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龙图腾网获悉中国能源建设集团广西电力设计研究院有限公司申请的专利一种基于人工智能的园区综合能源优化调度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：CN119647880B 。

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：202411777898.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于人工智能的园区综合能源优化调度方法是由吴宜聪;蒙浩然;张华英;王化龙;刘彬;黄欢;刘海淳;覃秋悦;彭文河设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的园区综合能源优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的园区综合能源优化调度方法，涉及能源调度技术领域，本发明，采用TemporalFusionTransformer模型对园区内电、热、冷负荷及风光发电出力进行时间序列建模，捕捉负荷变化趋势，生成预测误差的概率分布，动态适应园区内负荷特性和风光发电波动性，显著降低预测误差；此外，结合实时监测和事件驱动机制，快速响应负荷或设备状态的异常，动态调整储能放电、启动备用设备或修改负荷计划，保证系统稳定运行；实时能量评估与交易进一步对余能进行高效利用，并能够快速弥补能量缺口，增强园区综合能源管理的灵活性和经济性。

本发明授权一种基于人工智能的园区综合能源优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的园区综合能源优化调度方法，其特征在于：包括， 步骤S1，在园区内，通过物联网传感器和边缘计算设备实时监测能源设备的负荷数据和设备运行状态，采用时域融合深度学习TemporalFusionTransformer模型对园区内电、热、冷负荷变化趋势以及风光发电的出力波动进行负荷预测，同时生成预测误差的概率分布； 步骤S2，基于步骤S1的负荷预测结果和园区内的设备运行状态，构建优化模型，生成包括储能充放电时序和电制冷机启动计划在内的调度策略； 步骤S3，基于调度策略，引入事件驱动机制进行实时响应； 步骤S4，实时响应完成后，将调整后的园区负荷数据和设备运行状态作为输入，评估余能或能量缺口；根据评估结果，通过基于区块链的电力交易平台对园区内能源进行交易； 所述采用时域融合深度学习TemporalFusionTransformer模型对园区内电、热、冷负荷变化趋势以及风光发电的出力波动进行负荷预测的步骤包括， 预测值通过全连接层映射为目标变量，映射公式为： 其中，为时间t+f时第j个目标的预测值，Wh为全连接层的权重矩阵，Hdec为解码器生成的特征表示矩阵，bh为全连接层的偏置向量； 利用正态分布函数对预测误差进行建模，建模公式为： 其中， 为目标值与预测值之间的条件概率，为目标j的预测误差的方差； 通过最大化似然函数，优化模型的参数，优化公式为： 通过反向传播和梯度下降优化TFT模型参数，使得预测值接近真实值最终输出为： 电、热、冷负荷以及风光发电功率的未来时间步预测值 以及对应的预测误差概率分布参数； 所述基于步骤S1的负荷预测结果和园区内的设备运行状态，构建优化模型，生成包括储能充放电时序和电制冷机启动计划在内的调度策略的步骤为， 定义目标函数为最小化园区的总运行成本，同时满足设备运行约束和负荷平衡，运行成本包括购电成本、设备运行成本以及可再生能源利用不足惩罚， 目标函数为： 其中，F为总运行成本，Topt为优化时段总数，Cgrid,t为时段t的购电成本，Cop,t为设备在时段t的运行成本，Ppenalty,t为时段t内未充分利用可再生能源的惩罚； 计算购电成本，计算公式为： 其中，pgrid,t为时段t的购电电价；为时段t从电网购电的功率； 计算设备运行成本，计算公式为： 其中，ccharge为储能设备的充电成本系数，cdischarge为储能设备的放电成本系数，为储能设备在时段t的充电功率，为储能设备在时段t的放电功率，ccooling为电制冷机的单位功率运行成本，Pcool,t为电制冷机在时段t的运行功率； 对未利用的可再生能源设置惩罚系数，惩罚系数设置公式为： 其中，ppenalty为未利用可再生能源的惩罚系数，Pren,t为时段t的可再生能源发电功率，为时段t实际使用的可再生能源功率。

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