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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利一种乡村能源系统多能源荷场景构建方法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：CN120807223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511299859.1，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种乡村能源系统多能源荷场景构建方法是由张宽;马银锋;刘念;徐志;任敏设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种乡村能源系统多能源荷场景构建方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种乡村能源系统多能源荷场景构建方法，涉及综合能源领域，该方法包括：获取乡村能源系统的历史多能源荷时间序列；根据历史多能源荷时间序列，采用场景生成模型生成未来时间段的多能源荷场景集；场景生成模型基于Transformer模型及正则化相对性损失生成对抗网络构建，且场景生成模型在训练时采用余弦退火算法及热重启机制动态调整学习率；采用动态时间规整距离方法及K‑Medoids聚类方法对多能源荷场景集中的场景进行削减，得到典型多能源荷代表场景集。本申请使生成的场景在保持一定多样性的基础上最大程度还原历史数据演化规律与源荷间的耦合特性，并实现了对代表性场景的抽取与削减。

本发明授权一种乡村能源系统多能源荷场景构建方法在权利要求书中公布了：1.一种乡村能源系统多能源荷场景构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取乡村能源系统的历史多能源荷时间序列； 根据所述历史多能源荷时间序列，采用预先训练好的场景生成模型，生成未来时间段的多能源荷场景集；所述场景生成模型基于Transformer模型及正则化相对性损失生成对抗网络构建，且所述场景生成模型在训练时采用余弦退火算法及热重启机制动态调整学习率； 其中，根据所述历史多能源荷时间序列，采用预先训练好的场景生成模型，生成未来时间段的多能源荷场景集，具体包括：采用Transformer模型对所述历史多能源荷时间序列进行特征提取，得到时序上下文特征向量；将所述时序上下文特征向量与随机潜在噪声向量进行拼接融合，得到联合输入向量；根据所述联合输入向量，采用正则化相对性损失生成对抗网络，生成未来时间段的多能源荷场景集；其中，所述联合输入向量作为正则化相对性损失生成对抗网络的生成器的输入； 采用动态时间规整距离方法及K-Medoids聚类方法对所述多能源荷场景集中的场景进行削减，得到典型多能源荷代表场景集。

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华北电力大学，其通讯地址为：100096 北京市昌平区回龙观北农路2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”。

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