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龙图腾网获悉圣普电气有限公司申请的专利一种基于多能流融合的分布式能源计量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：CN120876158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511005825.7，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种基于多能流融合的分布式能源计量方法及系统是由李铁军;李杰;赵洪玉;姚大军;赵红良设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多能流融合的分布式能源计量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于分布式能源管理技术领域，本发明提供了一种基于多能流融合的分布式能源计量方法及系统，包括：部署传感器网络采集多能流分布式能源网络中各能源节点的能流数据序列，将多能流分布式能源网络划分为子网络，对能源节点进行波动性分析，将能源节点划分为波动能源节点与稳定能源节点，对于波动能源节点，构建并训练LSTM预测模型，对当前时间节点上波动能源节点的能流数据向量进行预测，计算预测误差并采用自适应动态补偿算法进行动态补偿，得到各能源节点的待融合能流数据向量，构建子网络能流协同融合模型，对子网络内的待融合能流数据向量进行融合，并基于全局能量平衡对融合结果进行修正，计算多能流分布式能源网络的计量指标。

本发明授权一种基于多能流融合的分布式能源计量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多能流融合的分布式能源计量方法，其特征在于：包括： 部署传感器网络采集多能流分布式能源网络中每个能源节点的能流数据向量，并根据时序整合得到能源节点的能流数据序列； 将多能流分布式能源网络划分为子网络，基于子网络中能源节点能流数据序列，对能源节点进行波动性分析，将能源节点划分为波动能源节点与稳定能源节点，对于波动能源节点，触发动态漂移分析； 若触发动态漂移分析，构建并训练LSTM预测模型，对当前时间节点上波动能源节点的能流数据向量进行预测，计算预测误差并采用自适应动态补偿算法进行动态补偿，得到各能源节点的待融合能流数据向量； 构建子网络能流协同融合模型，对子网络内的待融合能流数据向量进行融合，并基于全局能量平衡对融合结果进行修正，计算多能流分布式能源网络的计量指标； 所述子网络的划分方式为： 采用凝聚层次聚类算法，将多能流分布式能源网络中每个能源节点均视为一个子网络，获取并根据能源节点连接矩阵筛选出相连能源节点对，获取空间距离最小的相连能源节点对，将包含相连能源节点对的两子网络合并为一个子网络，重新计算子网络之间的距离并进行合并； 对于任一子网络，若子网络包含能源节点数量达到预设数量上限，或子网络与其余所有子网络之间的空间距离均大于预设的距离阈值，判断子网络已满足划分条件，在每次迭代中仅对未满足划分条件的子网络继续进行迭代聚类，直至所有子网络均满足划分条件； 所述计量指标的计算方式为： 多能流分布式能源网络的计量指标包括能源节点级指标与子网络级指标； 对于能源节点级指标，获取各网络能源节点的标准能流数据向量，并进行数据处理，得到各能源节点的实时转换效率，对于子网络级指标，获取各子网络修正后的子网络能流特征向量，并进行数据处理，得到各子网络的能量利用率； 所述修正后的子网络能流特征向量的获取方式为： 获取子网络中各能源节点的能源节点连接矩阵确定能量传输路径，构建子网络能流协同融合模型，子网络能流协同融合模型采用图卷积网络，通过多层GCN网络对标准能流数据向量进行前向传播，对子网络内的标准能流数据向量进行融合，输出融合后的子网络能流特征向量，将所有子网络的融合结果进行全局整合，引入能量守恒约束条件构建全局能量平衡，若全局能量平衡存在误差，采用自适应权重分配算法对各子网络的子网络能流特征向量进行误差修正，得到修正后的子网络能流特征向量。

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