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龙图腾网获悉广东迪度新能源有限公司申请的专利基于AI的分布式能源优化调度与管理方法及平台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：CN120377378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510443379.1，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权基于AI的分布式能源优化调度与管理方法及平台是由曾庆前;彭果平设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的分布式能源优化调度与管理方法及平台在说明书摘要公布了：本发明提出基于AI的分布式能源优化调度与管理方法及平台，方法包括：从多种异构数据源采集数据，并进行预处理，得到数据集；根据数据集构建多目标优化调度模型，确定优化调度方案；获取优化调度方案，设计协作度量函数，设计共享优化目标函数优化能源流动；采集更新后调度方案的实时反馈，通过衡量功率需求与实际调度功率差异，动态调整调度方案。本发明通过综合运用多目标优化、智能协作机制和大数据分析技术，不仅优化了分布式能源的调度和管理，还提升了系统的智能化水平和灵活性。

本发明授权基于AI的分布式能源优化调度与管理方法及平台在权利要求书中公布了：1.基于AI的分布式能源优化调度与管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 从多种异构数据源采集数据，并进行预处理，得到数据集； 根据数据集构建多目标优化调度模型，确定优化调度方案；其中，多目标优化调度模型的目标包括能源成本、能源效率、负载平衡和绿色能源使用比例；所述优化调度方案包含节点电力生产、消耗及负载信息； 获取优化调度方案，设计协作度量函数，基于协作度量函数，动态调整节点间的协作权重，优化多节点间的能源传输与共享策略，得到更新后调度方案；在得到更新后调度方案后，针对节点间可能存在能源冗余或不足的情况，设计共享优化目标函数优化能源流动； 采集更新后调度方案的实时反馈，通过衡量功率需求与实际调度功率差异，动态调整调度方案，并根据功率需求与实际调度功率差异设计调整因子调整节点功率输出，将所述实时反馈和调整因子结合，进一步更新更新后调度方案，并引入多目标优化，进一步优化调度方案，得到最终的调度方案，并确保所述最终的调度方案符合所有约束条件，所述约束条件包括功率上限、负载平衡和传输损失； 其中，所述根据数据集构建多目标优化调度模型，确定优化调度方案，具体包括： 针对目标的动态权重，设计反馈机制，所述反馈机制根据实时数据自动调整目标的权重；其中，所述实时数据包括市场价格和设备健康状态； 在优化过程中，需要确保满足约束，包括：电力平衡约束、储能设备约束和绿色能源比例； 其中， 电力平衡约束用于确保生成的电力总量等于需求电力； 储能设备约束用于限制储能设备的充电和放电能力，避免过充或过放； 绿色能源比例用于保证绿色能源的使用量达到预定比例； 针对综合的目标函数，采用自适应粒子群优化算法，结合了反馈机制来动态调整粒子的搜索策略；其中，所述自适应粒子群优化算法更新规则如下： ； 其中，为更新的粒子速度，为粒子速度，为粒子位置，和分别是粒子的历史最佳和全局最佳位置，是惯性权重，和是随机数； 所述协作度量函数，表示为： ； 其中，为节点与节点的协作权重，表示协作的紧密程度；为传输损失因子，反映节点到节点之间的能源传输损耗；为调节因子，控制传输损失对协作的影响；和分别为节点和节点的电力生产或消耗量； 同时对所述协作权重进行动态更新；当节点的协作需求增加时，其权重会增大，从而增强与其他节点的协作； 结合协作权重和协作度量函数，更新节点的调度方案，表示为： ； 其中，为优化调度方案，是调节因子，用于平衡优化方案与协作需求之间的关系； 所述共享优化目标函数，表示为： 结合传输损失和共享效率， ； 其中，为共享效率系数，表示节点向节点共享能源的效率，考虑传输中的损耗。

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