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龙图腾网获悉南京激扬智慧信息技术研究院有限公司申请的专利基于人工智能的波浪能发电效率优化控制方法及其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：CN120630739B 。

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：202511144017.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于人工智能的波浪能发电效率优化控制方法及其装置是由刘镕畅;刘百桥;顾一闻;顾为东;潘一凡;曾得壮;杨林波;刘霁萱;李瑶瑶;李坤;李响;张梓颖设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的波浪能发电效率优化控制方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的波浪能发电效率优化控制方法及其装置，S1.采集海洋环境数据集；S2.形成预处理后海洋环境数据集；S3.根据所述预处理后海洋环境数据集及波浪能发电系统的结构参数，构建优化目标函数；S4.利用苦鱼优化算法对所述优化目标函数进行全局搜索，初始化优化种群，确定若干候选最优参数区域；S5.采用自适应水母搜索算法对候选最优参数所在区域进行局部精细搜索，更新并优化关键控制参数，获得进一步提升电能转换效率的关键控制参数；S6.将关键控制参数应用于波浪能发电系统中，形成动态闭环反馈控制。本发明保证系统始终处于最佳工作状态，从而进一步提升了电能转换效率，并显著降低了能量损耗。

本发明授权基于人工智能的波浪能发电效率优化控制方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的波浪能发电效率优化控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集海洋环境数据集； S2.对所述采集的海洋环境数据集进行预处理，形成预处理后海洋环境数据集； S3.根据所述预处理后海洋环境数据集及波浪能发电系统的结构参数，构建优化目标函数，并确定相应的约束条件； S4.利用苦鱼优化算法对所述优化目标函数进行全局搜索，初始化优化种群，并依据适应度评价，对波浪能发电系统的关键控制参数进行粗略搜索，确定若干候选最优参数区域； S5.采用自适应水母搜索算法对候选最优参数所在区域进行局部精细搜索，更新并优化关键控制参数，获得进一步提升电能转换效率的关键控制参数； S6.将关键控制参数应用于波浪能发电系统中，并结合实时监测到的海洋环境数据与发电系统运行状态，形成动态闭环反馈控制，实时调整波浪能发电系统参数； 所述S4包括： S41.基于优化目标函数及优化变量集合定义环境自适应苦鱼优化种群，设定优化个体的参数向量，并根据波浪能发电系统的环境动态特性调整种群分布： ； 其中，为苦鱼优化种群的规模，表示第个个体的优化变量向量： ； 其中，为第个个体的波浪能发电系统有功功率输出，为第个个体的波浪能发电系统转换效率，为第个个体的波浪能转换装置运动角度，为第个个体的波浪能装置自然频率，为第个个体的波浪能发电装置阻尼系数；结合波浪能发电系统的环境特性动态初始化优化种群，依据海洋环境数据集构建环境影响因子，通过环境影响因子调整初始种群分布，使初始种群适应不同海况下的优化计算； S42.针对优化种群中的每个个体，结合波浪能发电系统的环境适应性，构造环境约束自适应适应度函数； S43.基于环境自适应苦鱼优化策略，在搜索过程中引入动态步长调整机制，更新优化变量； S44.采用动态聚集策略增强苦鱼群体优化能力，引入动态聚集策略，提高苦鱼群体的收敛速度，定义苦鱼个体间的吸引力； S45.对S42-S44过程进行多次迭代，最终确定候选最优参数区域。

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