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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种基于数字孪生的微电网能量管理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：CN112332444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202010984190.0，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权一种基于数字孪生的微电网能量管理系统是由刘卫亮;陈鑫;林永君;刘长良;甄成刚;刘帅设计研发完成，并于2020-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的微电网能量管理系统在说明书摘要公布了：一种基于数字孪生的微电网能量管理系统，其包括实体微电网层，虚拟空间建模层，能量管理层，智能控制层，以及人机交互层。利用基于MQTT协议的工业物联网技术进行层级间的通信，以数据驱动的方式建立与实体同生命周期的虚拟微电网系统，能量管理层通过实体系统运行数据制定初步方案，结合虚拟微电网系统执行初步方案的反馈信息对方案进行调整，将最终的方案应用于微电网系统，操作员也可以通过人机交互界面基于发布订阅机制，对虚拟微电网系统和微电网系统下达控制指令。本发明完善了能量管理系统的功能，并制定更为准确的调度优化方案，从而有效的提高了能源利用率，实现了更多的人机物间的交互，提高了层级和系统间信息传输的安全性和可靠性。

本发明授权一种基于数字孪生的微电网能量管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的微电网能量管理系统运行方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤1：由智能传感器、摄像头和基于标签的射频技术实时采集微电网系统的各类信息； 步骤2：采集到的各类信息经型号为EP4CE10F17C8的FPGA所板载的型号为PCF8591的AD转换芯片对模拟量进行转换，将转换后的数字量临时储存在FPGA的FIFO模块中，再通过所板载的RS232串口基于UART协议将转换后的数字量信息依次串行传输到智能网关后基于MQTT协议通过光纤有线网络技术将信息传输到能量管理层和虚拟建模层的云端服务器； 步骤3：能量管理层的云端服务器将采集来的信息进行解析并存储，基于TCPIP协议向虚拟空间建模层传输微电网各类历史信息，同时能量管理层的云端服务器基于历史数据库中正常运行时各类数据的变化范围对各类数据进行实时监控，当参数超过范围与历史故障数据库信息进行对比，基于K-近邻法可以确定故障的类型； 步骤4：虚拟空间建模层的云端服务器对实体微电网层传输来的信息进行解析，并结合能量管理层传输的各类历史数据信息，基于实时和历史数据信息利用数据驱动完成虚拟微电网系统建模，所建立的虚拟微电网系统保持与原系统1：1比例同时具有与微电网系统相同的生命周期； 步骤5：能量管理层基于云端服务器实现负荷的预测，电价的预测以及发电的预测； 所述负荷预测，利用历史数据库和实时数据库中的负荷信息可以实现对负荷的长短期预测，首先对数据特征进行提取，对不同特征进行归一化处理，由于负荷地域性特点，将处理好的负荷负荷信息利用k-均值聚类的方法进行聚类处理，根据聚类后的结果，将每类负荷的历史序列数据以及实时序列数据，利用数据构建时序模型，并对神经网络进行训练，基于神经网络可以实现对负荷的短期预测，当负荷波动较大时可以结合专家经验对预测进行修正，增强预测的准确性，利用支持向量机以相同得方法可以实现中长期负荷的预测； 所述电价预测，要进行短期电价的预测不仅与历史电价以及负荷值有关，还与天气等外界因素有关；所以要结合历史数据库中的电价信息与预测的负荷信息，和气象站通信传输的气象信息进行预测，短期电价的预测模型为Et＝Ot+Bt+Wt+St+Rt，式中Et代表t时刻的电价，Ot表示原材料使用，Bt表示基本负荷分量，Wt表示天气变化情况，St表示特别事件；基于模型利用LSTM长短期记忆网络实现对实时电价的预测； 