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申请/专利权人：北京师范大学

摘要：本申请提出了一种基于多源因素耦合的综合能源韧性评估方法及系统，涉及城市综合能源系统技术领域，其中，该方法包括：通过构建多属性耦合物理模型，结合地理修正函数对不同系统间的耦合关系进行修正；收集并预处理时空数据，采用图卷积网络构建时空图模型；将物理模型输出嵌入时空图模型中，以捕捉系统动态行为和耦合关系；在灾害情境下，动态更新边权重矩阵和节点特征，利用图卷积网络评估系统的动态变化特征；通过计算韧性指标，综合评估城市能源系统的韧性。采用上述方案的本申请能够有效提升城市能源系统在灾害情境下的韧性评估精度，为系统优化提供科学依据。

主权项：1.一种基于多源因素耦合的综合能源韧性评估方法，其特征在于，包括：构建城市综合能源系统的多属性耦合物理模型，并在构建时采用地理修正函数修正模型在不同地理坐标下的耦合效应；获取城市综合能源系统的时空数据，并对所述时空数据进行预处理，得到预处理后的时空数据；基于所述预处理后的时空数据，使用图卷积网络构建时空图模型；将所述多属性耦合物理模型的输出作为节点的附加特征嵌入到所述时空图模型中，得到融合物理信息的时空图模型；获取灾害数据，并基于所述灾害数据对所述融合物理信息的时空图模型进行更新，得到动态评估模型；基于所述动态评估模型确定节点状态的动态变化特征，并基于所述动态变化特征计算城市综合能源系统的韧性指标；其中，所述构建城市综合能源系统的多属性耦合物理模型，包括：使用节点导纳矩阵法构建电力系统模型；基于气体流动方程构建天然气系统模型；采用热传导方程构建热力系统模型；基于所述电力系统模型、天然气系统模型和热力系统模型分别构建电力系统耦合模型、天然气系统耦合模型和热力系统耦合模型，并在构建时采用地理修正函数修正耦合模型在不同地理坐标下的耦合效应；所述电力系统模型表示为： 其中，为节点注入功率向量，为节点电压向量，为系统导纳矩阵，表示Hadamard乘积，表示共轭；所述天然气系统模型表示为： 其中，为气体流量，为流动系数，、分别为入口压力和出口压力；所述热力系统模型表示为： 其中，为热流量，为传热系数，为传热面积，、分别为入口温度和出口温度；所述地理修正函数为线性形式或非线性形式，所述地理修正函数的形式根据城市综合能源系统的状态和历史数据设定，线性形式的地理修正函数表示为： 非线性形式的地理修正函数表示为： 其中，为地理位置，为高度，为电力系统耦合模型的地理修正函数，为天然气系统耦合模型的地理修正函数，为热力系统耦合模型的地理修正函数，、、、、、、、、、、、、、、、、、均为系数；所述电力系统耦合模型表示为： 其中，、、为耦合参数，为天然气系统对电力系统的耦合函数，为热力系统对电力系统的耦合函数；所述天然气系统耦合模型表示为： 其中，、、为耦合参数，为热力系统对天然气系统的耦合函数，为电力系统对天然气系统的耦合函数，V是电力系统的电压，表示电力系统的功率；所述热力系统耦合模型表示为： 其中，、、为耦合参数，为天然气系统对热力系统的耦合函数，为电力系统对热力系统的耦合函数；所述时空数据为按区域和时间点记录的数据，所述时空数据为能源消耗数据、气象数据和灾害数据，所述能源消耗数据为电力消耗数据、天然气消耗数据和热力消耗数据；所述对所述时空数据进行预处理，得到预处理后的时空数据，包括：采用符号滤波技术对所述时空数据进行预处理，得到预处理后的时空数据，其中，所述预处理的过程包括符号化和降噪，所述符号化的过程包括：将连续数据划分为若干个区间，并将每个区间用符号表示；基于所述预处理后的时空数据，使用图卷积网络构建时空图模型，包括：基于所述预处理后的时空数据构建时空图，其中，，表示节点集合，表示边集合，节点特征向量为X，边权重矩阵为A，边权重矩阵A的元素表示节点和之间的相互影响强度，每个节点表示特定区域在特定时间点的状态，节点特征向量，为电力消耗，为天然气消耗，为热力消耗，为温度，为湿度，为风速，为风向，为降水量，为灾害状态；基于所述时空图，使用图卷积网络构建时空图模型，其中，所述图卷积网络的计算公式为： 其中，图卷积网络的初始输入，图卷积网络的输出为多层图卷积后的节点表示矩阵，为第层的节点表示，为第层的权重矩阵，为符号滤波后的边权重矩阵；将物理模型的输出作为节点的附加特征，扩展后的节点特征向量表示为： 其中，为扩展后的节点特征向量，为节点特征向量，为节点注入功率向量，为气体流量，为热流量；引入物理信息后的图卷积的计算公式为： 其中，为第层的物理信息权重矩阵。

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百度查询： 北京师范大学 一种基于多源因素耦合的综合能源韧性评估方法及系统