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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利多天气场景下无人机电力巡检电能保障规划方法及装置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：CN120410282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510915651.1，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权多天气场景下无人机电力巡检电能保障规划方法及装置是由史志超;刘泽;王锐;张涛;刘亚杰;黄生俊;赵书浩;郑耀斌设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本多天气场景下无人机电力巡检电能保障规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种多天气场景下无人机电力巡检电能保障规划方法及装置，旨在解决现有技术中多天气场景下无人机能耗与可再生能源发电的不确定性问题。通过将天气场景分为多种类型，量化天气场景对无人机电力巡检系统能耗的影响，建立系统负荷模型；利用发电设备单元的出力，建立两阶段的微电网规划模型；基于多离散场景方法构建模糊集，并利用模糊集，将微电网规划模型转化为分布鲁棒优化模型；利用差分进化‑列与约束生成算法，对分布鲁棒优化模型进行求解，显著缩短求解时间且保证解的质量，利用仿真实验验证所述方法能够获得考虑天气不确定性下的无人机电力巡检电能保障系统规划方案，且平衡了经济性、可靠性和效率。

本发明授权多天气场景下无人机电力巡检电能保障规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.多天气场景下无人机电力巡检电能保障规划方法，其特征在于，包括： 获取时间周期内多天气场景的天气数据； 基于多天气场景的天气数据，利用权重量化多个天气场景对无人机电力巡检系统能耗的影响，建立系统负荷模型，用于计算无人机电力巡检系统的总能耗； 利用微电网发电设备单元的发电模型，获取发电设备单元的出力； 利用发电设备单元的出力，建立微电网规划模型；所述微电网规划模型包括两阶段的优化：第一阶段的投资成本规划和第二阶段的运营成本优化，还包括对无人机电力巡检系统的总能耗的平衡约束； 基于多离散场景方法构建模糊集，并利用模糊集，将微电网规划模型转化为分布鲁棒优化模型；所述分布鲁棒优化模型，包括对微电网规划模型两阶段的约束； 利用差分进化-列与约束生成算法求解分布鲁棒优化模型，得到多天气场景下的无人机电力巡检电能保障系统规划结果；所述差分进化-列与约束生成算法求解分布鲁棒优化模型，包括： 将所述分布鲁棒优化模型分解为主问题和子问题； 对分布鲁棒优化模型中第一阶段投资成本的目标函数优化问题以及第二阶段运营成本的目标函数优化问题进行解耦； 利用差分进化-列与约束生成算法分别对主问题和子问题进行求解，具体算法流程包括： 步骤1.1输入主问题和子问题及相关参数，包括： 设定差分进化的参数，包括种群大小，进化的最大代数，变异因子和交叉率； 设定列与约束生成的上界、下和上下界的区间宽度约束阈值； 在上、下界确定的边界范围内随机生成的初始种群； 步骤1.2用差分进化算法求解第一阶段的整数规划问题，包括： 在每一轮进化中，通过遍历种群，对决策变量应用变异算子和变异因子执行变异操作； 应用交叉率为的交叉算子执行交叉操作； 选择操作中，通过求解问题，对于候选解，获取目标值； 若，则将赋值给； 步骤1.3将第一阶段种群中最优的解返回给第二阶段，并用更新下界，其中，是第一阶段成本估计系数，是当前问题MP中第二阶段成本的下界估计； 步骤1.4用商业求解器求解第二阶段，包括： 固定求解问题，获取在最坏情况下的概率值和目标函数值； 用更新上界； 步骤1.5进行收敛检查，若判断成立，则终止算法； 步骤1.6执行添加新场景和约束：更新最坏情况下的场景，并添加新变量以及相关约束到问题MP中，同时更新迭代计数器； 步骤1.7重复执行步骤1.2～步骤1.6，直到达到主循环终止条件，跳出主循环，得到微电网规划设计的最优方案，作为多天气场景下无人机电力巡检电能保障规划的结果。

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