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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利基于粒子群算法的低压台区拓扑结构识别方法及相关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：CN120822003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511285358.8，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于粒子群算法的低压台区拓扑结构识别方法及相关装置是由骆守康;黄媚;张昱波;孙晓佳;成坤;李扬;罗宏珊;谭琨;李喆;赵峻;柳青;姜琳杰设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于粒子群算法的低压台区拓扑结构识别方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于粒子群算法的低压台区拓扑结构识别方法及相关装置，所述方法包括：获取目标低压台区的电气参数集；确定目标低压台区的第一粒子群；根据电气参数集确定第一粒子群的第一适应度数据；根据粒子群算法和第一适应度数据对第一粒子群进行迭代更新，得到第二粒子群；根据纠错机制对第二粒子群进行检测和修正，得到第二适应度数据；根据粒子群算法和第二适应度数据对第二粒子群进行迭代更新，得到第三粒子群；根据第三粒子群中适应度最高的粒子确定目标拓扑结构。可以结合粒子群算法和纠错机制，对目标低压台区的拓扑结构进行全局优化搜索和动态修正，以提高拓扑结构识别的准确性。

本发明授权基于粒子群算法的低压台区拓扑结构识别方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群算法的低压台区拓扑结构识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标低压台区中每一节点的电气参数，得到电气参数集； 确定所述目标低压台区对应的第一粒子群； 根据所述电气参数集确定所述第一粒子群的第一适应度数据； 根据预设的粒子群算法和所述第一适应度数据对所述第一粒子群进行迭代更新，得到第二粒子群； 根据预设的纠错机制对所述第二粒子群进行检测和修正，得到第二适应度数据； 根据所述粒子群算法和所述第二适应度数据对所述第二粒子群进行迭代更新，得到第三粒子群； 确定所述第三粒子群中适应度最高的粒子为全局最优粒子； 根据所述全局最优粒子确定所述目标低压台区的目标拓扑结构； 其中，所述确定所述目标低压台区对应的第一粒子群，包括： 获取所述目标低压台区中所有节点对应的节点总数； 根据所述节点总数确定节点连接对列表；所述节点连接对列表包括M个连接对，M为正整数； 根据所述M个连接对确定二进制编码向量的向量长度；所述二进制编码向量包括M个元素，每一元素包括0或1； 根据所述向量长度随机生成m个粒子；每一粒子对应一个二进制编码向量；m为大于1的整数； 根据所述m个粒子确定所述第一粒子群； 其中，所述根据预设的粒子群算法和所述第一适应度数据对所述第一粒子群进行迭代更新，得到第二粒子群，包括： 根据所述第一适应度数据确定所述m个粒子中每一粒子的适应度，得到m个第一适应度； 确定所述m个粒子中每一粒子的初始最优位置，得到m个初始最优位置；每一初始最优位置对应一个第一适应度； 根据所述m个第一适应度确定初始全局最优位置；所述初始全局最优位置为所述m个第一适应度中最高第一适应度对应的初始最优位置； 确定所述第一粒子群对应的m个初始粒子速度； 根据所述粒子群算法对所述m个初始粒子速度和所述m个初始最优位置进行迭代更新，得到所述第二粒子群。

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