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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利电力市场中基于径向基函数神经网络的事件触发激励机制设计方法及装置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：CN121094254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511648886.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权电力市场中基于径向基函数神经网络的事件触发激励机制设计方法及装置是由汤其政;叶茂娇;颜逾越;蔡启泽;丁磊;徐文琦;姚娟设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力市场中基于径向基函数神经网络的事件触发激励机制设计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力市场中基于径向基函数神经网络的事件触发激励机制设计方法及装置，该方法包括：基于径向基函数神经网络设计不依赖电力市场中电力用户隐私信息的激励机制；创新性地提出基于事件触发的离散化激励系数设计方法以节约有限资源；整定参数保证系统状态始终有界且收敛；通过仿真算例验证方案的有效性。本发明方法能在不泄露电力用户隐私的前提下，有效调控电力用户的用电行为，实现电力市场的最优状态调控。

本发明授权电力市场中基于径向基函数神经网络的事件触发激励机制设计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种电力市场中基于径向基函数神经网络的事件触发激励机制设计方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，建立电力市场中用户用电行为的社会最优状态问题模型，将电力用户的状态，即用电行为参数化，并给出目标社会最优状态函数； 步骤2，将电力市场中用户的决策模型构建为梯度下降模型，并构造激励系数和激励函数； 步骤3，设计基于径向基函数神经网络的激励机制，在不获取电力用户私有收益函数信息的前提下，构建激励函数影响电力用户用电行为的动态决策；具体包括： 步骤3-1，构建径向基函数神经网络近似模型： ；7 其中，为理想权值向量，为逼近误差且满足，是一个有界常数，为电力市场中个电力用户的集合，为电力用户的用电行为，其中表示电力用户的能耗，为高斯激活函数，是径向基函数神经网络的神经元数量，且 ；8 是高斯函数的方差，是高斯函数的期望；理想权值向量在为连续函数且属于一个有界紧集时必然存在，存在一个常数满足； 步骤3-2，设计连续的自适应控制律： ；9 其中，是控制增益，是对理想权值向量的估计权值向量，是鲁棒项系数满足，为时变参数且满足，是一个正常数，是系统在全局最优情况下电力用户的用电行为； 步骤3-3，设计估计权值随时间的自适应更新律： ；10 其中，和是时变调节参数，是权值约束补偿项，用于保证在满足的条件下始终成立； 步骤3-4，设计估计权值自适应更新律10中时变调节参数，以及权值约束补偿项的更新律： ；11 ；12 ；13 其中，是正常数，参数，满足，，Case1代表， Case2代表； 步骤4，提出基于事件触发的离散化激励系数更新机制，通过设计触发事件条件来减少有限通信资源的消耗； 步骤5，构建激励机制收敛性分析框架，通过调整参数确保电力市场中各用户的用电行为能够最终达到社会最优均衡，并排除Zeno行为，保证激励设计的可行性。

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