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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种微电网多能源集成调度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：CN119602269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411527020.4，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权一种微电网多能源集成调度系统是由曾绘宁;曾权赋;熊瑞屏;朱振东设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微电网多能源集成调度系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种微电网多能源集成调度系统，属于微电网控制技术领域，包括：数据采集模块，数据关联模块，数据清洗模块，模型开发模块，能源集成调度模块，调度执行模块；本发明考虑到微电网内各种设备的使用损耗率对能源产出、需求和存储的影响，提高预测精度，即提高调度精度。

本发明授权一种微电网多能源集成调度系统在权利要求书中公布了：1.一种微电网多能源集成调度系统，其特征在于，包括： 数据采集模块1，采集各种设备的历史运行数据Oi＝O1，O2，…，On和历史环境数据Ei＝E1，E2，…，En，其中，i表示为设备类型，包括分布式能源设备、储能系统和负荷设备； 数据关联模块2，按照采集日期对应关联各种设备的历史运行数据和历史环境数据，即OEi＝[O1，E1，O2，E2，…，On，En]； 数据清洗模块3，按照采集日期从近到远，基于相同的历史环境数据下的历史运行数据估算出各种设备的使用损耗系数Li，保留损耗系数相同的对应关联的各种设备的历史运行数据和历史环境数据，使用损耗系数Li的表达式为： 式中：Onear表示为各种设备采集日期近的历史运行数据，Ofar表示为各种设备采集日期远的历史运行数据； 模型开发模块4，构建能源产出预测模型和能源需求预测模型，基于保留的分布式能源设备的历史运行数据和历史环境数据对能源产出预测模型进行训练，得到分布式能源设备的能源产出预测模型，基于分布式能源设备的环境数据预测能源产出，基于保留的负荷设备的历史运行数据和历史环境数据对能源需求预测模型进行训练，得到负荷设备的能源需求预测模型，基于负荷设备的环境数据预测能源需求，其中，能源产出预测模型和能源需求预测模型的表达式为： 式中：an和b表示为学习参数，En表示为训练样本，GnEn,On表示为高斯核函数； 多能源集成调度模块5，采集分布式能源设备和预计使用的负荷设备的未来环境数据，能源产出预测模型和能源需求预测模型基于采集的未来环境数据预测分布式能源设备的能源产出Ecout和预计使用的负荷设备的能源需求Ecin，采集分布式能源设备和预计使用的负荷设备最近时间段内相同环境数据下的历史运行数据，估算出使用损耗系数，基于预测的能源产出和能源需求和估算的使用损耗系数，得到分布式能源设备的最终能源产出Edout和预计使用的负荷设备的最终能源需求Edin，比较最终能源产出和最终能源需求，若最终能源产出超过最终能源需求，则采集储能系统最近时间段内相同环境数据下的历史储能数据，估算出使用损耗系数，基于储能系统额定参数Ecst和估算的使用损耗系数，得到储能系统的最终储能量Edst，比较剩余能源产出与储能系统最终储能量，若剩余能源产出超过储能系统最终储能量，则剩余能源产出部分储存在储能系统中，部分输送至大电网，若剩余能源产出未超过储能系统最终储能量，剩余能源产出储存在储能系统中，若最终能源产出未超过最终能源需求，部分吸收大电网电能，生成多能源集成调度方案，表达式分别为： Edout＝Ecout×Li Edin＝Ecin×Li Edst＝Ecst×Li； 调度执行模块6，基于生成的多能源集成调度方案进行调度。

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