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龙图腾网获悉常州大学;宜兴市泽威电工材料有限公司申请的专利一种基于GWO算法的变压器成本优化设计系统及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：CN116227356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310235652.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于GWO算法的变压器成本优化设计系统及方法是由吴鹏;苏畅宇;徐黎明;陈宇鹏;钱广荣;陈霖;曹晨雨设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GWO算法的变压器成本优化设计系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于变压器优化设计领域，具体公开了一种基于GWO算法的变压器成本优化设计系统及方法，所述方法包括以下步骤：1）根据变压器的损耗参数，建立变压器电气部分的损耗模型和成本模型，并对损耗模型和成本模型中要优化的设计参数设立初始值；2）针对所述损耗模型和成本模型，设定变压器的优化目标函数和约束条件；3）在传统GWO算法的基础上对种群初始化、收敛因子和位置更新权重进行改进，获取改进GWO算法；4）采用步骤三中的改进GWO算法，通过可操作的优化系统对变压器进行优化设计，求解变多组变压器的优化设计参数。本发明改进GWO算法的求解结果较传统GWO算法有明显提升，使变压器的损耗明显降低，变压器的运行成本亦随之降低，有较好的实用价值。

本发明授权一种基于GWO算法的变压器成本优化设计系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GWO算法的变压器成本优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：根据变压器的损耗参数，建立变压器电气部分的损耗模型和成本模型，并对损耗模型和成本模型中要优化的设计参数设立初始值； 步骤二：针对所述损耗模型和成本模型，设定变压器的优化目标函数和约束条件； 步骤三：在传统GWO算法的基础上对种群初始化、收敛因子和位置更新权重进行改进，获取改进GWO算法； 步骤四：采用步骤三中的改进GWO算法，通过可操作的优化系统对变压器进行优化设计，求解多组变压器的优化设计参数； 步骤三中对种群初始化进行改进的具体方法为：通过引入突变操作来改善GWO算法在种群初始化时狼群的分布属性，所述突变操作中的个体由式1生成： 式1中Dijt+1表示第t+1代种群中个体i和个体j之间的距离，t为当前迭代次数，X是比例因子，X∈[0，2]，r1，r2和r3为不等于i的随机整数，且满足r1∈[1，N]，r2∈[1，N]，r3∈[1，N]； 所述改进GWO算法中D＝|C·Xt-Xt|和Xt+1＝XPt-A·D中， A＝2.8a·r1-a2 C＝2.8r23 式2和式3中，r1和r2是[0,1]之间的随机数；a为改进GWO算法的非线性收敛因子，其更新公式为： at＝2-log1+μtantT3p4 式4中，t为当前迭代次数，T为种群最大迭代次数，调整系数μ∈[1.2，4.1]，p∈[1，10]；步骤S3中改进GWO算法采用自适应位置更新策略，按α狼，β狼和δ狼的适应度值重新分配权重，再求解狩猎位置；权重非线性更新公式如式5、式6和式7所示： 式5、式6和式7中，fα、fβ、fδ分别表示α狼，β狼和δ狼的适应度，权重w1，w2和w3分别对应α狼，β狼和δ狼的学习速率； 所述自适应位置更新的公式为： 式8中X1，X2，X3分别表示ω狼个体会循着α狼，β狼和δ狼前进的方向和步长，Xt+1表示在迭代周期中ω狼的最终位置。

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