北京西普霍斯科技有限公司廖林获国家专利权
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龙图腾网获悉北京西普霍斯科技有限公司申请的专利基于深度学习的应急供电系统多源协同调度优化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：CN121618693B 。
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：202511796030.2，技术领域涉及：H02J9/06；该发明授权基于深度学习的应急供电系统多源协同调度优化方法是由廖林;徐梦阳;王欣设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的应急供电系统多源协同调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的应急供电系统多源协同调度优化方法，涉及电力系统调度技术领域，包括获取多个供电源的实时运行状态及负载需求数据；通过计算供需功率约束和运行约束得到初始调度序列；将实时运行状态按时间尺度进行小波变换分解，构建能量‑时间特征图谱，通过互补判别空间映射计算综合互补系数，生成优化权重矩阵；依据优化权重矩阵对初始调度序列进行校正，形成协同调度指令；基于故障样本集合构建故障演化路径图谱，计算风险评估值并生成优先级顺序；构建执行时间梯度序列，生成切换控制序列并执行。本发明提高了应急供电的响应速度和多源协同调度的精准性，降低了系统故障风险。
本发明授权基于深度学习的应急供电系统多源协同调度优化方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的应急供电系统多源协同调度优化方法，其特征在于，包括： 获取多个供电源的实时运行状态及负载需求数据； 基于实时运行状态及负载需求数据，通过计算供需功率约束和运行约束，得到初始调度序列； 将实时运行状态按时间尺度进行小波变换分解，基于分解结果构建能量-时间特征图谱，通过互补判别空间映射计算供电源间的综合互补系数，生成优化权重矩阵； 依据优化权重矩阵，对初始调度序列进行校正，形成协同调度指令； 基于历史运行数据中的故障样本集合，构建特征传播链路，建立故障演化路径图谱，基于故障演化路径图谱计算风险评估值，根据风险评估值生成调度指令的优先级顺序； 根据优先级顺序将协同调度指令划分为多个指令梯度组，构建执行时间梯度序列并形成自适应响应时序框架，生成供电源的切换控制序列； 执行切换控制序列并记录执行结果，通过执行结果进行迭代优化。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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