买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉无锡军工智能电气股份有限公司申请的专利基于神经动力学优化算法求解微电网经济调度问题的FPGA电路及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：CN120065845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510205671.X，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于神经动力学优化算法求解微电网经济调度问题的FPGA电路及方法是由李自强;肖华明;叶承宗;孙志年设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经动力学优化算法求解微电网经济调度问题的FPGA电路及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经动力学优化算法求解微电网经济调度问题的FPGA电路及方法；所述FPGA电路包括顶层模块；所述顶层模块包括龙格库塔控制模块、状态控制模块、计数模块；所述龙格库塔控制模块包括G模块和至少一个龙格库塔模块LGKTi；所述G模块中包括至少一个梯度计算模块Gi；所述龙格库塔模块LGKTi和梯度计算模块Gi的数量分别配置为至少是发电机的数量n；所述G模块中的梯度计算模块Gi用于计算龙格库塔公式中的梯度信息数据，并将梯度信息数据向对应的龙格库塔模块LGKTi发送；所述龙格库塔模块LGKTi用于计算龙格库塔公式中的各阶段斜率，并对发电机输出功率向量进行迭代更新；本发明具有高效性、可重构性、低能耗等优势。

本发明授权基于神经动力学优化算法求解微电网经济调度问题的FPGA电路及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经动力学优化算法求解微电网经济调度问题的FPGA电路，包括顶层模块；其特征在于， 所述顶层模块包括龙格库塔控制模块、状态控制模块、计数模块；所述龙格库塔控制模块包括G模块和至少一个龙格库塔模块LGKTi；所述G模块中包括至少一个梯度计算模块Gi；所述龙格库塔模块LGKTi和梯度计算模块Gi的数量分别配置为至少是发电机的数量n； 所述基于神经动力学优化算法求解微电网经济调度问题包括： 定义发电机的发电成本函数及其约束； 定义神经动力学优化算法； 将神经动力学优化算法离散化，得到龙格库塔公式； 所述顶层模块用于输入发电机输出功率向量，通过状态控制模块将发电机输出功率向量向龙格库塔控制模块发送； 所述G模块中的梯度计算模块Gi用于计算龙格库塔公式中的梯度信息数据，并将梯度信息数据向对应的龙格库塔模块LGKTi发送； 所述龙格库塔模块LGKTi用于计算龙格库塔公式中的各阶段斜率，并对发电机输出功率向量进行迭代更新，得到迭代更新后的发电机输出功率向量； 所述状态控制模块采用有限状态机控制循环，包括S1、S2、S3三种状态；所述状态控制模块根据发电机输出功率向量的迭代更新过程配置相应的状态； 所述计数模块用于计数迭代次数； 发电机的发电成本函数及其约束表示为： 其中，CP表示发电机成本函数，pi为第i台发电机输出功率，P为n台发电机的发电机输出功率向量，即[p1、p2…pi…pn]，αi、βi、γi分别是成本参数，其中αi0；D为电网中的总功率需求； 神经动力学优化算法表示为： 其中，LP,λ＝fP+λThP为拉格朗日函数，λ为拉格朗日乘子； 将公式3离散化得到龙格库塔公式，表示为： K1＝h▽PjLPj,λ； K2＝h▽PjLPj+K12,λ+K12； K3＝h▽PjLPj+K22,λ+K22；5 K4＝h▽PjLPj+K3,λ+K3； Pj+1＝Pj+K1+2K2+2K3+K46； 其中，h为迭代步长，K1、K2、K3、K4为龙格库塔公式中的各阶段斜率；Pj是第j次迭代时的发电机输出功率向量。

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无锡军工智能电气股份有限公司，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市新吴区硕放经发五路26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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。