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龍圖騰網恭喜湖南大學申請的專利大規模異質非恒定多能源系統協同恢復的同質化降維解耦方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119417271B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510025736.2，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權大規模異質非恒定多能源系統協同恢復的同質化降維解耦方法是由周斌;余翔斌;孫月新;花志浩;趙玉鐸;甘源;帥智康設計研發完成，并于2025-01-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本大規模異質非恒定多能源系統協同恢復的同質化降維解耦方法在說明書摘要公布了：本發明公開了大規模異質非恒定多能源系統協同恢復的同質化降維解耦方法，包括：基于電網動態重構模型、氣網可壓縮動態能流模型和水網非恒定水動力能流模型構建多重耦合非恒定偏微分約束下的電?氣?水多能源災后負荷恢復時序決策雙層優化模型；分別將電網動態重構模型、氣網可壓縮動態能流模型和水網非恒定水動力能流模型進行時空網格離散化為耦合代數方程組；基于電網、氣網和水網的耦合代數方程組構建模態空間下電?氣?水多能源災后負荷恢復時序決策優化降維模型；將電?氣?水多能源災后負荷恢復時序決策優化降維模型解耦為三個相互獨立且時間尺度不同的調度子模型求解得到原電?氣?水多能源災后負荷恢復時序決策優化降維模型的最優解。

本發明授權大規模異質非恒定多能源系統協同恢復的同質化降維解耦方法在權利要求書中公布了：1.大規模異質非恒定多能源系統協同恢復的同質化降維解耦方法，其特征在于，包括以下步驟：S1.基于電網的均勻傳輸線特性、氣網的可壓縮流體動力學特性以及水網的水動力能流特性分別構建電網動態重構模型、氣網可壓縮動態能流模型和水網非恒定水動力能流模型，并基于電網動態重構模型、氣網可壓縮動態能流模型和水網非恒定水動力能流模型構建多重耦合非恒定偏微分約束下的電-氣-水多能源災后負荷恢復時序決策雙層優化模型，其中包括：上層負荷應急保供電決策模型用于獲取電-氣-水多能源網絡動態協同重構的負荷應急保供電決策，下層移動應急資源調度優化模型用于獲取考慮多能源負荷搶修路徑規劃的多類型移動應急資源調度，上層負荷應急保供電決策模型和下層移動應急資源調度優化模型之間迭代交互以滾動更新電-氣-水多能源網絡與搶修路徑策略；S2.分別將電網動態重構模型、氣網可壓縮動態能流模型和水網非恒定水動力能流模型進行時空網格離散化為耦合代數方程組；S3.基于電網、氣網和水網的耦合代數方程組提取電-氣-水多能源時空網格離散狀態數據形成瞬像矩陣，并將其本征模態分解以得到表征電力能流特征、可壓縮氣體能流特征及水力能流特征的最優正交特征基，進一步推導得出電網動態重構模型、氣網可壓縮動態能流模型和水網非恒定水動力能流模型同質化降維的等價線性模態空間方程，從而構建模態空間下電-氣-水多能源災后負荷恢復時序決策優化降維模型；S4.