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龙图腾网获悉中船海神医疗科技有限公司申请的专利一种快速部署移动方舱医院的分布式能源优化管理方法及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：CN119940776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411868951.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种快速部署移动方舱医院的分布式能源优化管理方法及系统是由黄余红;谌云云;黄昊;钱宇琪;柳彦江;王硕男设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快速部署移动方舱医院的分布式能源优化管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种快速部署移动方舱医院的分布式能源优化管理方法及系统，其中，本发明实施例通过构建移动方舱医院的多层虚拟能源网络模型对能源分配进行动态调整；使用时间序列预测技术进行能耗需求和发电潜力的预测，生成能源供需平衡计划；引入多目标优化算法对储能系统的充放电过程进行智能调度，得到最佳充放电计划；预设时间节点收集并分析分布式能源系统的运行数据，通过机器学习模型对运行数据进行故障风险预测，并根据结果优化最佳能源分配策略和多目标优化算法，形成一个自适应和自学习的能源闭环管理系统，本发明提供的技术方案移动方舱医院能源的动态优化管理，确保高效、灵活且自适应的能源分配与调度，提升了系统的整体性能和可靠性。

本发明授权一种快速部署移动方舱医院的分布式能源优化管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种快速部署移动方舱医院的分布式能源优化管理方法，其特征在于，包括： 构建移动方舱医院的多层虚拟能源网络模型； 基于所述多层虚拟能源网络模型，应用深度强化学习算法对能源分配进行动态调整，生成最佳能源分配策略； 结合所述最佳能源分配策略、实时天气预报信息以及历史能耗数据和医疗活动模式，使用时间序列预测技术进行能耗需求和发电潜力的预测，生成能源供需平衡计划； 基于所述能源供需平衡计划，引入多目标优化算法对储能系统的充放电过程进行智能调度，得到最佳充放电计划； 基于所述最佳充放电计划，采用基于大数据分析的性能评估机制，预设时间节点收集并分析分布式能源系统的运行数据，通过机器学习模型对所述运行数据进行故障风险预测，生成评估结果，并根据所述评估结果迭代优化最佳能源分配策略和多目标优化算法，形成一个自适应和自学习的能源闭环管理系统； 其中，基于所述能源供需平衡计划，引入多目标优化算法对储能系统的充放电过程进行智能调度，得到最佳充放电计划，包括： 利用储能系统的当前状态信息，结合所述能源供需平衡计划，构建储能系统的动态数学模型； 利用所述动态数学模型，结合医疗设备的用电需求优先级、可再生能源的实时发电情况以及外部电网的电价波动，设计多目标优化函数； 应用进化计算方法，结合模糊逻辑控制器，对所述多目标优化函数进行求解，得到一组非劣解构成的帕累托前沿面； 利用多准则决策支持系统，融合专家知识和用户偏好，从所述帕累托前沿面中选择最优的充放电计划； 其中，其特征在于，利用所述动态数学模型，结合医疗设备的用电需求优先级、可再生能源的实时发电情况以及外部电网的电价波动，设计多目标优化函数，包括： 利用所述动态数学模型，结合医疗设备的用电需求优先级、可再生能源的实时发电情况以及外部电网的电价波动，定义多目标优化函数的目标变量； 根据所述目标变量设计多目标优化函数的具体表达式，所述表达式包含每个目标变量及每个目标变量的相对重要性权重； 利用所述具体表达式结合历史数据和实时数据，对所述多目标优化函数中的参数进行校准，得到校准后的多目标优化函数； 利用校准后的多目标优化函数，结合外部环境变化和内部需求变化，动态调整所述多目标优化函数中的权重系数，生成适应不同运行条件的多目标优化函数； 其中，利用校准后的多目标优化函数，结合外部环境变化和内部需求变化，动态调整所述多目标优化函数中的权重系数，生成适应不同运行条件的多目标优化函数，包括： 利用校准后的多目标优化函数，结合外部环境变化和内部需求变化，对每个目标变量的重要性变化趋势进行分析，得到重要性变化趋势分析结果； 对所述重要性变化趋势分析结果设计权重调整规则，所述权重调整规则包括不同时间段内各目标变量的重要程度差异； 利用所述权重调整规则对所述多目标优化函数中的权重系数进行动态调整，得到动态权重系数； 将所述动态权重系数应用于所述多目标优化函数，生成适应不同运行条件的多目标优化函数。

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