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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利一种基于多层感知器的虚拟电厂资源分区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：CN119624530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202411411421.3，技术领域涉及：G06Q30/0204；该发明授权一种基于多层感知器的虚拟电厂资源分区方法是由汤君博;马力;曾顺奇;曹仁威设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层感知器的虚拟电厂资源分区方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多层感知器的虚拟电厂资源分区方法，所述方法包括：获取虚拟电厂中各资源的地理位置信息；根据虚拟电厂中各资源的地理位置信息对基于密度的聚类算法进行调整，利用调整后的基于密度的聚类算法对各资源的地理位置信息进行聚类分析，得到多个第一聚类结果；统计每个第一聚类结果中包含的地理位置信息的个数，根据个数对第一聚类结果进行调整，得到多个第二聚类结果，将每个第二聚类结果所形成的范围作为一个分区；将各资源的地理位置信息输入预训练的多层感知器中，得到各资源的重要程度得分。通过本发明的方法可以对各能源资源进行分区以及有效调控。

本发明授权一种基于多层感知器的虚拟电厂资源分区方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层感知器的虚拟电厂资源分区方法，其特征在于，包括： 获取虚拟电厂中各资源的地理位置信息； 根据虚拟电厂中各资源的地理位置信息对基于密度的聚类算法进行调整，利用调整后的基于密度的聚类算法对各资源的地理位置信息进行聚类分析，得到多个第一聚类结果； 统计每个第一聚类结果中包含的地理位置信息的个数，根据个数对第一聚类结果进行调整，得到多个第二聚类结果，每个所述第二聚类结果中包含的地理位置信息的个数相同，将每个第二聚类结果所形成的范围作为一个分区； 将各资源的地理位置信息输入预训练的多层感知器中，得到各资源的重要程度得分，将每个分区对应的重要程度总得分发送至工作人员处，以帮助工作人员对各个分区进行管理； 其中，所述根据虚拟电厂中各资源的地理位置信息对基于密度的聚类算法进行调整，包括： 将虚拟电厂中各资源的地理位置信息进行集合，得到数据集G，根据所述数据集G生成邻域半径列表； 根据所述邻域半径列表生成邻域最小点数列表；根据所述邻域半径列表和所述邻域最小点数列表对基于密度的聚类算法进行参数调整，得到调整后的聚类算法； 其中，所述根据所述数据集G生成邻域半径列表，包括： 计算数据集中各地理位置信息的距离分布矩阵； 对距离分布矩阵中的每一行的数据进行从小到大排序，排序后对距离分布矩阵中的每一列数据使用四分位法去除孤立点，然后对保留数据点求其期望，得到第一数值；将计算得到的全部第一数值保存至邻域半径列表中； 其中，所述计算数据集中各地理位置信息的距离分布矩阵，包括： 按照公式1计算数据集中各地理位置信息的距离分布矩阵，所述公式1为： Gn×n＝{PointDisti,j|1≤i≤n,1≤j≤n}1 公式1中，Gn×n为n×n的对称矩阵；n为数据集G的长度；PointDisti,j为数据集G中第i个地理位置信息和第j个地理位置信息之间的距离； 其中，所述根据所述邻域半径列表生成邻域最小点数列表；根据所述邻域半径列表和所述邻域最小点数列表对基于密度的聚类算法进行参数调整，得到调整后的聚类算法，包括： 对邻域半径列表中的每一个邻域半径对应的邻域中所包含的所有样本点数，将所有样本点数的数学期望值作为邻域最小点数列表中的一个参数，得到邻域最小点数列表； 在所述邻域半径列表和所述邻域最小点数列表中任意选取一个值作为基于密度的聚类算法中的参数，选取后利用基于密度的聚类算法进行聚类分析，得到多个第三聚类结果，基于多个第三聚类结果得到调整后的聚类算法。

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