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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于时间-事件双尺度框架的事件触发能源系统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：CN120409843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510904954.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于时间-事件双尺度框架的事件触发能源系统优化方法是由王天宇;张秋燕;赵珺;王伟设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间-事件双尺度框架的事件触发能源系统优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于时间‑事件双尺度框架的事件触发能源系统优化方法，属于信息技术领域，首先构建工业能源系统运行的优化问题；其次，构建强化学习要素以搭建仿真环境；再次，基于神经卡尔曼模型，获得具有显式时间分布特征的状态表示；进而采用近端策略优化方法构建强化学习框架，与仿真环境和神经卡尔曼模型共同构建基于隐状态表示的时间驱动优化模型并训练；最后，构建事件驱动优化模型，并通过时变状态矩阵链接与神经卡尔曼模型结合，构建基于状态转移矩阵链接的事件驱动优化模型并训练，最终通过时间‑事件双尺度协同计算实现事件触发优化调度。本发明能够获得更具运行经济性的能源调度策略，满足工业实际的调度需求。

本发明授权基于时间-事件双尺度框架的事件触发能源系统优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间-事件双尺度框架的事件触发能源系统优化方法，其特征在于，包括：步骤1、构建工业能源系统运行的优化问题；根据工业能源系统优化的目标以及实际运行中需要考虑的约束条件，构建工业能源系统运行的优化问题，优化变量为工业能源系统中输入各可调整设备的能源介质的流量；步骤2、构建强化学习要素包括状态、动作和奖励，以搭建仿真环境；根据工业能源系统优化问题构建强化学习要素，以搭建仿真环境，强化学习要素包括：状态、动作和即时奖励；其中，状态包含工业能源系统中的能源数据；动作为工业能源系统中输入各可调整设备的能源介质流量的调整量；即时奖励由步骤1中优化问题中的目标与约束条件组成；步骤3、基于神经卡尔曼模型，获得具有显式时间分布特征的状态表示；步骤4、采用近端策略优化方法构建强化学习框架，与仿真环境和神经卡尔曼模型共同构建基于隐状态表示的时间驱动优化模型并训练；步骤5、利用另一强化学习框架与仿真环境构建事件驱动优化模型，并通过时变状态矩阵链接与神经卡尔曼模型结合，构建基于状态转移矩阵链接的事件驱动优化模型并训练，最终通过时间-事件双尺度协同计算实现事件触发优化调度。

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大连理工大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号；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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