買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請(qǐng)的專利基于大模型的多能源微電網(wǎng)智能控制方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120127843B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510607836.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J13/00；該發(fā)明授權(quán)基于大模型的多能源微電網(wǎng)智能控制方法及系統(tǒng)是由劉潤(rùn)灝;張朋;陳子銘設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于大模型的多能源微電網(wǎng)智能控制方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種基于大模型的多能源微電網(wǎng)智能控制方法及系統(tǒng)，涉及智能控制領(lǐng)域，其首先通過(guò)編碼器對(duì)電壓、功率、儲(chǔ)能SOC等數(shù)據(jù)進(jìn)行高維特征提取，并利用特征增強(qiáng)模塊在隱空間建立參數(shù)間的非線性耦合關(guān)系，突破傳統(tǒng)線性模型限制。然后，使用解碼器重構(gòu)運(yùn)行狀態(tài)并依據(jù)重構(gòu)誤差評(píng)估異常概率。為解決動(dòng)態(tài)基線漂移問(wèn)題，采用海量歷史正常數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，構(gòu)建具有自進(jìn)化能力的動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)庫(kù)。非監(jiān)督檢測(cè)機(jī)制根據(jù)重構(gòu)誤差區(qū)分正常波動(dòng)和真實(shí)異常，不依賴標(biāo)注數(shù)據(jù)。最終形成強(qiáng)泛化能力的異常感知網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)警和快速響應(yīng)，提高微電網(wǎng)的安全運(yùn)行水平。

本發(fā)明授權(quán)基于大模型的多能源微電網(wǎng)智能控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大模型的多能源微電網(wǎng)智能控制方法，其特征在于，包括： 收集多能源微電網(wǎng)在正常運(yùn)行工況下的歷史數(shù)據(jù)以得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； 基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)深度異常檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練以得到訓(xùn)練完成的深度異常檢測(cè)模型，所述深度異常檢測(cè)模型包括編碼器、內(nèi)結(jié)構(gòu)重構(gòu)特征增強(qiáng)器、解碼器和重構(gòu)誤差計(jì)算單元； 獲取多能源微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)； 將所述多能源微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入所述深度異常檢測(cè)模型的編碼器以得到微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征編碼向量； 將所述微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征編碼向量輸入所述深度異常檢測(cè)模型的內(nèi)結(jié)構(gòu)重構(gòu)特征增強(qiáng)器以得到微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征增強(qiáng)編碼向量； 將所述微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征增強(qiáng)編碼向量輸入所述深度異常檢測(cè)模型的解碼器以得到多能源微電網(wǎng)運(yùn)行重構(gòu)數(shù)據(jù)； 將所述多能源微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)和所述多能源微電網(wǎng)運(yùn)行重構(gòu)數(shù)據(jù)輸入所述深度異常檢測(cè)模型的重構(gòu)誤差計(jì)算單元以得到重構(gòu)誤差值； 對(duì)所述重構(gòu)誤差值進(jìn)行分析以確定多能源微電網(wǎng)狀態(tài)是否為異常，并判斷是否生成預(yù)警信號(hào)； 其中，將所述微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征編碼向量輸入所述深度異常檢測(cè)模型的內(nèi)結(jié)構(gòu)重構(gòu)特征增強(qiáng)器以得到微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征增強(qiáng)編碼向量，包括： 對(duì)所述微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征編碼向量進(jìn)行一維卷積特征相位重構(gòu)以得到微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征局部相位編碼向量的集合； 對(duì)所述微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征局部相位編碼向量的集合中的各個(gè)微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征局部相位編碼向量進(jìn)行信息壓榨以得到微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征榨取局部相位編碼向量的集合； 計(jì)算所述微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征榨取局部相位編碼向量的集合中各個(gè)微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征榨取局部相位編碼向量的微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征有效成分統(tǒng)計(jì)數(shù)； 基于所述各個(gè)微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征榨取局部相位編碼向量的微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征有效成分統(tǒng)計(jì)數(shù)，計(jì)算所述各個(gè)微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征榨取局部相位編碼向量的微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征相位重塑增益權(quán)重； 基于所述各個(gè)微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征榨取局部相位編碼向量的微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征相位重塑增益權(quán)重，對(duì)所述微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征局部相位編碼向量的集合進(jìn)行特征相位顯著性重塑以得到微電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)模式特征增強(qiáng)編碼向量。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人浙江大學(xué)，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區(qū)余杭塘路866號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。