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江苏智慧工场技术研究院有限公司宁萌获国家专利权

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龙图腾网获悉江苏智慧工场技术研究院有限公司申请的专利智能电网电力调度优化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:CN120278434B

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:202510330262.2,技术领域涉及:G06Q10/0631;该发明授权智能电网电力调度优化方法是由宁萌;邵莹;王俊;王培栋设计研发完成,并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

智能电网电力调度优化方法在说明书摘要公布了:本发明涉及智能电网技术领域,公开了一种智能电网电力调度优化方法,该方法先获取电网运行数据,利用联邦学习处理数据缺失和噪声问题;通过动态时间规整算法和特定网络构建负荷预测模型。构建多能源耦合调度模型、需求响应博弈模型,并建立多时间尺度滚动优化框架。对调度参数进行敏感性分析,设计分层协同优化机制,构建鲁棒优化模型应对潮流不确定性。集成调度指令验证模块,部署在线增量学习机制。本发明能有效处理数据、精准预测负荷、优化多能源调度、引导需求响应、应对不确定性、验证调度指令并实时更新模型,提高智能电网电力调度的安全性、可靠性和经济性,实现电力资源的优化配置。

本发明授权智能电网电力调度优化方法在权利要求书中公布了:1.一种智能电网电力调度优化方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1:获取电网运行数据,包括发电机组出力曲线、配网拓扑结构、储能设备容量、可再生能源预测出力及用户负荷时序数据,当数据存在缺失或噪声时,采用联邦学习方法联合多区域边缘节点进行分布式数据清洗与插补; 步骤2:基于动态时间规整算法对齐历史负荷数据与气象因子时间序列,构建电力负荷时空耦合预测模型,采用注意力机制增强的深度残差网络提取负荷波动特征,融合LSTM网络捕捉时序相关性,生成区域级负荷预测结果; 步骤3:构建多能源耦合调度模型,以火电、风电、光伏、储能为决策单元,采用双层图卷积网络建模能源节点间功率流动约束,定义节点平衡方程为拓扑邻接矩阵与能源转换效率的张量乘积形式,并引入虚拟节点处理跨电压等级能量传输损耗; 步骤4:基于实时电价波动信号建立需求响应博弈模型,将用户负荷调整行为建模为不完全信息下的非合作博弈过程,采用量子粒子群算法求解纳什均衡点,生成分时电价激励策略; 步骤5:建立多时间尺度滚动优化框架,将调度周期分解为日前、日内、实时三阶段,采用深度强化学习算法构建动态决策策略,定义状态空间为电网运行参数、动作空间为机组启停指令及储能充放电速率,通过双延迟深度确定性策略梯度算法更新策略网络参数; 步骤6:对调度参数进行多目标敏感性分析,采用改进的希尔伯特-施密特独立性准则筛选关键变量,构建基于稀疏多项式混沌展开的代理模型替代高维优化问题,并采用自适应稀疏网格采样提高模型精度; 步骤7:设计分层协同优化机制,外层采用混合整数规划优化机组组合与网络拓扑,内层采用交替方向乘子法求解功率分配问题,通过拉格朗日乘子传递边界条件实现跨层耦合约束的迭代收敛。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人江苏智慧工场技术研究院有限公司,其通讯地址为:214000 江苏省无锡市滨湖区金融八街1-2201-2;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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