买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于HHO与MPA双优化驱动的水库智能调度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：CN120542817B 。

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：202510619356.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于HHO与MPA双优化驱动的水库智能调度方法是由覃晖;陈晓淋;陈佳雯;祝欣;李永祥;刘敏慧;蔡新想设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于HHO与MPA双优化驱动的水库智能调度方法在说明书摘要公布了：本申请属于水库调度技术领域，具体公开了一种基于HHO与MPA双优化驱动的水库智能调度方法，包括：以最大化梯级水库群的总发电量为优化目标建立目标函数；设定目标函数的约束条件，包括满足水库运行的等式约束和不等式约束；基于改进后的捕食策略优化算法求解目标函数，获取梯级水库群中各座水库在调度时段内不同时刻的运行水位；其中，改进后的捕食策略优化算法通过在HHO算法的搜索策略选择阶段引入以下操作实现：基于逃逸能量自适应切换MPA算法的全局探索和HHO算法的局部开发。本申请有效弥补了HHO算法在梯级水库群联合优化调度应用中探索与开发过程不平衡的问题，不仅实现了全局搜索与局部开发的有效平衡，还具有较强的鲁棒性。

本发明授权基于HHO与MPA双优化驱动的水库智能调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于HHO与MPA双优化驱动的水库智能调度方法，其特征在于，包括： 以最大化梯级水库群的总发电量为优化目标建立目标函数； 设定所述目标函数的约束条件，包括满足水库运行的等式约束和不等式约束； 基于改进后的捕食策略优化算法求解所述目标函数，获取梯级水库群中各座水库在调度时段内不同时刻的运行水位； 其中，所述改进后的捕食策略优化算法通过在HHO算法的搜索策略选择阶段引入以下操作实现：基于逃逸能量自适应切换MPA算法的全局探索和HHO算法的局部开发； 所述逃逸能量随着迭代进程增加而呈非线性衰减，如以下公式所示： 其中，为猎物的逃逸能量，为猎物的初始逃逸能量，K为种群最大迭代次数，k为当前迭代次数； 所述基于改进后的捕食策略优化算法求解所述目标函数，包括： 当逃逸能量的绝对值大于或等于1时，执行双种群协同的MPA多策略探索机制，采用改进MPA的布朗运动和莱维飞行进行全局搜索； 当逃逸能量的绝对值小于1时，执行改进HHO的自适应围困策略和自适应跳跃策略，采用改进HHO的不同围捕策略进行局部搜索； 所述采用改进HHO的不同围捕策略进行局部搜索，包括： 当猎物逃逸概率小于或等于0.5时，个体执行自适应围困策略； 当猎物逃逸概率大于0.5时，个体执行自适应跳跃策略； 所述采用改进MPA的布朗运动和莱维飞行进行全局搜索，包括： 对于双种群中的任一个体，当个体位于前一半种群时，若当前迭代次数小于总迭代次数的三分之一，则由主种群引导执行MPA布朗运动策略；若当前迭代次数大于或等于总迭代次数的三分之一，则由双种群协同执行改进的MPA莱维飞行策略； 当个体位于后一半种群时，若随机数大于或等于0.5，则基于种群随机位置搜索；若随机数小于0.5，则基于种群平均位置搜索。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。