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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利微电网多目标实时运行优化调度方法及系统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：CN119813386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411992712.6，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权微电网多目标实时运行优化调度方法及系统是由周开乐;褚一博;陈昱如;桑绍情;马子月;马媛媛;高浩然设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本微电网多目标实时运行优化调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种微电网多目标实时运行优化调度方法及系统，涉及电力调度技术领域。本发明采用TCN和GCN复合预测模型进行预测，减少供需不确定性的影响。供需预测模型结合了TCN与GCN，有效地处理了数据中的周期性、趋势性成分，并通过噪声过滤技术处理随机性成分，大幅提升了预测精度，使之更能适应电力需求和可再生能源出力波动的复杂性，更好地降低了供需不确定性对微电网优化调度的影响，提升微电网优化调度的准确性。

本发明授权微电网多目标实时运行优化调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种微电网多目标实时运行优化调度方法，其特征在于，包括： 获取原始负荷数据、可再生能源出力数据以及气象数据并进行预处理，得到时间序列数据； 对时间序列数据进行序列分解，并基于分解后的数据集进行特征提取和优化，得到与目标预测变量相关性强的周期性特征、趋势性特征和随机性特征； 通过预先构建的时间在卷积网络模型对周期性特征进行处理，得到周期性预测结果；通过预先构建的图卷积网络模型对趋势性特征进行处理，得到趋势性预测结果；使用噪声过滤技术对随机性特征进行处理，得到随机性预测结果； 根据周期性预测结果、趋势性预测结果和随机性预测结果，构建微电网运行优化调度模型并用多目标粒子群算法进行求解，根据求解结果进行微电网优化调度； 其中，所述微电网运行优化调度模型包括目标函数和约束条件，目标函数包括： 成本最小化目标函数： 排放最小化目标函数： 能源效率最大化目标函数，转化为最小化形式： 其中，NG是发电机数量，Ci是第i台发电机的单位发电成本，Pi是其输出功率，Ns是储能设备数量，Mj是第个j储能设备的运维成本，Qj是其充放电量，交易成本C包括与主电网的电力买卖费用；Ei是第i台发电机的单位发电二氧化碳排放量；NR是可再生能源发电机数量，R是第k个可再生能源发电机的能源效率； 其中，P＝Pper+Ptrend+Prandom，Pper,Ptrend,Prandom∈P∪P∪P，即输出功率包括基于时间卷积网络模型得到的能源输出功率的周期性预测结果、基于图卷积网络模型得到的相应的趋势性预测结果和降噪后的相应的随机性预测结果；P为周期性预测结果；P为趋势性预测结果；P为随机性预测结果； ＝Qper+Qtrend+Qrandom，Qper,Qtrend,Qrandom∈P∪P∪P，即充放电量包括基于时间卷积网络模型得到的储能系统充放电量的周期性预测结果、基于图卷积网络模型得到的相应的趋势性预测结果和降噪后的相应的随机性预测结果； ＝Eper+Etrend+Erandom，Eper,Etrend,Erandom∈P∪P∪P，即单位发电二氧化碳排放量包括基于时间卷积网络模型得到的发电机二氧化碳排放量的周期性预测结果、基于图卷积网络模型得到的相应的趋势性预测结果和降噪后的相应的随机性预测结果； 约束条件包括： 功率平衡约束：Pt＝P′pvt+P′t+Pgridt+Pdit+Pgast+Pbat 柴油发电机的出力约束： 微型燃气轮机的出力约束： 主微电网相互交换传输的功率约束： 储能装置使用寿命约束： 其中，分别为柴油发电机出力与微型燃气轮机出力的上下限，rdi，rgas分别为柴油发电机出力与微型燃气轮机的爬坡功率上下限，为联络线传输的功率上下限，为储能装置的出力上下限，其值的正负表示功率的输入与输出，SOCmint，SOCmaxt为处于t时刻的储能容量的上下限。

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