买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利低碳园区综合能源系统的电-碳协同调度优化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：CN121457997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610002898.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权低碳园区综合能源系统的电-碳协同调度优化方法及装置是由徐韵;邵宇鹰;任帅帅;扈婕;张淑荣;陈思羽设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本低碳园区综合能源系统的电-碳协同调度优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种低碳园区综合能源系统的电‑碳协同调度优化方法及装置，采用全景态势推演模型对多状态参量进行协同预测，生成全景动态态势场景集；建立计及碳交易机制的电‑碳协同调度模型，将实时碳成本深度内嵌于目标函数进行经济成本与碳排放成本的帕累托优化；将电‑碳协同调度模型转化为标准的混合整数线性规划模型，采用态势推演‑日前优化‑滚动校正分层计算框架将协同调度优化问题分解到不同时间尺度上进行决策，在日前层基于全景动态态势制定全局优化计划，在日内层通过滚动优化在线校正偏差；综合能源系统执行校正后的调度计划。与现有技术相比，本发明在保证系统运行经济性的同时，能显著提升可再生能源消纳率并有效降低碳排放。

本发明授权低碳园区综合能源系统的电-碳协同调度优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种低碳园区综合能源系统的电-碳协同调度优化方法，其特征在于，步骤包括： 基于多源信息融合与动态关联分析的全景态势推演模型，结合多种学习算法对多状态参量进行协同预测，生成全景动态态势场景集；所述全景动态态势场景集生成过程中待预测的状态变量包括光伏、风电出力，电、热、冷负荷值，柔性负荷的可调节潜力值以及电网购电电价； 所述全景态势推演模型将具有耦合关系的变量同时作为输入，通过LSTM进行预测，具体包括：将未来光照强度同时作为光伏出力与风电出力的预测特征；将环境温度同时作为热、冷负荷的预测特征；将实时电价作为柔性负荷的可调节潜力和电负荷的预测特征； 对于特征与输出间关系为静态、非时序性的场景，采用XGBoost模型进行补充预测或特征重要性分析； 通过协同预测，滚动推演未来一个调度周期内所有时刻的状态变量，生成系统运行的确定性全景态势场景； 建立计及碳交易机制的电-碳协同调度模型，将实时碳成本深度内嵌于目标函数，进行经济成本与碳排放成本的帕累托优化； 将非线性的电-碳协同调度模型转化为标准的混合整数线性规划模型，采用态势推演-日前优化-滚动校正分层计算框架将协同调度优化问题分解到不同时间尺度上进行决策，在日前层基于全景动态态势制定全局优化计划，在日内层通过滚动优化在线校正偏差；综合能源系统执行校正后的电-碳协同调度计划； 基于态势推演-日前优化-滚动校正的分层计算框架，规划模型求解如下： 日前全景态势推演：在调度日前，基于全景态势推演模型生成未来调度日的确定性预测场景； 日前日电-碳协同优化调度：在调度日前，将所生成的确定性预测场景作为已知参数，代入已转化为混合整数线性规划的电-碳协同调度模型进行求解，生成调度日全天的所有设备最优启停计划和出力计划，即日前调度计划； 日内滚动优化校正：在调度日实时执行日前调度计划，基于设定的周期进行对调度计划进行滚动校正，具体流程为： 获取综合能源系统最新实际运行状态；对运行状态实际值与日前预测值偏差检测，并计算预测误差；以当前实际运行状态为初始值，更新的短期预测数据，并对未来设定的短周期内调度计划进行重新优化；执行滚动优化周期内首个时间段的优化结果，并向设备下发调整指令。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网上海市电力公司，其通讯地址为：200122 上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。