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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利多天氣場景下無人機電力巡檢電能保障規劃方法及裝置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：CN120410282B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510915651.1，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權多天氣場景下無人機電力巡檢電能保障規劃方法及裝置是由史志超;劉澤;王銳;張濤;劉亞杰;黃生俊;趙書浩;鄭耀斌設計研發完成，并于2025-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本多天氣場景下無人機電力巡檢電能保障規劃方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提出了一種多天氣場景下無人機電力巡檢電能保障規劃方法及裝置，旨在解決現有技術中多天氣場景下無人機能耗與可再生能源發電的不確定性問題。通過將天氣場景分為多種類型，量化天氣場景對無人機電力巡檢系統能耗的影響，建立系統負荷模型；利用發電設備單元的出力，建立兩階段的微電網規劃模型；基于多離散場景方法構建模糊集，并利用模糊集，將微電網規劃模型轉化為分布魯棒優化模型；利用差分進化?列與約束生成算法，對分布魯棒優化模型進行求解，顯著縮短求解時間且保證解的質量，利用仿真實驗驗證所述方法能夠獲得考慮天氣不確定性下的無人機電力巡檢電能保障系統規劃方案，且平衡了經濟性、可靠性和效率。

本發明授權多天氣場景下無人機電力巡檢電能保障規劃方法及裝置在權利要求書中公布了：1.多天氣場景下無人機電力巡檢電能保障規劃方法，其特征在于，包括： 獲取時間周期內多天氣場景的天氣數據； 基于多天氣場景的天氣數據，利用權重量化多個天氣場景對無人機電力巡檢系統能耗的影響，建立系統負荷模型，用于計算無人機電力巡檢系統的總能耗； 利用微電網發電設備單元的發電模型，獲取發電設備單元的出力； 利用發電設備單元的出力，建立微電網規劃模型；所述微電網規劃模型包括兩階段的優化：第一階段的投資成本規劃和第二階段的運營成本優化，還包括對無人機電力巡檢系統的總能耗的平衡約束； 基于多離散場景方法構建模糊集，并利用模糊集，將微電網規劃模型轉化為分布魯棒優化模型；所述分布魯棒優化模型，包括對微電網規劃模型兩階段的約束； 利用差分進化-列與約束生成算法求解分布魯棒優化模型，得到多天氣場景下的無人機電力巡檢電能保障系統規劃結果；所述差分進化-列與約束生成算法求解分布魯棒優化模型，包括： 將所述分布魯棒優化模型分解為主問題和子問題； 對分布魯棒優化模型中第一階段投資成本的目標函數優化問題以及第二階段運營成本的目標函數優化問題進行解耦； 利用差分進化-列與約束生成算法分別對主問題和子問題進行求解，具體算法流程包括： 步驟1.1輸入主問題和子問題及相關參數，包括： 設定差分進化的參數，包括種群大小，進化的最大代數，變異因子和交叉率； 設定列與約束生成的上界、下和上下界的區間寬度約束閾值； 在上、下界確定的邊界范圍內隨機生成的初始種群； 步驟1.2用差分進化算法求解第一階段的整數規劃問題，包括： 在每一輪進化中，通過遍歷種群，對決策變量應用變異算子和變異因子執行變異操作； 應用交叉率為的交叉算子執行交叉操作； 選擇操作中，通過求解問題，對于候選解，獲取目標值； 若，則將賦值給； 步驟1.3將第一階段種群中最優的解返回給第二階段，并用更新下界，其中，是第一階段成本估計系數，是當前問題MP中第二階段成本的下界估計； 步驟1.4用商業求解器求解第二階段，包括： 固定求解問題，獲取在最壞情況下的概率值和目標函數值； 用更新上界； 步驟1.5進行收斂檢查，若判斷成立，則終止算法； 步驟1.6執行添加新場景和約束：更新最壞情況下的場景，并添加新變量以及相關約束到問題MP中，同時更新迭代計數器； 步驟1.7重復執行步驟1.2～步驟1.6，直到達到主循環終止條件，跳出主循環，得到微電網規劃設計的最優方案，作為多天氣場景下無人機電力巡檢電能保障規劃的結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410073 湖南省長沙市開福區德雅路109號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。