所述发电预测，包含各分布式电源发电预测，其中分布式电源的发电预测结合机械性能、光照强度、温度、风速等天气信息对各个分布式电源进行发电的预测，利用气象信息以及发电信息训练神经网络，基于神经网络实现对各个分布式电源发电的预测，整体的发电预测为各个分布式电源发电预测的总和； 步骤6：能量管理层基于云端服务器确定最初调度方案，并提供最初调度方案主题服务； 所述最初调度方案是考虑分布式电源出力与负荷之间的关系，通过控制可控负荷、柴发、储能系统以保证供电的可靠性，其实现是结合预测模块的结果，在并网运行下，当分布式电源出力大于负荷需求电量时，多余电量可以对蓄电池进行充电，考虑其上限和使用寿命，由可控负荷组成的虚拟储能系统可以吸纳多余电能，同时可以在峰值电价期间向电网出售电能，当分布式电源出力不足以提供负荷用电时，当蓄电池的电量不低于下限可以使蓄电池放电，同时虚拟储能系统在不影响正常使用的条件下可以减少电能消耗，使关键负荷供电得到保障，还可控制柴油发电机的发电保证电能的可靠供给；当配电网发生故障时，断开与配电网间的连接，使微电网运行在孤岛运行模式，此模式与上述并网模式的不同之处在于切断了与配电网间的互动，是一种自给自足的方式； 步骤7：虚拟空间建模层的客户端通过订阅最初调度方案，控制虚拟微电网系统按照最初的调度方案运行； 步骤8：虚拟微电网系统执行调度方案后的运行各类信息经网关传输到虚拟空间建模层的云端服务器，虚拟空间建模层的云端服务器基于TCPIP协议将执行初步调度后的运行信息传输到能量管理层的云端服务器； 步骤9：能量管理层的云端服务器基于虚拟微电网系统执行初步调度方案后反馈回的信息对初步调度方案进行调整； 步骤10：虚拟空间建模层的客户端按照订阅调度方案主题服务，修改调度指令； 步骤11：能量管理层的云端服务器在基于调度方案的基础上确定初步运行优化方案，并发布初步运行优化方案主题服务； 所述初步经济优化运行方案是在调度方案的基础上对运行方案的优化，通过结合预测模块所预测的结果，即在保证供电可靠性的前提下，以经济性、从配电网购电最小、碳排放量最少为目标对微电网运行优化规划，基于虚拟空间建模层建立的孪生微电网系统模型，结合发电机约束、功率平衡约束、电池约束等约束条件，将优化目标确定为满足经济性，峰值购电最少，以及碳排放量最少等多目标函数；用智能算法进行寻优，这里采用改进的粒子群算法进行寻优，由此确定初步优化运行方案； 其中，经济性目标函数为为微电网运行的总成本，N为总的调度段数，c为柴油的价格，f为柴油发电机的油耗量，g为微电网向配电网的购电价格，Pg为购电电量，s为向微电网出售电能的价格，PS为出售的电量；其中gPg，sPS仅存在于并网运行情况，在孤岛运行情况下为零；M为分布式能源数目，a为分布式电源的发电成本，其中除去光能，风能等可再生能源，Pa为发电的功率； 其中，碳排放目标函数为为总的碳排放量，x为柴油发电机碳排放量系数； 步骤12：虚拟空间建模层的客户端通过订阅最初运行优化方案，控制虚拟微电网系统按照最初的优化方案进行调整； 步骤13：虚拟微电网系统执行运行优化方案后的运行各类信息经网关传输到虚拟空间建模层的云端服务器，虚拟空间建模层的云端服务器基于TCPIP协议将执行初步调度后的运行信息传输到能量管理层的云端服务器； 步骤14：能量管理层的云端服务器基于虚拟微电网系统执行初步运行优化方案后反馈回的信息对初步运行优化方案进行调整； 步骤15：智能控制层的客户端通过订阅运行优化方案，对控制器进行控制，从而实现对微电网系统的控制使其按照发布方案运行； 步骤16：人机交互层通过订阅能量管理层发布的各项服务，可以掌握微电网的各类运行信息，通过编程等手段设计引用软件完成对数据的可视化处理； 步骤17：在人机交互层的客户端，操作员根据所观测的各类运行信息和自身经验可以发布调度指令到能量管理层的服务器，虚拟空间建模层和智能控制层的客户端通过订阅人机交互层客户端发布的控制指令实现对实体以及虚拟微电网系统的控制。

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