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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种结合机器学习的可视化配电网投资策略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：CN120409805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510512543.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种结合机器学习的可视化配电网投资策略优化方法是由王星华;杨炜康;黄祥源;杨龙发;伍建辉;伏辰阳;刘希贤;黎子律;彭显刚设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合机器学习的可视化配电网投资策略优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于电力配电技术领域，具体公开了一种结合机器学习的可视化配电网投资策略优化方法，包括以下步骤：S1、建立整体的投资策略评价体系；S2、获取电网公司历年的投资数据，并进行数据预处理；S3、将各地区按照负荷密度进行供电分区，利用TSO‑XGBoost算法训练不同供电分区的历史投资数据，生成投资规划的黑匣子；S4、利用SHAP算法对生成的黑匣子进行分析，得出可视化的投资贡献度占比；S5、由得出的权重占比结合投资模型得出满足投资需求的最优投资策略。本发明采用上述的一种结合机器学习的可视化配电网投资策略优化方法，利用SHAP算法对已得到的“黑匣子”进行分析，得到可视化的各投资贡献度占比。以便于在电网公司需要精确投资时作出明确的指导。

本发明授权一种结合机器学习的可视化配电网投资策略优化方法在权利要求书中公布了：1.一种结合机器学习的可视化配电网投资策略优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立整体的投资策略评价体系； S2、获取电网公司历年的投资数据，并进行数据预处理； S3、将各地区按照负荷密度进行供电分区，利用TSO-XGBoost算法训练不同供电分区的历史投资数据，生成投资规划的黑匣子； S4、利用SHAP算法对生成的黑匣子进行分析，得出可视化的投资贡献度占比； S5、由得出的权重占比结合投资模型得出满足投资需求的最优投资策略； S3具体过程为： 运用机器学习XGBoost并运用金枪鱼群优化算法TSO对模型进行超参寻优，金枪鱼群优化算法TSO用于模拟金枪鱼群体的两种觅食行为，即螺旋觅食和抛物线觅食，在金枪鱼群优化算法TSO中，每个金枪鱼个体代表一个潜在的解，整个群体通过协同合作来寻找最佳解，TSO金枪鱼群优化算法包括三个阶段：搜索阶段、追逐阶段和攻击阶段； 搜索阶段：金枪鱼个体根据自身的感知能力和群体信息进行随机搜索，探索可能的解空间； 追逐阶段：当个体发现较好的解时，其他个体跟随最佳个体进行追逐，逐步逼近最优解； 攻击阶段：当个体发现最佳解时，群体就会集中攻击，最终获得最优解； 利用梯度提升树算法训练多个弱学习器，每个弱学习器用于纠正上一个弱学习器的误差，将这些弱学习器组合起来形成一个强大的模型； 对于给定有个样本和个特征，即为投资项目的历史投资数据集，使用个数为K的加法模型预测投资效益输出： 1； 其中，表示决策树，为决策树的数量，为投资输入，为模型预测输出； 目标函数为损失函数加上模型复杂度，表达式为： 2； 其中，加号前为损失函数，加号后为模型复杂度函数； 当训练到第棵树时，前棵树都是已知的，则此时的目标函数改写成： 3； 因为前项已知，则有： 4； 其中，为真实值，为前棵树的预测值，为第棵树的预测值，为第棵树的复杂度； 由此找到棵树，使得目标函数得到最小值； 对于样本数据中的种投资效益，进行次训练，得到个黑匣子，每次训练的输入数据即为： 5； 其中，代表第中投资收益的集合。

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