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龙图腾网获悉云瑞科技(天津)有限公司申请的专利一种面向智能园区的能源管控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：CN120146483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510215483.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种面向智能园区的能源管控方法及系统是由罗志成;苏亚强;刘雪松;徐亚男;潘硕设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能园区的能源管控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向智能园区的能源管控方法及系统，其中，本发明通过接收多源异构极端天气预警信息，结合地理信息系统分析其覆盖范围与智能园区地理位置的关系，评估极端天气对不同功能区域及能源消耗节点的影响，利用分布式强化学习算法自适应调整能源供应策略，并选取最佳综合调整方案，基于该方案构建多层次实时优化模型，根据内外部环境变化自动切换优化层级，生成优化后的能源分配计划，通过物联网设备实时调控能源分配，并利用无人机和机器人技术巡检关键设施，收集反馈数据持续优化模型，形成智能园区能源管控机制；提升了智能园区在极端天气条件下的能源供应稳定性、运行效率及应急响应能力，同时降低了能源成本和运营风险。

本发明授权一种面向智能园区的能源管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向智能园区的能源管控方法，其特征在于，包括： 根据接收到的多源异构极端天气预警信息，结合地理信息系统分析各多源异构极端天气预警信息覆盖范围与智能园区地理位置的关系，评估所述多源异构极端天气预警信息对智能园区内不同功能区域及能源消耗节点的影响等级评估结果； 针对受极端天气影响等级大于预设值的关键能源消耗节点，利用分布式强化学习算法自适应调整预设的能源供应策略，并模拟预测不同能源供应策略下关键能源消耗节点的运行状态变化及运行状态变化相互间的影响，以选取最佳的综合调整方案； 基于所述综合调整方案以及极端天气带来的不确定性因素和对能源价格波动的影响，构建多层次实时优化模型，对所述多层次实时优化模型根据智能园区内外部环境变化自动切换不同的优化层级，从微观单个关键能源消耗节点到宏观整个智能园区层面进行智能调度和成本控制处理，生成优化后的能源分配计划； 根据所述优化后的能源分配计划，通过物联网设备对智能园区内的能源分配进行即时调控处理，并使用无人机和机器人技术对关键设施进行巡检，收集现场反馈数据实时优化所述多层次实时优化模型，以得到智能园区能源管控机制； 其中，所述针对受极端天气影响等级大于预设值的关键能源消耗节点，利用分布式强化学习算法自适应调整预设的能源供应策略，并模拟预测不同能源供应策略下关键能源消耗节点的运行状态变化及运行状态变化相互间的影响，以选取最佳的综合调整方案，包括： 利用数据集成平台，对关键能源消耗节点在当前和历史极端天气条件下的能耗模式、环境参数以及操作模式进行分析，得到动态更新的基础数据库； 根据所述动态更新的基础数据库，定义每个关键能源消耗节点的状态空间、动作空间、奖励函数以及约束条件，生成定义结果，基于所述定义结果，对每个关键能源消耗节点进行配置； 基于所述定义的状态空间、动作空间、奖励函数以及约束条件，采用增强版的分布式强化学习算法结合联邦学习机制，对各关键能源消耗节点进行独立训练并在保护数据隐私的同时共享学习成果，生成初始能源供应策略； 对初始能源供应策略，在仿真环境中进行多轮次以及多层次的模拟测试处理，每一轮次中，基于不同的极端天气情景假设，结合实际市场信息，模拟预测各关键能源消耗节点的运行状态变化及各关键能源消耗节点相互之间复杂的交互影响，生成一系列的初始调整方案； 引入评估框架，对每种初始调整方案执行完成后的系统性能进行全面评估处理，生成每种初始调整方案的有效性评估结果； 结合智能园区预设的整体目标，并结合极端情况下应急响应能力的要求，基于所述每种初始调整方案的有效性评估结果，选取最佳综合调整方案； 其中，所述对初始能源供应策略，在仿真环境中进行多轮次以及多层次的模拟测试处理，每一轮次中，基于不同的极端天气情景假设，结合实际市场信息，模拟预测各关键能源消耗节点的运行状态变化及各关键能源消耗节点相互之间复杂的交互影响，生成初始调整方案，包括： 利用仿真环境搭建模块，基于动态更新的基础数据库和定义结果，构建虚拟智能园区模型； 根据智能园区遭遇的不同类型的极端天气情景，结合历史数据中的极端天气案例以及气象预报信息，对每个极端天气情景设定多种假设条件，生成极端天气情景假设集合； 基于所述极端天气情景假设集合和实时获取的实际市场信息，对初始能源供应策略进行多轮次的模拟测试，在每一轮次中，针对每个极端天气情景假设，利用所述虚拟智能园区模型，模拟预测各关键能源消耗节点的运行状态变化，并分析所述运行状态变化影响其他节点的操作模式和能效表现，并在模拟过程中，收集不同关键能源消耗节点之间的复杂交互影响，识别出潜在的风险点和优化机会，以生成模拟结果； 根据每次模拟结果，记录并量化各关键能源消耗节点在不同极端天气情景下的性能指标，评估每种模拟条件下初始能源供应策略的效果，得到多次模拟初始结果总合； 基于所述多次模拟初始结果总合，综合评估各种极端天气情景下各关键能源消耗节点的表现，生成一系列针对特定极端天气情景的初始调整方案。

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