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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利基于规则排布的双种群风电场布机优化方法、设备及介质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：CN120124431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510093257.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于规则排布的双种群风电场布机优化方法、设备及介质是由葛铭纬;彭望轩;党雨荣设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于规则排布的双种群风电场布机优化方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及风电场微观选址技术领域，具体提供一种基于规则排布的双种群风电场布机优化方法、设备及介质，包括：获取待优化风电场的属性信息；基于属性信息随机生成规则的形状变量和风电机组底层坐标，基于规则的形状变量建立第一初始种群，基于风电机组底层坐标建立第二初始种群并获得底层坐标向量；基于规则的形状变量和底层坐标向量，获得待优化风电场中风电机组的排布方案；基于第一初始种群、第二初始种群和优化目标对排布方案进行优化；当优化目标达到预设收敛条件后，获得最优排布方案；本发明在保证整体布局符合规则的形状的同时，能够实现风电机组点位的数学最优解，从而提升了风电场全生命周期的综合效益。

本发明授权基于规则排布的双种群风电场布机优化方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于规则排布的双种群风电场布机优化方法，其特征在于，包括： 获取待优化风电场的属性信息； 基于所述属性信息随机生成规则的形状变量和风电机组底层坐标； 基于所述规则的形状变量建立第一初始种群，其中，所述第一初始种群包括多个第一种群个体，每个第一种群个体分别是一组规则的形状变量； 基于所述风电机组底层坐标建立第二初始种群，其中，所述第二初始种群包括多个第二种群个体，每个第二种群个体分别是一组所述待优化风电场中风电机组的底层坐标向量； 基于所述规则的形状变量和所述底层坐标向量，获得所述待优化风电场中风电机组的排布方案； 基于所述第一初始种群、第二初始种群和优化目标，对所述待优化风电场中风电机组的排布方案进行优化； 当所述优化目标达到预设收敛条件后，获得所述待优化风电场中风电机组的最优排布方案； 所述属性信息包括风电机组数量，所述获得所述待优化风电场中风电机组的排布方案，包括： 基于所述规则的形状变量获得所述待优化风电场中风电机组的可用点位向量，所述可用点位的数量大于或等于所述风电机组数量； 基于所述可用点位向量和所述底层坐标向量，通过下列步骤获得所述待优化风电场中风电机组的排布方案； S1、选取所述底层坐标向量中的一个坐标点，获得所述坐标点与所述可用点位向量中各个可用点位的距离，提取与所述坐标点距离最近的可用点位作为所述待优化风电场中风电机组的坐标点，并在所述可用点位向量中去除与所述坐标点距离最近的可用点位； S2、遍历所述底层坐标向量中的所有坐标点，重复步骤S1，直至获得的所述待优化风电场中风电机组的坐标点的数量与所述风电机组数量一致，基于获得的多个所述待优化风电场中风电机组的坐标点确定所述待优化风电场中风电机组的排布方案。

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