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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于自适应粒子群优化和SMC的电压控制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：CN119356474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411907004.8，技术领域涉及：G05F1/67；该发明授权基于自适应粒子群优化和SMC的电压控制方法及系统是由傅泽浩;张强;李孟涵设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应粒子群优化和SMC的电压控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应粒子群优化和SMC的电压控制方法及系统，涉及光伏能量管理系统控制技术领域。该方法包括步骤：设置粒子群优化算法参数；获取光伏电池数据，根据光伏电池数据计算适应度；利用带有自适应调整因子选择策略的粒子群优化算法迭代计算最优电压值，其中，带有自适应调整因子选择策略用于根据当前迭代的适应度值动态调整参数组合以平衡全局搜索和局部开发的效率；利用滑模控制器根据最优电压值调节光伏电池的输出电压。本发明能够结合自适应因子选择策略粒子群优化算法，同时耦合滑模控制算法共同实现快速高效的目标光伏电压计算。

本发明授权基于自适应粒子群优化和SMC的电压控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自适应粒子群优化和SMC的电压控制方法，其特征在于，包括以下步骤：设置粒子群优化算法参数；获取光伏电池数据，根据光伏电池数据计算适应度；利用带有自适应调整因子选择策略的粒子群优化算法迭代计算最优电压值，其中，带有自适应调整因子选择策略用于根据当前迭代的适应度值动态调整参数组合以平衡全局搜索和局部开发的效率；利用滑模控制器根据最优电压值调节光伏电池的输出电压；利用带有自适应调整因子选择策略的粒子群优化算法迭代计算最优电压值的具体步骤为：根据当前迭代次数和群体多样性调整惯性权重；根据当前最佳适应度值的变化率调整认知系数和社会系数；使用更新后的参数更新粒子的速度和位置，确保粒子位置在搜索范围内；迭代到满足收敛条件或者达到设置次数后，得到粒子个体最优值；根据个体最优值更新全局最优值；动态调整惯性权重：根据当前迭代次数和群体多样性调整惯性权重；其中，由如下公式表示： ；式中，和分别代表惯性权重因子的最大和最小界限，代表最大迭代次数，和为控制因子的参数；动态调整认知和社会系数：根据当前迭代次数调整认知系数和社会系数； ； ；式中，和分别为和的初始值；其中，将算法中粒子群分为5个，包括2个基本子群s1和s2，1个自适应子群s3以及2个新探索子群s4和s5，基本子群s1和s2负责基础的搜索工作，自适应子群s3在接收基本子群的信息后进行优化搜索，而新探索子群s4和s5在前面子群的基础上探索新的搜索区域；基本子群s1和s2中粒子的位置和速度由下式决定： ， ，式中，代表粒子的位置，代表粒子的速度，代表粒子在子群中的序号，代表当前迭代次数，，代表两个基本子群，代表惯性权重因子，和为群体系数，分别表示认知系数和社会系数，和分别代表[0,1]之间的随机数，代表子群s1和s2中的最优位置，为所有子群中的最优位置，自适应子群s3中粒子的位置和速度由下式决定： ， ，式中，，和分别为基本子群s1和s2的适应度值，和分别代表[0,1]之间的随机数；探索子群s4中粒子的位置和速度由下式决定： ， ，式中，，以及满足，探索子群s5中粒子的位置和速度由下式决定： ， 。

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