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龙图腾网获悉国能智深控制技术有限公司;北京赋生数据科技有限公司申请的专利一种智慧电厂用电率智能调控方法及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：CN121036078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511563312.8，技术领域涉及：H02J3/175；该发明授权一种智慧电厂用电率智能调控方法及系统是由张鹏;宋雪军;桑明;杨花;申江坤;徐如敬;王吉梁;王继明;汪钊;刘江锟设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智慧电厂用电率智能调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电厂管理技术领域，公开了一种智慧电厂用电率智能调控方法及系统，采集电厂设备能耗数据、环境参数、负荷需求数据、设备运行状态数据及历史用电率数据，结合DTW算法对齐多源数据，得到时间序列数据；采用GNN网络对电厂设备进行拓扑建模；将时间序列数据输入Transformer模型，结合GNN网络输出的结果进行特征提取，得到未来24小时负荷预测结果；基于负荷预测结果，通过粒子群优化算法与DQN网络的联合应用，生成调控方案；将调控方案转换为调控指令，下发调控指令，并采集调控后的数据进行实时反馈；本发明实现用电率的实时预测，调控响应时间较传统人工调控缩短，降低厂用电率，提升响应速度。

本发明授权一种智慧电厂用电率智能调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智慧电厂用电率智能调控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 采集电厂设备能耗数据、环境参数、负荷需求数据、设备运行状态数据及历史用电率数据，结合DTW算法对齐多源数据，得到时间序列数据； 采用GNN网络对电厂设备进行拓扑建模，划分固定负荷设备与可调负荷设备，引入注意力机制量化电厂设备对电网波动的敏感度； 将时间序列数据输入Transformer模型，结合GNN网络输出的结果进行特征提取，得到未来24小时负荷预测结果； 基于负荷预测结果，通过粒子群优化算法与DQN网络的联合应用，生成调控方案； 将调控方案转换为调控指令，下发调控指令，并采集调控后的数据进行实时反馈； 所述采用GNN网络对电厂设备进行拓扑建模，划分固定负荷设备与可调负荷设备，包括： 将电厂设备作为节点，设备之间的能量传输关系作为边，构建初始拓扑图； 基于初始拓扑图，GNN网络通过聚合邻居节点信息更新各节点特征，完成对设备关联关系的建模，形成完整的电厂设备拓扑结构图； 遍历电厂设备拓扑结构图中的节点，分析各设备的负荷特性，划分固定负荷设备与可调负荷设备，得到分类结果； 其中，固定负荷设备为运行状态稳定且无法通过调控改变能耗的设备，可调负荷设备为能耗随运行参数变化的设备； 所述基于负荷预测结果，通过粒子群优化算法与DQN网络的联合应用，生成调控方案，包括： 以未来24小时负荷预测结果、可调负荷设备及设备敏感度为输入，初始化粒子群，每个粒子代表一组调控参数组合，结合设备敏感度计算适应度； 粒子通过跟踪个体最优解和全局最优解更新位置和速度，向更优的调控参数组合移动，经过50次迭代，得到一组适应度高的调控参数候选集； 确定DQN网络状态空间与动作空间，通过经验回放机制，对调控参数候选集中的每个调控参数组合进行评分； 根据评分结果对调控参数候选集进行筛选，选择评分最高的调控参数组合作为最终的调控方案。

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