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龙图腾网恭喜湖南大学申请的专利大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦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：CN119417271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510025736.2，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方法是由周斌;余翔斌;孙月新;花志浩;赵玉铎;甘源;帅智康设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方法在说明书摘要公布了：本发明公开了大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方法，包括：基于电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能流模型构建多重耦合非恒定偏微分约束下的电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策双层优化模型；分别将电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能流模型进行时空网格离散化为耦合代数方程组；基于电网、气网和水网的耦合代数方程组构建模态空间下电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型；将电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型解耦为三个相互独立且时间尺度不同的调度子模型求解得到原电‑气‑水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型的最优解。

本发明授权大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方法在权利要求书中公布了：1.大规模异质非恒定多能源系统协同恢复的同质化降维解耦方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.基于电网的均匀传输线特性、气网的可压缩流体动力学特性以及水网的水动力能流特性分别构建电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能流模型，并基于电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能流模型构建多重耦合非恒定偏微分约束下的电-气-水多能源灾后负荷恢复时序决策双层优化模型，其中包括：上层负荷应急保供电决策模型用于获取电-气-水多能源网络动态协同重构的负荷应急保供电决策，下层移动应急资源调度优化模型用于获取考虑多能源负荷抢修路径规划的多类型移动应急资源调度，上层负荷应急保供电决策模型和下层移动应急资源调度优化模型之间迭代交互以滚动更新电-气-水多能源网络与抢修路径策略；S2.分别将电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能流模型进行时空网格离散化为耦合代数方程组；S3.基于电网、气网和水网的耦合代数方程组提取电-气-水多能源时空网格离散状态数据形成瞬像矩阵，并将其本征模态分解以得到表征电力能流特征、可压缩气体能流特征及水力能流特征的最优正交特征基，进一步推导得出电网动态重构模型、气网可压缩动态能流模型和水网非恒定水动力能流模型同质化降维的等价线性模态空间方程，从而构建模态空间下电-气-水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型；S4.考虑不同能源系统应急响应时间尺度差异导致的耦合信息非同步交互，采用拉格朗日松弛分解法将电-气-水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型解耦为三个相互独立且时间尺度不同的调度子模型：电网调度子模型、水网调度子模型以及气网调度子模型，通过异步交互各个调度子模型间的协调决策变量并行优化各调度子模型的调度决策，并分别把各调度子模型的优化结果和边界信息反馈给其关联子模型，更新协调变量后依次优化各调度子模型，交互式反复迭代直至求解得到原电-气-水多能源灾后负荷恢复时序决策优化降维模型的最优解；S1中上层负荷应急保供电决策模型和下层移动应急资源调度优化模型之间迭代交互以滚动更新电-气-水多能源网络与抢修路径策略的具体内容包括：（1）输入电网、气网和水网参数，并设置迭代次数与收敛阈值；（2）求解上层主问题得到重要负荷节点应急保供电决策，将负荷恢复决策以及网络拓扑更新信息传递给下层子问题；（3）下层子问题根据故障区域水位判断故障区域水浸阻断状态对抢修应急资源配置进行求解，并将故障区域设备恢复状态传递给上层主问题以更新多能源网络拓扑；（4）计算收敛判据，若当前迭代的解满足预设收敛条件，则结束迭代并输出最优解；否则跳转到步骤（2）继续迭代直至满足收敛判据；S3的具体内容包括：（1）多能流空间本征重构将河道空间分段数为，调度时间分段数为，提取前个时段的河道水位及流量时空离散状态数据，构成水力能流分布的瞬像矩阵： ，式中，和为第个时段第个河道空间分段处的水位和流量；通过本征模态分解提取水力能流分布瞬像矩阵的关键水力能流特征： ， ， ， ，式中，为递减排列的个非零水力能流空间特征值；为递减排列非零特征值对应的个正交特征向量；为递减排列非零特征值对应的个正交特征向量；为行列的零矩阵；和分别为、组成的、正交矩阵： ，取的前个列向量构成： ，令，，表示的列向量，取在上的投影记作： ，式中，表示向量和的内积；为第个分量为1其余为0的单位列向量；根据矩阵范数与谱半径的关系，计算得到与的截断误差： ，则为表征关键水力能流特征的最优正交特征基；（2）时空差分投影降维外推令，，采用滚动优化求解方法，设滚动至时刻，则时刻各变量已知，则将水网的耦合代数方程组写成向量形式： ，式中，和分别为时间和空间步长，，为第个时段内第个河道分段处降雨强度；和为两个矩阵： ， ，当时，令对应的降维解，当时，令，则得到水网非恒定水动力能流模型同质化降维的等价线性模态空间方程为： ，式中，表示水力能流时域离散变量投影至最优正交特征基的模态空间状态向量；则得到水网非恒定水动力能流模型通过同质化降维后得到的降维解： ，因此，通过同质化降维处理则分别简化得到电网动态重构模型及气网可压缩动态能流模型的等价线性模态空间方程： ， ，式中，表示电力能流时域离散变量投影至最优正交特征基的模态空间状态向量；为表征关键电力能流特征的最优正交特征基；表示电力能流分布瞬像矩阵列向量；和为第个时段第个输电线路分段处的电压和电流；和分别表示电网动态重构模型向量形式中和的系数矩阵；表示电力能流以及可压缩气体能流时域离散变量投影至最优正交特征基的模态空间状态向量；为表征关键可压缩气体能流特征的最优正交特征基；表示可压缩气体能流分布瞬像矩阵列向量；和为第个时段第个燃气管道分段处的燃气压强和质量流量；和分别表示气网可压缩流体等温欧拉偏微分方程向量形式中和的系数矩阵；通过同质化降维外推格式将滚动优化所得前个时段的原始解投影至最优正交特征基以得到前步的降维解，再由正交特征基及第步降维解递推得到所有时段的降维解；（3）高保真动态筛选特征基采用瞬像特征高保真动态筛选方法计算表征水力能流特征、电力能流特征及可压缩气体流体特征的正交特征基向量个数，以此构建一组最优正交特征基；对于降阶外推差分得到的降维解分量，其与原始解的截断误差为： ，式中，，而；对于预设模型精度，确定满足精度要求的最小；同时在降阶外推过程中，若，则重新抽取时空离散状态数据构成新的多能源能流瞬像矩阵，并构造新的最优正交特征基，直至求出所有时间层上的降维解； 。

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