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龙图腾网获悉济宁能源发展集团有限公司;济宁港华智慧能源有限公司申请的专利一种多源能量系统的智能能耗分配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：CN120542882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511032321.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种多源能量系统的智能能耗分配方法是由王崇景;李可可;段迎春;杨峰;陈勇;彭艳菲;吴丹丹;曹桂雪;关梅英;孙焕然设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源能量系统的智能能耗分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多源能量系统的智能能耗分配方法，方法包括能量供应数据融合、双通道联合预测、能源响应滞后矫正、多目标优化与智能能耗分配。本发明涉及电力管理与资源调度的数据处理技术领域，通过对电网能源、分布式光伏能源和储能系统的运行控制数据与环境信息进行统一采集与归档，构建能量供应融合数据集；采用双域注意力解耦融合的联合供需预测方法，分别提取能源可用性与用户负载特征，实现双通道联合建模；结合动态响应曲线重构方法，对不同能源的响应滞后进行建模、估算与修正；进一步构建包含实时响应误差、经济成本、碳排放与响应惩罚项的分层目标惩罚函数，嵌入至粒子群优化算法中，获取多目标优化下的能量分配策略。

本发明授权一种多源能量系统的智能能耗分配方法在权利要求书中公布了：1.一种多源能量系统的智能能耗分配方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：能量供应数据融合，得到能量供应融合数据集； 步骤S2：双通道联合预测，用于能源可用性与用户负载双通道建模，具体为依据所述能量供应融合数据集，采用双域注意力解耦融合的联合供需预测方法，进行双通道联合预测，得到联合能量供需变化预测数据，包括以下步骤： 步骤S21：双通道数据构建，具体为依据所述能量供应融合数据集，将外部能源可用性数据提取为第一通道原始序列数据输入，并将用户负载记录数据提取作为第二通道原始序列数据输入，通过对所述第一通道原始序列数据输入和第二通道原始序列数据输入分别执行归一化处理，并引入基于正余弦函数的时间嵌入向量，构建得到双通道输入数据； 步骤S22：双通道特征提取网络构建，具体为依据所述双通道输入数据，构建双通道特征提取网络，并通过使用所述双通道特征提取网络，进行双通道特征提取，得到能源可用性特征数据和用户历史负载特征数据； 所述双通道特征提取网络，包括能源可用性通道和用户负载通道； 步骤S23：解耦注意力机制建模，具体为分别对所述能源可用性特征数据和用户历史负载特征数据构建自注意力模块，得到解耦注意力特征数据；所述解耦注意力特征数据，具体包括能源可用性解耦注意力特征和用户历史负载解耦注意力特征； 步骤S24：双域融合残差矫正，具体为将所述能源可用性解耦注意力特征和用户历史负载解耦注意力特征进行特征拼接后输入至多层感知机模块，得到融合双域特征，并通过引入跨通道残差修正函数，对所述融合双域特征进行双域融合残差修正，得到修正融合特征数据； 步骤S25：双通道联合预测，具体为依据所述修正融合特征数据进行解码预测，得到联合供需预测数据，并通过对所述联合供需预测数据进行数据细分，得到联合能量供需变化预测数据； 步骤S3：能源响应滞后矫正，用于对不同能源的响应时间和效率进行建模修正，具体为依据所述能量供应融合数据集和所述联合能量供需变化预测数据，采用结合动态响应曲线重构的多源能源滞后矫正方法，进行能源响应滞后矫正，得到能源修正预测数据，包括以下步骤： 步骤S31：响应曲线建模，具体为依据所述联合能量供需变化预测数据，通过采集每种能源的历史控制指令序列和对应时刻的实际输出功率，进行响应曲线模型拟合，得到能源响应曲线数据；所述响应曲线模型拟合，具体指对电网能源和储能系统能源，通过改进的一阶延迟线性函数进行拟合；对分布式光伏能源，通过饱和改进的非线性指数函数进行拟合； 所述改进的一阶延迟线性函数，具体引入动态响应增益调节参数与控制信号波动抑制因子进行抗绕能力改进； 所述饱和改进的非线性指数函数，具体通过构建具备饱和门控和功率上限拟合机制的模型，进行非线性变化建模能力改进； 步骤S32：响应时间差估算，具体为构建滞后时间窗口搜索模型并通过滑动滞后步长计算每种能源的控制信号与响应值之间的最大相关系数，并对电网能源和储能系统能源计算得到最大相关性滞后值参数，对分布式光伏能源使用滞后相关峰值定位算法估算最大相关性滞后值参数，得到最优响应时延估值参数； 步骤S33：滞后对齐修正，具体为依据所述能源响应曲线数据和最优响应时延估值参数，进行时间对齐处理，得到对齐供能预测数据；所述时间对齐处理，对电网能源和储能系统能源，通过反求线性响应模型进行计算；对分布式光伏能源，通过数值插值近似求解进行计算； 所述线性响应模型，具体指所述改进的一阶延迟线性函数对应的数据模型； 所述数值插值近似求解，具体指基于所述饱和改进的非线性指数函数的动态时间插值； 步骤S34：动态修正融合，具体为依据所述对齐供能预测数据，构建包含电网能源、分布式光伏能源和储能系统能源的对齐综合供能预测向量，得到多源供能预测矩阵数据； 步骤S35：能源响应滞后矫正，具体为通过所述响应曲线建模、所述响应时间差估算、所述滞后对齐修正和所述动态修正融合，进行能源响应滞后矫正，将所述多源供能预测矩阵数据作为能源响应滞后矫正后的供能预测数据输出，得到能源修正预测数据； 步骤S4：多目标优化，依据所述能源修正预测数据，采用结合分层目标惩罚函数的能量分配粒子群优化算法，通过构建改进的分层目标惩罚函数并嵌入至粒子群优化的适应度评估环节，并定义优化变量，进行多目标优化，得到能量分配策略参考数据；所述改进的分层目标惩罚函数，具体通过将实时响应误差、经济成本和碳排放总量作为优化目标进行自适应加权，并引入能源响应滞后惩罚项，进行改进的分层目标惩罚函数构建；所述优化变量，具体包括负载需求总分配量、供能上限和设备物理约束； 步骤S5：智能能耗分配，格式化生成控制数据帧，得到智能能耗分配控制指令。

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