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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于大模型的多能源微电网智能控制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：CN120127843B 。

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：202510607836.6，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权基于大模型的多能源微电网智能控制方法及系统是由刘润灏;张朋;陈子铭设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的多能源微电网智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大模型的多能源微电网智能控制方法及系统，涉及智能控制领域，其首先通过编码器对电压、功率、储能SOC等数据进行高维特征提取，并利用特征增强模块在隐空间建立参数间的非线性耦合关系，突破传统线性模型限制。然后，使用解码器重构运行状态并依据重构误差评估异常概率。为解决动态基线漂移问题，采用海量历史正常数据训练模型，构建具有自进化能力的动态基准库。非监督检测机制根据重构误差区分正常波动和真实异常，不依赖标注数据。最终形成强泛化能力的异常感知网络，实现精准预警和快速响应，提高微电网的安全运行水平。

本发明授权基于大模型的多能源微电网智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的多能源微电网智能控制方法，其特征在于，包括： 收集多能源微电网在正常运行工况下的历史数据以得到训练数据集； 基于所述训练数据集对深度异常检测模型进行训练以得到训练完成的深度异常检测模型，所述深度异常检测模型包括编码器、内结构重构特征增强器、解码器和重构误差计算单元； 获取多能源微电网运行数据； 将所述多能源微电网运行数据输入所述深度异常检测模型的编码器以得到微电网运行数据模式特征编码向量； 将所述微电网运行数据模式特征编码向量输入所述深度异常检测模型的内结构重构特征增强器以得到微电网运行数据模式特征增强编码向量； 将所述微电网运行数据模式特征增强编码向量输入所述深度异常检测模型的解码器以得到多能源微电网运行重构数据； 将所述多能源微电网运行数据和所述多能源微电网运行重构数据输入所述深度异常检测模型的重构误差计算单元以得到重构误差值； 对所述重构误差值进行分析以确定多能源微电网状态是否为异常，并判断是否生成预警信号； 其中，将所述微电网运行数据模式特征编码向量输入所述深度异常检测模型的内结构重构特征增强器以得到微电网运行数据模式特征增强编码向量，包括： 对所述微电网运行数据模式特征编码向量进行一维卷积特征相位重构以得到微电网运行数据模式特征局部相位编码向量的集合； 对所述微电网运行数据模式特征局部相位编码向量的集合中的各个微电网运行数据模式特征局部相位编码向量进行信息压榨以得到微电网运行数据模式特征榨取局部相位编码向量的集合； 计算所述微电网运行数据模式特征榨取局部相位编码向量的集合中各个微电网运行数据模式特征榨取局部相位编码向量的微电网运行数据模式特征有效成分统计数； 基于所述各个微电网运行数据模式特征榨取局部相位编码向量的微电网运行数据模式特征有效成分统计数，计算所述各个微电网运行数据模式特征榨取局部相位编码向量的微电网运行数据模式特征相位重塑增益权重； 基于所述各个微电网运行数据模式特征榨取局部相位编码向量的微电网运行数据模式特征相位重塑增益权重，对所述微电网运行数据模式特征局部相位编码向量的集合进行特征相位显著性重塑以得到微电网运行数据模式特征增强编码向量。

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