设备的总数；RDi表示第i个电力负载设备的RedundantDevice冗余状态，若该设备为冗余设备，则RDi＝1，若该设备为非冗余设备，则RDi＝0； -选择优秀个体； 公式10中，pi为第i个个体被选择用于繁殖的概率；fxi为第i个个体的适应度函数；N为种群中个体总数；xi和xj是两个初始个体；j为从1到N的遍历数； -迭代中的交叉、变异操作； 交叉概率： 公式11中，Pcrossovert表示交叉概率；t为当前这一代所选出的个体；Ft是当前这一代的适应度值；Favg是所有被选择出来个体的适应度值的平均值；α是控制学习速率的参数；分别表示交叉概率变化到当前这一代的最小值和最大值； 变异概率： 公式12中，Pmutationt表示变异概率；t为当前这一代所选出的个体；Ft是当前这一代的适应度值；Favg是所有被选择出来个体的适应度值的平均值；α是控制学习速率的参数；分别表示变异概率变化到当前这一代的最小值和最大值； -更新种群与终止判断； 经过交叉、变异操作后的种群个体若适应度更高，则替换原先适应度低的个体； 当满足目标函数最优的条件后即进行下一步； -PID控制模块调整异常电力负载设备的输入电压和输入电流； 从自适应变种遗传算法的输出中获取最优的PID控制参数，将其作用到调控异常设备的输入电压和输入电流上，随后获取作用后的反馈值，将反馈值与设定值进行对比，以此形成闭环结构，直到设备的负稳定不再超负载或负载波动。

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