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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利一种基于启发式算法的氢能园区规划方法及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：CN120851663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511350903.7，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于启发式算法的氢能园区规划方法及系统是由朱文强;池新宇;胡翼炜;皮宇设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于启发式算法的氢能园区规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于启发式算法的氢能园区规划方法及系统，涉及智慧能源管理技术领域，包括：构建园区综合能源系统的数学模型，其中，系统由可再生能源发电单元、能量转换装置、碳捕集、燃气动力装置及多类型储能单元构成；基于数学模型，以园区综合能源系统年综合成本最低为目标，建立成本目标函数，并设置约束条件，制定能量管理策略；根据能量管理策略，依据改进的田忌赛马优化算法THRO进行求解后，依据求解结果对氢能园区进行规划。本发明既实现了环境外部性的内部化，又实现了经济效益的最大化。

本发明授权一种基于启发式算法的氢能园区规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于启发式算法的氢能园区规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建园区综合能源系统的数学模型，其中，系统由可再生能源发电单元、能量转换装置、碳捕集、燃气动力装置及多类型储能单元构成； 基于所述数学模型，以园区综合能源系统年综合成本最低为目标，建立成本目标函数，并设置约束条件，制定能量管理策略； 根据所述能量管理策略，依据改进的田忌赛马优化算法THRO进行求解后，依据求解结果对氢能园区进行规划，其中，在获取改进的田忌赛马优化算法THRO时，通过拉丁超立方抽样替代随机初始化以建立初始种群均匀空间分布模型：具体为： 通过引入拉丁超立方抽样替代随机初始化，确保初始种群在解空间中的均匀分布： ， 式中：LHS表示拉丁超立方设计矩阵；n为种群规模；Dim为种群维度；Up,Low分别表示决策变量上下限； 借余弦退火策略重构线性衰减权重，建立非线性时变参数模型：具体为： 采用余弦退火策略调整权重因子，动态平衡算法的探索与开发能力；该权重随迭代次数非线性衰减，具体表现为： ， 式中：P表示为自适应权重；t1表示为当前迭代次数；T表示为最大迭代次数； 在赛马策略中引入精英保留机制，构建精英引导的位置更新算子：具体为：在每代种群中保留精英个体，并将其引入位置更新公式，引导种群向优质解区域移动： ， ， 式中，分别表示为田忌、国王种群精英解；为适应度函数；为田忌、国王种群个体； 设计时变概率控制的混合学习机制，引入最优解扰动算子，并建立基于历史解稳定性的收敛判据：其中，引入最优解扰动算子，具体为：设计时变概率控制探索与开发行为的切换，Levy飞行探索的概率随迭代次数线性递减，而向精英个体学习的概率相应增加，该策略使算法在早期侧重全局探索，后期侧重局部开发： ， 式中，表示为Levy探索概率从0.7线性衰减至0.1。

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