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龙图腾网获悉江苏电力信息技术有限公司申请的专利基于动态运行监测的虚拟电厂智能调控方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119742784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510252462.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于动态运行监测的虚拟电厂智能调控方法及系统是由康章建;李夫宝;张泽;周昊程;王飞翔设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态运行监测的虚拟电厂智能调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态运行监测的虚拟电厂智能调控方法及系统，方法具体包括：集成分布式电源、储能设备及负荷的实时数据采集网络，通过边缘计算与AI预处理数据，设定多维度优化目标；采用带精英策略的快速非支配排序多目标粒子群算法求解构建的综合优化模型，获取最优能效提升方案；部署最优能效提升方案，构建一体化智能配电网，并应用区块链技术记录运行状态，建立智能监测体系，利用物联网与机器学习预测能效趋势，动态调整优化方案，并评估效果；通过用户反馈机制与大数据分析，优化负荷侧管理，挖掘节能潜力；本发明提升了配电网能效，实现了智能化、高效化的能源管理。

本发明授权基于动态运行监测的虚拟电厂智能调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于动态运行监测的虚拟电厂智能调控方法，其特征在于，包括： 步骤S1：建立基于物联网的智能数据采集系统，集成分布式电源、储能设备、负荷的传感器网络，实时收集数据，并通过边缘计算和AI算法对收集的数据进行预处理，基于预处理后的数据，设定配电网多维度优化目标和决策变量； 步骤S2：根据设定的配电网多维度优化目标和决策变量，构建配电网综合优化模型，使用带精英策略的快速非支配排序多目标粒子群算法对配电网综合优化模型进行求解，并根据最优解集获得最优能效提升方案； 步骤S3：将获得的最优能效提升方案部署到配电网进行基础设施建设，构建一体化的智能配电网系统，并利用区块链技术记录设施的运行状态； 步骤S4：建立智能监测体系，利用物联网传感器和AI分析算法对配电网的能效进行实时监测，采用机器学习算法构建能效预测模型，预测能效变化趋势，通过自适应学习机制，结合监测数据和预测结果动态调整最优能效提升方案，并使用神经网络算法定期评估能效提升效果，与设定目标进行对比分析，并根据对比结果调整最优能效提升方案； 步骤S5：建立用户反馈机制，并利用大数据分析方法，对用户用电行为进行深度挖掘，识别用电模式和节能潜力，根据识别结果，优化负荷侧管理； 所述步骤S2的具体步骤包括： S2.1：设定多维度优化目标并构建综合目标优化函数Fx，同时，建立约束条件，x表示决策变量； S2.2：设置粒子群算法的参数，并随机初始化粒子的位置x和速度v； S2.3：根据位置x，计算每个粒子的目标函数值，并应用快速非支配排序对种群进行分层，计算每个粒子i的拥挤距离di； 所述步骤S2的具体步骤还包括： S2.4：根据粒子群算法的速度和位置更新公式进行更新，获得更新后的位置和速度并对更新后的种群按照S2.3进行快速非支配排序，评估更新后粒子的优劣； S2.5：将当前种群中的非支配解与父代种群中的非支配解合并，形成扩展解集，并根据快速非支配排序和拥挤距离di选择新的父代种群继续下一轮迭代； S2.6：通过外部存档保存找到的非支配解集，并在每次迭代中更新外部存档，移除被新解支配的旧解，并添加新的非支配解； S2.7：检查是否达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数，则停止迭代过程，并输出外部存档中的最优解集。

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