清华大学郭鸿业获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利数据驱动的海量资源调控约束降维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：CN119089174B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202411271855.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权数据驱动的海量资源调控约束降维方法及装置是由郭鸿业;吕睿可;陈启鑫;郑可迪设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本数据驱动的海量资源调控约束降维方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种数据驱动的海量资源调控约束降维方法及装置，涉及虚拟电厂调控技术领域。其中，方法包括：基于分布式资源的运行参数构建高维调控约束模型；将高维调控约束模型嵌入上层调控优化模型中，基于分布式资源参与上层调控的历史运行数据，获取调控仿真数据集；根据调控仿真数据集构建低维调控约束模型；将低维调控约束模型嵌入上层调控优化模型中，进行调控约束。由此，能够用低维调控约束模型近似原始海量的分布式资源的高维约束，大大降低海量资源协同调控的计算负担和求解时间，并且采用数据驱动的技术路线，比传统的约束降维方法具有更好的通用性和自适应性，有助于更好开发海量资源的灵活性。
本发明授权数据驱动的海量资源调控约束降维方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的海量资源调控约束降维方法，其特征在于，包括： 基于分布式资源的运行参数构建高维调控约束模型； 将所述高维调控约束模型嵌入上层调控优化模型中，基于所述分布式资源参与上层调控的历史运行数据，获取调控仿真数据集； 根据所述调控仿真数据集构建低维调控约束模型，其中，基于所述分布式资源参与上层调控的历史运行数据，生成多典型调控场景参数，将所述高维调控约束模型内嵌到上层调控优化模型中，根据所述多典型调控场景参数生成不同典型调控场景下的最优调控结果，得到所述调控仿真数据集；将所述最优调控结果作为所述低维调控约束模型的运行结果；基于所述多典型调控场景参数输入至所述低维调控约束模型得到的预测结果以及作为运行结果的所述最优调控结果，拟合所述低维调控约束模型的参数，确定所述低维调控约束模型； 将所述低维调控约束模型嵌入上层调控优化模型中，进行调控约束。
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