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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利轻量化的港口综合能源系统分布式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：CN119670959B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411726369.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权轻量化的港口综合能源系统分布式优化方法是由樊飞龙;濮川苘;黄泽茹;邰能灵;黄文焘;谢天晗设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本轻量化的港口综合能源系统分布式优化方法在说明书摘要公布了：一种轻量化的港口综合能源系统分布式优化方法，构造并通过历史运行数据训练港口物流预测器后，对港口物流‑能源系统分布式优化问题建模，再使用训练得到的港口物流预测器的输出作为优化问题模型中物流系统局部子问题的初始解，通过ADMM算法迭代求解港口物流‑能源系统分布式优化问题模型，得到全局最优的联合调度方案。本发明通过使用卷积神经网络预测物流系统子问题的初始解，减少MIQP子问题的求解时间，并保证系统全局最优解的收敛性，能够显著提升港口能源和物流系统调度的效率，实现轻量化、智能化的求解过程，适应大规模港口综合能源系统的高效管理需求。

本发明授权轻量化的港口综合能源系统分布式优化方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量化的港口综合能源系统分布式优化方法，其特征在于，构造并通过历史运行数据训练港口物流预测器后，对港口物流-能源系统分布式优化问题建模，再使用训练得到的港口物流预测器的输出作为优化问题模型中物流系统局部子问题的初始解，通过ADMM算法迭代求解港口物流-能源系统分布式优化问题模型，得到全局最优的联合调度方案； 所述的港口物流预测器，通过以下方式得到： 1.1收集港口的船舶到港计划和物流设备调度情况； 1.2基于采集到的历史运行数据，整合能源系统和物流系统的交互变量，构造完整的训练数据集； 1.3以卷积神经网络CNN作为核心结构构建港口物流预测器并通过步骤1.2得到的训练数据集进行训练； 所述的对港口物流-能源系统分布式优化问题建模，具体包括： 2.1针对物流系统中包括岸吊设备、船舶调度和泊位分配环节，建立设备管理控制模型，用于优化物流设备的调度和操作方案，以最小化物流系统的成本为目标，同时满足船舶到港计划和设备操作能力约束； 2.2对分布式求解问题的公共运行约束部分进行建模，即通过拉格朗日乘子协调物流系统和能源系统的功率交互，在每次迭代中交替求解，具体为：第k+1次迭代过程中物流系统和能源系统交互变量计算方式为：，其中：和分别代表物流系统和能源系统的交互变量，为增广拉格朗日函数，为拉格朗日乘子，为惩罚参数； 2.3针对港口能源系统中涉及的光伏发电、储能系统、燃气轮机、电锅炉及岸电系统，建立能量管理控制模型，该模型以能源消耗成本最小化为目标，同时保证能源设备运行的可行性与港口能源需求的动态平衡； 所述的全局最优的联合调度方案，通过以下方式得到： 3.1从船舶到港计划中获取船舶到港、离港时间及负载信息，同时收集场景预测数据，为物流系统和能源系统的优化求解提供输入； 3.2通过GUROBI求解器对能源系统的本地能量管理控制问题进行求解，优化能源系统的运行方案； 3.3在分布式优化的初始阶段，判断当前的迭代次数是否小于设定的阈值，即是否处于早期迭代阶段，当大于阈值，则使用商业求解器直接求解物流系统本地设备管理控制问题，获取初始解，当小于阈值，则调用步骤1中训练所得的物流港口物流预测器，通过预测器快速求解物流系统本地设备管理控制问题，从而加速迭代过程； 3.4在每次迭代后，判断是否满足迭代终止条件，即原始残差和对偶残差是否皆小于给定值，当满足条件则结束迭代，形成最终的物流-能源系统联合调度方案；若不满足条件则重复步骤3.2和3.3，直至满足条件，具体为：原始残差，对偶残差，其中：对偶残差计算时应保证迭代次数； 3.5当步骤3.4所得残差小于给定值时，结束迭代，整合物流系统与能源系统的调度结果，形成全局最优的联合调度方案； 所述的港口物流预测器包括：一维卷积层、池化层、展平层、全连接层和输出层，其中：一维卷积层提取输入数据的局部特征，捕捉能源与物流系统交互数据中的关键模式；池化层对特征进行下采样，从而降低数据维度并减少计算复杂度；展平层将多维特征映射为一维向量，为后续的全连接层提供输入；全连接层提取数据中的复杂非线性关系；输出层生成物流系统的交互变量预测值，得到所需物流系统预测器； 所述的设备管理控制模型，以最小化物流系统成本为目标函数，具体为：，其中：为t时刻购电价格，、分别为电网的碳排放系数和碳排放价格，、为t时刻岸桥和岸电的耗电量。

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