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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于改进蜻蜓算法的电力系统经济调度优化方法和系统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：CN119647850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411700277.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于改进蜻蜓算法的电力系统经济调度优化方法和系统是由赵磊;郑剑锋;张垒;陈丹越;刘安心设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进蜻蜓算法的电力系统经济调度优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明具体涉及基于改进蜻蜓算法的电力系统经济调度优化方法和系统，所述方法包括，确定目标函数和约束条件；采用改进的蜻蜓算法优化电力系统经济调度模型；初始化蜻蜓算法中的相关参数；进行迭代计算蜻蜓种群个体的适应度值；更新蜻蜓种群中五种行为的权重参数，并且计算蜻蜓种群中五种行为，更新搜索半径；判断当前蜻蜓周围是否存在其它同类，并更新步长向量和位置向量；判断是否达到最大迭代次数，如果达到，停止迭代并输出最优解；如果没有达到最大迭代次数，则继续进行迭代运算。本发明能够处理多目标、多约束条件下的电力系统经济调度问题，实现风电并网下电力系统调度的最大经济化。

本发明授权基于改进蜻蜓算法的电力系统经济调度优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进蜻蜓算法的电力系统经济调度优化方法，其特征在于，包括： S1，确定电力系统经济调度模型的目标函数和约束条件； S2，以蜻蜓算法为基准算法，采用改进的蜻蜓算法优化电力系统经济调度模型； S3，初始化蜻蜓算法中的相关参数，相关参数包括：种群数量、最大迭代次数、个体维度、个体运动位置范围的上下限、蜻蜓种群位置向量以及步长向量； S4，进行迭代计算蜻蜓种群个体的适应度值，更新种群中食物和天敌的位置，即适应度最优和最坏的两个个体； S5，更新蜻蜓种群中五种行为的权重参数，并且计算蜻蜓种群中五种行为，更新搜索半径； S6，判断当前蜻蜓周围是否存在其它同类，若当前蜻蜓周围存在其它同类，通过更改结队行为权重和惯性权重，得到蜻蜓种群新的步长向量公式和位置向量更新公式来更新步长向量和位置向量；若当前蜻蜓周围不存在其它同类，采用动态学习因子引入到莱维飞行中的计算公式更新位置向量；随后基于约束条件对更新后的位置向量进行校验； S7，判断是否达到最大迭代次数，如果达到，停止迭代并输出最优解；如果没有达到最大迭代次数，则返回到步骤S4继续进行迭代运算； 所述通过更改结队行为权重和惯性权重，得到蜻蜓种群新的步长向量公式为： 其中，为更改后的k+1次的步长向量，s为分离行为的权重系数，为第i个蜻蜓个体的分离行为位置向量，为更改后的结队行为权重，为第i个蜻蜓个体的结队行为向量，c为聚集行为的权重系数，为第i个蜻蜓个体的聚集行为位置向量，f为觅食行为的权重系数，为第i个蜻蜓个体的觅食行为位置向量，e为避敌行为的权重系数，为第i个蜻蜓个体的避敌行为位置向量，为更改后的惯性权重，为k次的步长向量，k为当前迭代次数； 所述通过更改结队行为权重和惯性权重，得到蜻蜓种群新的位置向量更新公式为： 其中，为k+1次的个体所在位置，为k次的个体所在位置，为k+1次的步长向量； 所述采用动态学习因子引入到莱维飞行中的计算公式为： 其中，为自适应学习因子，为相关控制参数，为最大迭代次数，k为当前迭代次数； 此时的蜻蜓个体位置更新公式为： 其中，为自适应学习因子，为莱维飞行，为k+1次的个体所在位置，为k次的个体所在位置。

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