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龙图腾网获悉浙江英集动力科技有限公司申请的专利基于MPC的含储热的供热系统双层优化调度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：CN116300755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310301701.8，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于MPC的含储热的供热系统双层优化调度方法及装置是由刘成刚;陈谢磊设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MPC的含储热的供热系统双层优化调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MPC的含储热的供热系统双层优化调度方法，包括：在供热系统中配置储热装置，以可再生能源供热机组出力预测值设置调度指令，以可再生能源供热机组和储热装置的共同出力跟踪调度指令以及储热装置动作量最小为控制优化目标，通过模型预测控制策略对储热装置进行优化，模型预测控制通过滚动优化和反馈校正环节进行优化求解，获得储热装置的动作指令；通过可再生能源供热机组和储热装置的共同出力减少传统供热机组负荷，利用剩余负荷对传统供热机组进行优化，以调度时段内传统供热机组运行成本、可再生能源运行成本和储热装置运行成本最小为目标函数，对传统供热机组出力进行优化，获得传统供热机组的动作指令。

本发明授权基于MPC的含储热的供热系统双层优化调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于MPC的含储热的供热系统双层优化调度方法，其特征在于，它包括： 采用机理建模和数据辨识的方法建立供热系统数字孪生模型；所述供热系统中的供热机组至少包括可再生能源供热机组和传统供热机组； 基于供热系统数字孪生模型获取供热历史运行数据和室外气象数据，采用机器学习算法建立供热系统负荷预测模型和可再生能源供热机组出力预测模型，获得供热系统总负荷需求和可再生能源供热机组出力预测值，包括： 基于供热系统数字孪生模型获取历史可再生能源机组出力、传统供热机组出力、供热系统负荷、热力站运行参数、室外温度、湿度和末端建筑室内温度，作为供热系统负荷预测模型训练样本；获取历史可再生能源机组出力、热力站运行参数、室外温度、湿度和末端建筑室内温度，作为可再生能源供热机组出力预测模型训练样本； 采用POA鹈鹕优化算法对CNN-REGST模型参数进行优化后，采用优化的CNN-REGST模型建立供热系统负荷预测模型和可再生能源供热机组出力预测模型：通过CNN卷积神经网络模型对模型训练样本进行特征提取后，采用REGST堆叠回归模型理论，将特征提取后的数据分别输入至多个基础学习器中，获得多个供热系统负荷预测值和多个可再生能源供热机组出力预测值，再采用SVM模型作为元回归器对多个预测值进行计算获得供热系统负荷预测值和可再生能源供热机组出力预测值； 建立第一层优化调度模型：将模型预测控制策略引入配置储热装置的供热系统中，以可再生能源供热机组出力预测值设置调度指令，以可再生能源供热机组和储热装置的共同出力跟踪调度指令以及储热装置动作量最小为控制优化目标，通过模型预测控制策略对储热装置进行优化，模型预测控制通过滚动优化和反馈校正环节进行优化求解，获得储热装置的动作指令； 建立第二层优化调度模型：通过可再生能源供热机组和储热装置的共同出力减少传统供热机组负荷，利用剩余负荷对传统供热机组进行优化，以调度时段内传统供热机组运行成本、可再生能源运行成本和储热装置运行成本最小为目标函数，通过智能优化算法对传统供热机组出力进行优化，获得传统供热机组的动作指令。

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