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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种大规模多目标机组检修优化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：CN115456205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202210877541.7，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种大规模多目标机组检修优化方法是由谢敏;何知纯;何润泉;刘明波设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模多目标机组检修优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种大规模多目标机组检修优化方法，包括建立多目标机组检修优化模型；基于智能化随机抽样方法，从解空间随机抽取满足多目标机组检修优化模型的N个可行解；建立基于MLP‑Bi‑LSTM堆叠网络的粗糙评估模型，遍历表征集合，逐一对N个可行解进行粗糙评估；基于粗糙评估结果，对N个可行解进行排序分层，依据比较结果绘制OPC曲线，采用改进DTW方法确定所建立模型的类型；基于所确定的多目标机组检修优化问题的类型和相应的规则，确定需要精确仿真的选定集合S；对S集合再次进行排序分层，获取Pareto解集，选择合适的解作为最优机组检修方案。本发明所提方法能保证以足够高的概率求解出足够好解，十分适用于求解工程实际中的机组检修优化问题。

本发明授权一种大规模多目标机组检修优化方法在权利要求书中公布了：1.一种大规模多目标机组检修优化方法，其特征在于，所述方法包括： 根据机组类型、检修资源、检修优化目标、系统运行控制约束情况来建立多目标机组检修优化模型； 基于智能化随机抽样方法，从解空间随机抽取满足多目标机组检修优化模型的N个可行解，构成表征集合； 建立基于MLP-Bi-LSTM堆叠网络的粗糙评估模型，遍历表征集合，逐一对N个可行解进行粗糙评估； 基于粗糙评估结果，对N个可行解进行排序分层，依据比较结果绘制OPC曲线，采用改进DTW方法评估多目标机组检修优化问题类型； 基于所确定的多目标机组检修优化问题的类型和相应的规则，确定需要精确仿真的选定集合S； 对S集合再次进行排序分层，获取Pareto解集，选择合适的解作为最优机组检修方案； 所述多目标机组检修优化模型以系统安全性和经济性为优化目标，并考虑水文和径流特性的梯级水电耦合约束、检修约束、系统运行控制约束； 所述系统安全性和经济性为优化目标包括： 1年检修费用 年检修费用的对应目标函数表示如下： 式中，F1为检修模型的年检修费用优化目标；T为检修时段；i为机组编号；Z为所有机组总数，Z＝N+M，N、M分别为火电机组数目、水电机组数目；Pmax,i为机组i的最大出力；bit为机组i的检修0-1变量；bit＝1表示t时刻机组i处于检修状态，bit＝0表示t时刻机组i处于非检修状态； 2年运行费用 采用机组燃料费用表征系统运行费用，对于火电机组，采用由最小二乘法得到的机组煤耗量与发电功率的二次函数关系式表示燃料费用，具体描述如下： 式中，F2为检修模型的年运行费用优化目标；Pit为机组i在t时刻的出力；c0、c1、c2为火电机组运行成本系数； 3年检修备用等值效用 具体表达式如下： 式中，F3为检修模型的检修备用等值效用优化目标；Dt为系统日最大负荷MW；系数β用于该目标函数值与前两个优化目标函数值的等值量纲转换，能根据历史运行经验取值。

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