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龙图腾网获悉西安热工研究院有限公司;西安理工大学申请的专利基于改进金枪鱼群优化算法的同步发电机参数辨识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：CN121261588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511813636.2，技术领域涉及：H02P21/14；该发明授权基于改进金枪鱼群优化算法的同步发电机参数辨识方法是由李春丽;雷阳;张峥;朱大锐;郭伟昌;何信林;吕小秀设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进金枪鱼群优化算法的同步发电机参数辨识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统建模与参数辨识领域，提供一种基于改进金枪鱼群优化算法的同步发电机参数辨识方法，包括：建立同步发电机数学模型，依据其内在物理关联将待辨识同步发电机全参数集划分为d轴参数子集、q轴参数子集与机械参数子集；对金枪鱼群算法进行多重改进得到改进金枪鱼群优化算法；将d轴参数子集和q轴参数子集中的各待辨识参数整合为高维参数向量，基于综合试验数据构建目标函数，采用改进金枪鱼群优化算法基于目标函数进行多参数同步全局辨识得到辨识结果；对辨识结果进行模型验证与有效性分析。本发明解决了传统分步辨识的参数关联失真问题，提升了算法全局寻优能力与收敛效率，能够适配同步发电机高维强耦合参数的精准辨识需求。

本发明授权基于改进金枪鱼群优化算法的同步发电机参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进金枪鱼群优化算法的同步发电机参数辨识方法，其特征在于，所述基于改进金枪鱼群优化算法的同步发电机参数辨识方法包括： 步骤1、建立同步发电机数学模型，依据所述同步发电机数学模型的内在物理关联，将待辨识的同步发电机的全参数集划分为d轴参数子集、q轴参数子集与机械参数子集； 步骤2、针对金枪鱼群算法的缺陷，对金枪鱼群算法进行多重改进，得到改进金枪鱼群优化算法； 步骤3、将d轴参数子集和q轴参数子集中的各待辨识参数整合为统一的高维参数向量，基于所述同步发电机数学模型的综合试验数据构建目标函数，采用改进金枪鱼群优化算法基于所述目标函数进行多参数同步全局辨识，得到对应的辨识结果； 步骤4、对所述辨识结果进行模型验证与有效性分析； 所述步骤2还包括： 步骤2.2、根据下式，采用动态非线性权重对金枪鱼群算法的权重系数进行改进： ； 其中，为权重系数最小值，为权重系数最大值，为非线性衰减速度控制参数，为权重曲线形状调节参数，为随机扰动系数，为标准正态分布随机数，为当前迭代次数，为最大迭代次数，为控制金枪鱼个体向最优金枪鱼个体位置移动的改进后权重系数，为控制金枪鱼个体向前一个金枪鱼个体位置移动的改进后权重系数； 根据下式，采用自适应平衡因子对金枪鱼群算法的螺旋因子进行改进： ； 其中，为改进后的螺旋因子，为指数函数，为动态参数且，为处于0,1区间的随机数，为当前迭代次数下的动态权重因子，为当前迭代次数下的非线性调节因子，为最小权重值，为最大权重值，为衰减系数，为最大调节值，为最小调节值，为非线性指数。

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