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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于神经网络的电-气综合能源系统快速决策生成方法、系统、设备及介质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：CN119918890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510387501.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于神经网络的电-气综合能源系统快速决策生成方法、系统、设备及介质是由李正烁;王皓宇设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的电-气综合能源系统快速决策生成方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的电‑气综合能源系统快速决策生成方法、系统、设备及介质，涉及电‑气综合能源系统运行控制技术领域，包括收集各个时段的天然气系统数据、燃气机组安全域数据和电力系统数据，归一化处理后构建多模块神经网络训练集和电力系统数据集；构建并训练反馈‑补偿多模块神经网络，得到安全域预测模型；构建罚函数神经网络训练集；构建并训练罚函数神经网络得到最优决策生成模型；协同运行两个模型，生成电力系统最优调度决策。本发明可在保障管网安全运行的同时优化经济调度，生成电力系统最优调度决策，提高决策生成效率，具有良好的安全性、稳定性和适应性。

本发明授权一种基于神经网络的电-气综合能源系统快速决策生成方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的电-气综合能源系统快速决策生成方法，其特征在于，步骤包括： S1.收集同一电-气综合能源系统各个时段的天然气系统数据、燃气机组安全域数据和电力系统数据，进行归一化处理后构建多模块神经网络训练集和电力系统数据集； S2.构建反馈-补偿多模块神经网络并利用多模块神经网络训练集训练，得到安全域预测模型； 反馈-补偿多模块神经网络包括预测模块、反馈模块和补偿模块，其中： 预测模块包括三个带有激活函数的单层感知机和一个多层感知机，将天然气系统数据中的气源压力、天然气负荷和压缩机增压量分别输入三个单层感知机后，单层感知机提取特征，然后通过多层感知机得出燃气机组安全域初步估计值； 反馈模块包括一个多层感知机，反馈模块接受预测模块得出的燃气机组安全域初步估计值以及对应的天然气系统数据，通过多层感知机提取数据特征，生成燃气机组安全出力上下限修正值； 补偿模块包括一个多层感知机，补偿模块用于捕捉天然气系统数据整体发生变化带来的燃气机组安全域波动，接受总气源压力数据、总天然气负荷数据以及总压缩机增压数据，生成燃气机组安全出力上下限补偿量，用于补偿天然气系统输入变化所带来的燃气机组安全域波动； 通过将预测模块、反馈模块和补偿模块组合，构成反馈-补偿多模块神经网络，实现对燃气机组安全域预测值的计算； S3.将天然气系统数据输入安全域预测模型，根据输出的燃气机组安全域预测值和燃气机组固有出力边界值计算燃气机组的实际出力边界值，将实际出力边界值与电力系统数据拼接，构建罚函数神经网络训练集； S4.构建罚函数神经网络并利用罚函数神经网络训练集训练，得到最优决策生成模型； S5.将待决策的天然气系统数据输入安全域预测模型，使用其输出计算燃气组实际处理边界值，再与电力系统数据共同输入最优决策模型，生成电力系统最优调度决策。

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