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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于含储热热电系统优化问题的多目标遗传算法改进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：CN117094384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202310495905.X，技术领域涉及：G06N3/126；该发明授权一种基于含储热热电系统优化问题的多目标遗传算法改进方法是由王培红;汤若鑫;徐璐璐;高俊彦;詹卓轩;陈文菲;张博羿设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于含储热热电系统优化问题的多目标遗传算法改进方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于含储热热电系统优化问题的多目标遗传算法改进方法，包括以下步骤：分析含储热设备双抽机组机理模型，考虑机组爬坡约束等时序耦合；结合机组特性对多目标遗传算法NSGA‑II初始化过程进行改进；结合机组特性和初始化过程改进对NSGA‑II交叉过程进行改进；结合机组特性和初始化过程改进对NSGA‑II变异过程进行改进。本发明实施例提高了算法在可行域的搜索频率，在Pareto前沿的搜索过程中具有更好的收敛速度。

本发明授权一种基于含储热热电系统优化问题的多目标遗传算法改进方法在权利要求书中公布了：1.一种基于含储热热电系统优化问题的多目标遗传算法改进方法，其特征在于，包括以下具体步骤： S1、分析含储热设备双抽机组机理模型，考虑机组上下限约束、热负荷等式和时序耦合约束条件； S2、结合机组特性的NSGA-II进行初始化过程改进； S3、结合机组特性和初始化过程改进的NSGA-II进行交叉过程改进； S301、考虑t时刻和t+1时刻的热罐剩余储热量St'n和St+1n的范围以及自身的爬坡约束，给出的上下限约束； S302、对父代的进行交叉，得到子代，对于超过上下限的取值，直接取其极限值，并根据计算t时刻的热罐储热量； S303、根据以及爬坡约束，给定的约束条件，对进行交叉得到子代根据计算得到判断其是否符合约束条件，若不满足则重新进行步骤S303； S304、根据两股抽汽的约束条件，由得到的变化范围，由交叉获得对于超过上下限的取值，直接取其极限值，并根据计算 S305、根据t+1时刻的补偿逻辑，此时和为已知量；考虑三个约束：①t时刻和t+2的和产生的爬坡约束导致的的上下限约束；②和的上下限约束能否满足即总电负荷数值是否在两台机组功率变化范围的最大值之和和最小值之和之间； S306、对步骤S304和步骤S305中的数据进行检查，判断能否同时满足其约束条件，若不能则代表此情况下t时刻生成的值无法满足其自身和下一时刻的约束，应当重新执行步骤S301； S307、根据父代交叉获得若超过约束则取极值，用热负荷等式约束计算 S308、此时t时刻子代所有变量生成完毕，t+1时刻对应的补偿变量也对应生成，将两个时刻的对应值迭代到父代中，并根据t时刻的实际取值和爬坡约束，给出t+1时刻各变量的上下限，令t＝t+1，继续下一个循环，即重复步骤S301到步骤S307直到t＝23； S4、结合机组特性和初始化过程改进的NSGA-II进行变异过程改进。

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