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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司电力科学研究院申请的专利基于博弈机制的电热氢综合能源系统规划场景聚类方法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：CN121479372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610012606.X，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于博弈机制的电热氢综合能源系统规划场景聚类方法是由林达;汪湘晋;李志浩;陈哲;唐雅洁;龚迪阳;陈乐祺设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于博弈机制的电热氢综合能源系统规划场景聚类方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据聚类技术领域，具体涉及基于博弈机制的电热氢综合能源系统规划场景聚类方法。针对现有电热氢综合能源系统采用的聚类方法未能较好同时处理极端场景与常规场景的不足，本发明的方法包括：多维场景数据的准备与预处理；对多维场景特征矩阵应用局部异常因子算法识别极端日场景；引入基于博弈论的博弈机制改进K均值聚类，模拟极端场景与常规场景的博弈交互，量化极端场景与常规场景的动态平衡关系，建立局部异常因子算法与K均值聚类算法的全局优化交互逻辑，通过双参数组合协同寻优找到博弈均衡解，生成包含常规和极端场景的代表性规划场景集。本发明实现了常规场景聚类精度与极端场景保留完整性之间的量化平衡。

本发明授权基于博弈机制的电热氢综合能源系统规划场景聚类方法在权利要求书中公布了：1.基于博弈机制的电热氢综合能源系统规划场景聚类方法，其特征在于：所述基于博弈机制的电热氢综合能源系统规划场景聚类方法包括以下步骤： S1、电热氢综合能源系统的历史时序多维场景数据的准备与预处理； S2、对多维场景预处理得到的特征矩阵应用局部异常因子算法识别极端日场景，并将极端日场景存入极端场景库，其余存为常规场景库； S3、采用基于博弈论的博弈机制改进K均值聚类，模拟极端场景与常规场景的博弈交互，量化极端场景与常规场景的动态平衡关系，建立局部异常因子算法与K均值聚类算法的全局优化交互逻辑，通过双参数组合协同寻优找到博弈均衡解，最终生成包含常规场景和极端场景的代表性规划场景集； S3中，基于博弈论的博弈机制的构建过程S3.1包括： S3.1.1、将常规场景聚类方与极端场景保留方作为博弈参与方； S3.1.2、量化博弈机制的收益函数：定义常规场景聚类方的正向收益为聚类轮廓系数，其值越高表明常规日聚类的紧凑性越好；定义极端场景保留方的正向收益为极端日覆盖率； S3.1.3、构建博弈机制的策略集：常规场景聚类方的策略包括：采用K均值聚类算法对极端日筛选后的常规日数据进行分组，通过设定簇数控制常规日代表场景的压缩程度；极端场景保留方的策略包括：采用局部异常因子算法识别极端日，通过设定异常比例阈值控制极端日的筛选比例，对识别出的极端日不执行聚类，直接以原始数据作为代表场景保留； S3中，基于博弈机制改进K均值聚类算法的过程S3.2包括： S3.2.1、改进算法的输入与输出：将预处理后的标准日场景特征、日场景向量集合、极端场景索引集合、常规场景索引集合和动态优化后的异常比例阈值作为输入；将常规日聚类标签集合、常规日簇中心集合、常规场景聚类质量评估结果作为输出，常规场景聚类质量评估包括常规日重构误差和轮廓系数； S3.2.2、基于场景分类结果的数据划分：从日场景向量集合中分别提取极端场景向量子集和常规场景向量子集，极端场景向量子集直接作为极端场景的代表性向量，常规场景向量子集作为本步骤K均值聚类的核心处理对象；根据常规日数量与极端日数量统计结果，确定常规日K均值聚类的簇数的初始取值范围； S3.2.3、适配博弈目标的常规日K均值聚类优化； S3.2.3中，适配博弈目标的常规日K均值聚类优化过程包括： 构建聚类目标函数，聚类目标函数为常规日与对应簇中心的欧式距离平方之和最小，目标函数值越小，表明簇内场景特征越集中； K均值迭代优化，包括簇中心初始化、簇归属分配和簇中心更新； 质量验证：采用轮廓系数与常规日重构误差评估当前簇数下的聚类效果，若不满足设定的指标需求则调整簇数重新迭代； S3中，局部异常因子算法与K均值聚类算法的全局优化交互逻辑的构建过程S3.3包括： S3.3.1、构建以聚类质量-全局误差-场景多样性为核心的全局优化目标函数； S3.3.2、双参数组合协同寻优：通过遍历预先设置的异常比例阈值和簇数这两个参数范围组合，计算各组合对应的全局目标函数值，筛选最优参数对。

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