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龙图腾网获悉天津市热力有限公司申请的专利基于电热协同调度的多源低温余热自适应并网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：CN121146463B 。

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：202511695255.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于电热协同调度的多源低温余热自适应并网优化方法是由王成文;孙韬;韩平;马越;黄健;张超;吕旺;阳杰;孙岩;王光圣;赵梦;徐浚哲;李佳葳;靳宇飞;敦亦秋设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电热协同调度的多源低温余热自适应并网优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于电热协同调度的多源低温余热自适应并网优化方法，涉及能源管理技术领域，包括，根据动态权重系数、节点边际电价和实时发电指令，建立经济性目标函数和碳排放目标函数并进行多目标协同寻优，生成发电设备功率设定值；基于发电设备功率设定值执行发电操作，生成热泵与换热器的分级控制指令，同时采集设备运行状态参数构建数字孪生体，通过补偿算法生成实际供热负荷值；利用实际供热负荷值与热网负荷预测曲线的偏差，更新全局联邦学习模型参数。本发明实现了对经济性与碳排放目标间非线性耦合关系的高维时空建模，突破了难以响应电价与碳价实时波动的技术局限。

本发明授权基于电热协同调度的多源低温余热自适应并网优化方法在权利要求书中公布了：1.基于电热协同调度的多源低温余热自适应并网优化方法，其特征在于：包括， 获取上级电网的实时发电指令，并提取节点边际电价和实时碳配额数据流； 基于实时发电指令，结合历史热网数据计算热网负荷预测子模型的梯度向量，并通过注意力加权聚合算法获取全局联邦学习模型参数，生成滚动更新的热网负荷预测曲线，具体步骤如下， 根据实时发电指令，结合各厂区的历史热网数据进行时空对齐，生成标准化训练数据集；所述标准化训练数据集包括历史气象数据、用户用热行为记录和管网运行参数作为输入特征； 基于标准化训练数据集，在各厂区本地训练热网负荷预测子模型，并计算热网负荷预测子模型的梯度向量； 对热网负荷预测子模型的梯度向量添加差分隐私噪声，并通过注意力加权聚合算法进行融合，生成全局联邦学习模型参数，是指对热网负荷预测子模型的梯度向量添加符合隐私保护要求的差分隐私噪声，掩盖单个热网负荷预测子模型梯度向量的个体特征；将全局联邦学习模型参数下发至各厂区，生成滚动更新的热网负荷预测曲线；随后采用注意力加权聚合算法对全部经过噪声处理的梯度向量进行融合，注意力加权聚合算法会动态得出每个热网负荷预测子模型梯度向量的贡献度并赋予相应权重，通过加权平均实现多源梯度向量的有效整合，最终生成优化后的全局联邦学习模型参数； 将热网负荷预测曲线与实时碳配额数据流输入分形动力学框架，输出高维时空演化张量，并通过注意力加权机制，生成动态权重系数； 根据动态权重系数、节点边际电价和实时发电指令，建立经济性目标函数和碳排放目标函数并进行多目标协同寻优，生成发电设备功率设定值，所述经济性目标函数和碳排放目标函数通过动态权重系数进行加权整合，形成多目标优化问题； 基于发电设备功率设定值执行发电操作，生成热泵与换热器的分级控制指令，同时采集设备运行状态参数构建数字孪生体，通过补偿算法生成实际供热负荷值； 利用实际供热负荷值与热网负荷预测曲线的偏差，更新全局联邦学习模型参数。

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