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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于自适应动态规划的信息能源系统智能边缘控制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：CN119960315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510449541.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于自适应动态规划的信息能源系统智能边缘控制方法是由苏涵光;赵雪枫;张化光;张东原;杨珺;杨东升;刘金海;周博文;罗艳红;孙佳月;穆云飞设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应动态规划的信息能源系统智能边缘控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自适应动态规划的信息能源系统智能边缘控制方法，涉及信息能源系统优化控制技术领域。本发明相比于现有的控制技术能够根据系统状态和环境的实时变化自动调整控制策略，通过在线学习和动态规划原理，不断迭代优化控制策略，使得系统始终能在变化的环境中追求最优性能，相较于静态预设策略，更能应对复杂的动态场景，即使在参数发生变化的情况下也能保证系统的稳定性和控制效果。且自适应动态规划方法应用于非线性系统最优化问题的求解显示出了良好的性能，可完美地克服“维数灾难”的不利影响，无疑更能贴近实际工业需求。

本发明授权基于自适应动态规划的信息能源系统智能边缘控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应动态规划的信息能源系统智能边缘控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对电-气耦合能源系统中的气网系统和电力网络系统分别进行建模，进而得到电-气耦合能源系统动态模型，并利用神经网络对电-气耦合能源系统动态模型中的函数项进行逼近，得到电-气耦合能源系统的近似动态数学模型； 所述电-气耦合能源系统包括电力网络系统与气网系统，气网系统中包括若干个气网子系统，电力网络系统中包括若干个电力网络子系统，且每个气网子系统与一个电力网络子系统对应，将这样一组对应的气网子系统和电力网络子系统称为一个能源子系统； 步骤2：根据电-气耦合能源系统的近似动态数学模型，设计电-气耦合能源系统的辨识器； 步骤3：将电-气耦合能源系统中的每个能源子系统视为一个孤立子系统，利用评判网络来更新迭代求解电-气耦合能源系统的事件触发近似最优控制策略，同时基于步骤2得到的电-气耦合能源系统的辨识器设计评判网络的权值自适应律； 步骤4：利用电-气耦合能源系统的事件触发近似最优控制策略和评判网络的权值自适应律，实现电-气耦合能源系统的控制； 所述步骤1具体包括： 步骤1.1：对气网系统进行建模，得到每个气网子系统的动态模型； 对于含有N个能源子系统的电-气耦合能源系统，将每个能源子系统视作一个能源节点，对于第个能源节点，令气体流向能源节点的所有能源节点称为能源节点的上游节点，能源节点的上游节点集合表示为，为能源节点的上游节点，为上游节点集合中上游节点的编号，为上游节点的数量，令从上游节点集合中上游节点向第个能源节点输入的气体压力增量为，表示上游节点集合中的第个上游节点向第个能源节点输入的气体压力增量，令从上游节点集合中上游节点向第个能源节点输出的气体流量增量为，表示上游节点集合中的第个上游节点向第个能源节点输出的气体流量增量； 令气体从能源节点流向的所有能源节点称为节点的下游节点，能源节点的下游节点集合为，为能源节点的下游节点，为下游节点集合中下游节点的编号，为下游节点的数量，令从第个能源节点向下游节点集合中所有下游节点输入的气体压力增量为，为能源节点向下游节点集合中第个下游节点输入的气体压力增量，令从第个能源节点向下游节点集合中所有下游节点输出的气体流量增量为，为能源节点向下游节点集合中第个下游节点输出的气体流量增量； 令第个能源节点的气网状态向量为，根据气网状态向量，构建第个气网子系统的动态模型为： （6）； 其中，为气网系统中的第个气网子系统的状态，为对时间的导数，为对时间的导数，为对时间的导数，，，，，，为上游节点向第个能源节点输入的气体流量增量，为第个能源节点向下游节点输出的气体压力增量，，，为上游节点和第个能源节点之间的天然气管道的长度，为第个能源节点和下游节点之间的天然气管道的长度，为稳态运行点的流量数值，为稳态运行点的压力数值，为声音在天然气中的传播速度，为天然气管道的横截面积，表示气体在天然气管道内流动时的摩擦因数，为天然气管道的直径，其中，为互联项，； 步骤1.2：对电力网络系统进行建模，得到每个电力网络子系统的动态模型； 第个能源子系统中的电力网络子系统的动态模型为： （8）； 其中，为第个能源节点中的电力网络子系统内发电机组的频率增量，为对时间的导数，为第个能源节点中的电力网络子系统内发电机组的输出功率增量，为对时间的导数，为第个能源节点中的电力网络子系统内发电机组的调速器阀门开度增量，为对时间的导数；，，，为控制输入变量，，为第个能源节点中的电力网络子系统的状态向量，，，，为互联项，为电-气耦合能源系统全局状态，为第个能源子系统的状态向量，为第个能源节点中的电力网络子系统内发电机组的时间常数，为反馈调节增益，为第个能源节点中的电力网络子系统内调速器的时间常数，为第个能源节点中的电力网络子系统内发电机组的增益常数，为第个能源节点中的电力网络子系统内汽轮机的时间常数，为第个能源节点中的电力网络子系统内汽轮机的增益常数，为第个能源节点中的电力网络子系统所提供的电功率增量； 步骤1.3：综合气网子系统的动态模型和电力网络子系统的动态模型，构建得到电-气耦合能源系统中每个能源子系统的动态模型； 所述电-气耦合能源系统中每个能源子系统的动态模型为： （9）； 其中，为对时间的导数，，为第个能源子系统状态向量的前个元素，，表示第个能源子系统状态向量的前个元素对气网子系统内部动态过程的影响，为互联项的第个元素， ，为输入控制向量，为互联项构成的矩阵； 步骤1.4：利用神经网络对电-气耦合能源系统中每个能源子系统的动态模型的函数项进行逼近，得到每个能源子系统的近似动态数学模型； 每个能源子系统的近似动态数学模型为： （10）； 其中，为稳定矩阵，为设计的大小为的矩阵，为大小为的零矩阵，，为神经网络权值的理想值且，为激活函数，，其中为神经网络的逼近误差。

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