考慮不同能源系統應急響應時間尺度差異導致的耦合信息非同步交互，采用拉格朗日松弛分解法將電-氣-水多能源災后負荷恢復時序決策優化降維模型解耦為三個相互獨立且時間尺度不同的調度子模型：電網調度子模型、水網調度子模型以及氣網調度子模型，通過異步交互各個調度子模型間的協調決策變量并行優化各調度子模型的調度決策，并分別把各調度子模型的優化結果和邊界信息反饋給其關聯子模型，更新協調變量后依次優化各調度子模型，交互式反復迭代直至求解得到原電-氣-水多能源災后負荷恢復時序決策優化降維模型的最優解；S1中上層負荷應急保供電決策模型和下層移動應急資源調度優化模型之間迭代交互以滾動更新電-氣-水多能源網絡與搶修路徑策略的具體內容包括：（1）輸入電網、氣網和水網參數，并設置迭代次數與收斂閾值；（2）求解上層主問題得到重要負荷節點應急保供電決策，將負荷恢復決策以及網絡拓撲更新信息傳遞給下層子問題；（3）下層子問題根據故障區域水位判斷故障區域水浸阻斷狀態對搶修應急資源配置進行求解，并將故障區域設備恢復狀態傳遞給上層主問題以更新多能源網絡拓撲；（4）計算收斂判據，若當前迭代的解滿足預設收斂條件，則結束迭代并輸出最優解；否則跳轉到步驟（2）繼續迭代直至滿足收斂判據；S3的具體內容包括：（1）多能流空間本征重構將河道空間分段數為，調度時間分段數為，提取前個時段的河道水位及流量時空離散狀態數據，構成水力能流分布的瞬像矩陣： ，式中，和為第個時段第個河道空間分段處的水位和流量；通過本征模態分解提取水力能流分布瞬像矩陣的關鍵水力能流特征： ， ， ， ，式中，為遞減排列的個非零水力能流空間特征值；為遞減排列非零特征值對應的個正交特征向量；為遞減排列非零特征值對應的個正交特征向量；為行列的零矩陣；和分別為、組成的、正交矩陣： ，取的前個列向量構成： ，令，，表示的列向量，取在上的投影記作： ，式中，表示向量和的內積；為第個分量為1其余為0的單位列向量；根據矩陣范數與譜半徑的關系，計算得到與的截斷誤差： ，則為表征關鍵水力能流特征的最優正交特征基；（2）時空差分投影降維外推令，，采用滾動優化求解方法，設滾動至時刻，則時刻各變量已知，則將水網的耦合代數方程組寫成向量形式： ，式中，和分別為時間和空間步長，，為第個時段內第個河道分段處降雨強度；和為兩個矩陣： ， ，當時，令對應的降維解，當時，令，則得到水網非恒定水動力能流模型同質化降維的等價線性模態空間方程為： ，式中，表示水力能流時域離散變量投影至最優正交特征基的模態空間狀態向量；則得到水網非恒定水動力能流模型通過同質化降維后得到的降維解： ，因此，通過同質化降維處理則分別簡化得到電網動態重構模型及氣網可壓縮動態能流模型的等價線性模態空間方程： ， ，式中，表示電力能流時域離散變量投影至最優正交特征基的模態空間狀態向量；為表征關鍵電力能流特征的最優正交特征基；表示電力能流分布瞬像矩陣列向量；和為第個時段第個輸電線路分段處的電壓和電流；和分別表示電網動態重構模型向量形式中和的系數矩陣；表示電力能流以及可壓縮氣體能流時域離散變量投影至最優正交特征基的模態空間狀態向量；為表征關鍵可壓縮氣體能流特征的最優正交特征基；表示可壓縮氣體能流分布瞬像矩陣列向量；和為第個時段第個燃氣管道分段處的燃氣壓強和質量流量；和分別表示氣網可壓縮流體等溫歐拉偏微分方程向量形式中和的系數矩陣；通過同質化降維外推格式將滾動優化所得前個時段的原始解投影至最優正交特征基以得到前步的降維解，再由正交特征基及第步降維解遞推得到所有時段的降維解；（3）高保真動態篩選特征基采用瞬像特征高保真動態篩選方法計算表征水力能流特征、電力能流特征及可壓縮氣體流體特征的正交特征基向量個數，以此構建一組最優正交特征基；對于降階外推差分得到的降維解分量，其與原始解的截斷誤差為： ，式中，，而；對于預設模型精度，確定滿足精度要求的最??；同時在降階外推過程中，若，則重新抽取時空離散狀態數據構成新的多能源能流瞬像矩陣，并構造新的最優正交特征基，直至求出所有時間層上的降維解； 。

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