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龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利基于自適應動態規劃的信息能源系統智能邊緣控制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：CN119960315B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510449541.0，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權基于自適應動態規劃的信息能源系統智能邊緣控制方法是由蘇涵光;趙雪楓;張化光;張東原;楊珺;楊東升;劉金海;周博文;羅艷紅;孫佳月;穆云飛設計研發完成，并于2025-04-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自適應動態規劃的信息能源系統智能邊緣控制方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于自適應動態規劃的信息能源系統智能邊緣控制方法，涉及信息能源系統優化控制技術領域。本發明相比于現有的控制技術能夠根據系統狀態和環境的實時變化自動調整控制策略，通過在線學習和動態規劃原理，不斷迭代優化控制策略，使得系統始終能在變化的環境中追求最優性能，相較于靜態預設策略，更能應對復雜的動態場景，即使在參數發生變化的情況下也能保證系統的穩定性和控制效果。且自適應動態規劃方法應用于非線性系統最優化問題的求解顯示出了良好的性能，可完美地克服“維數災難”的不利影響，無疑更能貼近實際工業需求。

本發明授權基于自適應動態規劃的信息能源系統智能邊緣控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自適應動態規劃的信息能源系統智能邊緣控制方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：對電-氣耦合能源系統中的氣網系統和電力網絡系統分別進行建模，進而得到電-氣耦合能源系統動態模型，并利用神經網絡對電-氣耦合能源系統動態模型中的函數項進行逼近，得到電-氣耦合能源系統的近似動態數學模型； 所述電-氣耦合能源系統包括電力網絡系統與氣網系統，氣網系統中包括若干個氣網子系統，電力網絡系統中包括若干個電力網絡子系統，且每個氣網子系統與一個電力網絡子系統對應，將這樣一組對應的氣網子系統和電力網絡子系統稱為一個能源子系統； 步驟2：根據電-氣耦合能源系統的近似動態數學模型，設計電-氣耦合能源系統的辨識器； 步驟3：將電-氣耦合能源系統中的每個能源子系統視為一個孤立子系統，利用評判網絡來更新迭代求解電-氣耦合能源系統的事件觸發近似最優控制策略，同時基于步驟2得到的電-氣耦合能源系統的辨識器設計評判網絡的權值自適應律； 步驟4：利用電-氣耦合能源系統的事件觸發近似最優控制策略和評判網絡的權值自適應律，實現電-氣耦合能源系統的控制； 所述步驟1具體包括： 步驟1.1：對氣網系統進行建模，得到每個氣網子系統的動態模型； 對于含有N個能源子系統的電-氣耦合能源系統，將每個能源子系統視作一個能源節點，對于第個能源節點，令氣體流向能源節點的所有能源節點稱為能源節點的上游節點，能源節點的上游節點集合表示為，為能源節點的上游節點，為上游節點集合中上游節點的編號，為上游節點的數量，令從上游節點集合中上游節點向第個能源節點輸入的氣體壓力增量為，表示上游節點集合中的第個上游節點向第個能源節點輸入的氣體壓力增量，令從上游節點集合中上游節點向第個能源節點輸出的氣體流量增量為，表示上游節點集合中的第個上游節點向第個能源節點輸出的氣體流量增量； 令氣體從能源節點流向的所有能源節點稱為節點的下游節點，能源節點的下游節點集合為，為能源節點的下游節點，為下游節點集合中下游節點的編號，為下游節點的數量，令從第個能源節點向下游節點集合中所有下游節點輸入的氣體壓力增量為，為能源節點向下游節點集合中第個下游節點輸入的氣體壓力增量，令從第個能源節點向下游節點集合中所有下游節點輸出的氣體流量增量為，為能源節點向下游節點集合中第個下游節點輸出的氣體流量增量； 令第個能源節點的氣網狀態向量為，根據氣網狀態向量，構建第個氣網子系統的動態模型為： （6）； 其中，為氣網系統中的第個氣網子系統的狀態，為對時間的導數，為對時間的導數，為對時間的導數，，，，，，為上游節點向第個能源節點輸入的氣體流量增量，為第個能源節點向下游節點輸出的氣體壓力增量，，，為上游節點和第個能源節點之間的天然氣管道的長度，為第個能源節點和下游節點之間的天然氣管道的長度，為穩態運行點的流量數值，為穩態運行點的壓力數值，為聲音在天然氣中的傳播速度，為天然氣管道的橫截面積，表示氣體在天然氣管道內流動時的摩擦因數，為天然氣管道的直徑，其中，為互聯項，； 步驟1.2：對電力網絡系統進行建模，得到每個電力網絡子系統的動態模型； 第個能源子系統中的電力網絡子系統的動態模型為： （8）； 其中，為第個能源節點中的電力網絡子系統內發電機組的頻率增量，為對時間的導數，為第個能源節點中的電力網絡子系統內發電機組的輸出功率增量，為對時間的導數，為第個能源節點中的電力網絡子系統內發電機組的調速器閥門開度增量，為對時間的導數；，，，為控制輸入變量，，為第個能源節點中的電力網絡子系統的狀態向量，，，，為互聯項，為電-氣耦合能源系統全局狀態，為第個能源子系統的狀態向量，為第個能源節點中的電力網絡子系統內發電機組的時間常數，為反饋調節增益，為第個能源節點中的電力網絡子系統內調速器的時間常數，為第個能源節點中的電力網絡子系統內發電機組的增益常數，為第個能源節點中的電力網絡子系統內汽輪機的時間常數，為第個能源節點中的電力網絡子系統內汽輪機的增益常數，為第個能源節點中的電力網絡子系統所提供的電功率增量； 步驟1.3：綜合氣網子系統的動態模型和電力網絡子系統的動態模型，構建得到電-氣耦合能源系統中每個能源子系統的動態模型； 所述電-氣耦合能源系統中每個能源子系統的動態模型為： （9）； 其中，為對時間的導數，，為第個能源子系統狀態向量的前個元素，，表示第個能源子系統狀態向量的前個元素對氣網子系統內部動態過程的影響，為互聯項的第個元素， ，為輸入控制向量，為互聯項構成的矩陣； 步驟1.4：利用神經網絡對電-氣耦合能源系統中每個能源子系統的動態模型的函數項進行逼近，得到每個能源子系統的近似動態數學模型； 每個能源子系統的近似動態數學模型為： （10）； 其中，為穩定矩陣，為設計的大小為的矩陣，為大小為的零矩陣，，為神經網絡權值的理想值且，為激活函數，，其中為神經網絡的逼近誤差。

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