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龙图腾网获悉天津城建大学申请的专利一种改进多目标粒子群求解多时空综合能源系统调度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：CN119358930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411444123.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种改进多目标粒子群求解多时空综合能源系统调度方法是由潘雷;史帆;庞毅;陈建伟;张立阳;高瑞;梁茵设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进多目标粒子群求解多时空综合能源系统调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种改进多目标粒子群求解多时空综合能源系统调度方法，流程图如图一所示。尤其涉及运筹学、综合能源系统、多目标优化等领域。其组成部分包括模型及求解算法两部分，其中模型为工业区、商业区、居民区协同调度多时间尺度滚动优化的综合能源系统调度数学模型，其中目标函数分别为成本最低与碳排放最低；求解算法为改进的多目标粒子群优化算法，相比于传统算法引入了局部搜索机制，调整了储存系统，以及惯性权重的自适应调节。该模型添加了膨胀机利用了多余的天然气压力能，同时算法相较传统算法多样性更强，速度更快，质量更高，有效的解决了目前综合能源系统环境复杂、不确定性过多、目标单一等问题。

本发明授权一种改进多目标粒子群求解多时空综合能源系统调度方法在权利要求书中公布了：1.一种改进多目标粒子群求解多时空综合能源系统调度方法，包括以下步骤：建立多目标多时空综合能源系统调度优化数学模型，针对未被利用的天然气压力能提出了膨胀机结构，将压力能转换为电能参与能量供需平衡；在模型建立之后，利用改进的多目标粒子群算法求解出其最优调度方案并对其进行敏感性分析； 数学规划模型的基本组成组分包括光伏发电、风力发电、燃气轮机、电解槽、膨胀机、电制冷机、吸收式制冷机、电池、热储罐、冷储罐、气储罐；供给侧为电网、气网、热网；负荷侧为电负荷、热负荷、气负荷、冷负荷；决策变量为各组分的实时功率、储存系统的存储状态以及各区之间的能量流动，约束为各组分自身的设计原则以及在满足负荷侧需求的条件下实现出力与用力的能量平衡；目标函数为调度成本最低与满足负荷的情况下的碳排放最低； 在数学模型的构建过程中添加了天然气压力能发电系统，将以往并未利用的天然气压力能转化为电能参与综合能源系统的整体能量供需平衡； 其中光伏发电模型为： 1 2 式中，Gt为光照强度；为光伏板温度；为环境温度；NOCT为设定温度；为光伏发电功率；为额定功率；为温度系数；为转换效率； 风力发电模型为： 3 式中，是风机输出功率，、、，分别为切入风速、切出风速和额定风速；为额定输出功率；、为风速相关系数； 电解槽模型为： 4 式中，为电解槽的制氢功率；为电解槽单位时间内的氢气流量；为电解槽的电流密度；为气体摩尔体积；、、、为与法拉第效率有关的系数，取=50、=1、=2.5、=6.25×10-6；为转换常数，取=0.08988kgm2；z为反应中转移的电子数；为法拉第常数，取=96485Cmol；为电解槽的工作电压；为电解槽隔膜面积； 吸收式制冷机模型为： 5 式中代表t时刻吸收式制冷机组的制冷功率；代表t时刻余热锅炉用于制冷的输出功率；代表吸收式制冷机的制冷效率； 电制冷机模型为： 6 式中，代表t时刻电制冷机制冷功率；代表t时刻电制冷机消耗的电功率；电制冷机制冷系数； 膨胀机模型为： 7 式中，Q为天然气流量；为气体比热容；与分别为进出口压力；为进口温度；为天然气指数；在将压力能转化为电能的过程中存在能量损失，这反映在膨胀器效率和发电机效率上； 8 公式6表示膨胀机在不同运行条件下的成本，由天然气的进出口压力、天然气的流量因素决定； 燃气轮机模型为： 9 式中，燃气轮机的发电功率，为天然气的低热值，为燃气轮机的发电效率，为燃气轮机所消耗的天然气体积； 储能模型为： 10 11 12 13 14 上式中，为储能类型，包括电储能ESS，热储能TES，冷储能CSS，气储能GSS；是初始储能量与储能容量的比值；为节点处类型为的储能安装容量；为时刻t的储能量；、表示储能设备的充、放能功率；、分别为储能的充能效率和放能效率；为储能的自损耗因子；、分别为最小储能量最大储能量和储能容量的比； 碳排放模型为： 传统碳排放量计算方法计及外网购电与外网购气两大碳源，而新能源发电及储能装置因其运行过程中不产生碳排放，被忽略；然而，上述装置在产品生产、运输、安装及拆除回收过程均会产生碳排放，从全寿命周期碳排放的角度，将其折算在内以进一步制约系统碳排放； 15 16 式中:和分别为场景s下t时刻的碳排放量以及各设备消耗的天然气总量；、、以及分别为外网购电、外网购气、光伏发电以及储能运行的碳排放因子； 成本模型为： 17 18 19 式中，为购买成本；Com为维护成本；为损耗成本；为维护因子；为损耗因子；m为各组分；其中成本为周期性成本，需计算全生命周期成本； 在改进的MOPSO算法中，引入局部搜索机制，以增强算法的全局搜索能力和局部搜索能力的结合；改进方法为正弦周期收敛因子自适应突变率调节；首先，根据当前迭代次数和总迭代次数，计算突变率pmu，通过定义一个初始突变率pmuinit和一个最终突变率pmufinal，然后在迭代过程中逐步将初始突变率线性地降低到最终突变率，如公式20所示；突变率随着迭代次数的增加而降低，以便在迭代早期进行更广泛的搜索，而在迭代后期进行更局部的搜索；接着，对于每个粒子，根据突变率决定是否执行突变操作；如果随机数大于突变率，则进行突变；对于被选中进行突变的粒子，随机选择一个维度，并根据突变率调整该维度的值；调整后的值在该维度的上下界范围内随机生成；最后，通过逐渐降低突变率的方式进行“阻尼”，以便控制突变操作的幅度； pmu=pmuinit 20 其中为参数因子，为总迭代次数，为正在进行的第次迭代； 为增加解的多样性，改进的多目标粒子群算法对存档进行优化，通过计算解的拥挤度，优化替换掉拥挤度较高的网格中的解；从而保留较为分散的解的集合，以提高粒子的搜索能力，有助于优化解的质量与多样性；采用非线性自适应周期策略来使惯性权重可以随着粒子群的实际情况来增大或减小； 21 其中和分别是新的和旧的惯性权重，是当前非可支配解数量的变化率，当其小于时为未发生显著变化，大于时为发生显著变化。

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