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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于改进企业发展优化算法的水风光多能互补优化的调度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：CN120163363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510191991.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于改进企业发展优化算法的水风光多能互补优化的调度方法及系统是由莫莉;余传洋;刘万;鲍润罡;朱书理;黄珊珊;孙旭彤;刘通;张咪;朱双;彭颖;许颜贺;李先俊设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进企业发展优化算法的水风光多能互补优化的调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于能源水电系统相关技术领域，公开了一种基于企业发展优化算法的水风光多能互补优化调度方法及系统。该方法包括下列步骤：获取送电系统中水电站的历史数据及特性参数，送电电网的负荷需求，风电和光电的出力数据及其多种可能性和对应的概率；以送电系统的剩余负荷峰谷差最小为优化目标，水电站各时段水位作为决策变量，基于水电站特性参数设置约束条件，构建优化调度模型；采用改进企业发展优化算法求解所述优化模型，获得水电站各个时刻对应的最优水位，利用该最优水位计算获得水电站各个时段的最优出力，实现送电系统的调度。通过本发明，在水风光多能互补优化调度领域构建一种更为高效、鲁棒的智能优化算法。

本发明授权一种基于改进企业发展优化算法的水风光多能互补优化的调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进企业发展优化算法的水风光多能互补优化的调度方法，其特征在于，该方法包括下列步骤： 获取送电系统中水电站的历史数据及特性参数，送电电网的负荷需求，风电和光电各自的出力数据； 以所述送电系统的剩余负荷峰谷差最小作为优化目标，水电站各个时段的水位作为决策变量，基于水电站的历史数据及特性参数设置约束条件，构建优化调度模型； 采用改进企业发展优化算法求解所述优化调度模型，以此获得水电站的最优水位变化过程，利用该最优水位变化过程计算获得水电站各个时段的最优出力，以此实现送电系统的调度； 所述采用改进企业发展优化算法求解所述优化调度模型的步骤如下： S1生成包含N个个体的初始化种群，每个个体代表一个水电站的水位变化过程，计算当前个体的适应度函数值，确定初始种群的全局最优解以及该全局最优解对应的最优水位变化过程； S2更新当前种群中的每个个体，形成新的种群，将每个个体更新前后的适应度函数值进行比较，如果更新后个体的适应度函数值优于更新前的适应度函数值，则保留该个体的更新，否则，该个体不更新；计算所述新的种群的全局最优解并与更新前种群的全局最优解进行比较，若新种群的全局最优解优于更新前种群的全局最优解，则保留新种群的全局最优解，否则，不更新全局最优解； S3若rand0，1p1，执行任务更新机制，获取当前种群适应度最差的个体，重新生成该适应度最差的个体的水位变化，并计算重新生成的个体的适应度值； 若rand0，1≥p1，计算，当时执行结构更新机制；当时执行技术更新机制；当时执行人员更新机制； S4重复步骤S1～S3直至满足达到最大迭代次数，输出全局最优解及对应的水电站水位变化过程，其中，rand0，1是区间[0,1]上服从均匀分布的随机数，p1预先设定概率，xiter是迭代次数； 在步骤S1中，所述生成包含N个个体的初始化种群通过Tent映射初始化生成； 在步骤S2中，所述形成新的种群采用高斯随机游走对当前最优个体进行引导寻优获得； 在步骤S3中，所述重新生成水位变化采用Tent映射重新生成。

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