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龙图腾网恭喜江苏万格新能源科技有限公司申请的专利新能源微电网智能控制方法和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：CN119109047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411589897.6，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权新能源微电网智能控制方法和系统是由孟浩;柯星;顾国华;吴涛;李鸽;许涵设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本新能源微电网智能控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种新能源微电网智能控制方法和系统，包括以下步骤：获取微电网中的电压、电流、功率、频率和温度数据流，通过流形映射和测地线距离计算实现数据同步，并基于几何熵和持续同调特征进行数据质量评估和异常修正；将处理后的数据映射到双曲空间进行特征提取，采用分层Riemann流形分解进行多尺度状态表征，并建立微分拓扑动力学模型进行状态预测；基于辛几何构建多目标函数，通过Morse‑Smale复形优化生成控制策略；对控制策略进行多层次分解，采用代数监控系统进行实时执行监控和优化调整。本发明提供了一种高精度、高可靠性的微电网智能控制方案。

本发明授权新能源微电网智能控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.新能源微电网智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取微电网中的基础数据，并基于基础数据构建数据流形；计算数据流形上的测地线距离并构建同步度量函数，通过最小化同步度量函数的同步误差得到时间偏移量，获得同步数据集；根据同步数据集计算几何熵和连续性度量，生成数据质量评分矩阵和质量标记数据集；根据质量标记数据集构建k近邻图，计算图的持续同调特征，通过优化求解得到修正后的数据集；其中，基础数据包括电压数据流、电流数据流、功率数据流、频率数据流和温度数据流；步骤S2、获取修正后的数据集，通过非线性映射将数据集映射到特征空间得到特征序列；根据特征序列进行多尺度分解，得到不同尺度下的状态序列和尺度间的关联关系；基于多尺度状态序列和关联关系建立描述系统演化规律的动力学模型，得到模型参数、状态转移规律和系统稳定性指标；根据动力学模型参数、状态转移规律和稳定性指标生成未来状态的预测序列及其置信区间，以及预测准确度评分；步骤S3、基于未来状态的预测序列、预测置信区间和预测准确度评分，构建至少两个优化目标构成的目标函数集合；根据目标函数集合构建系统运行约束条件；基于目标函数集合和约束条件计算最优的控制策略、控制增益矩阵和优化性能指标；步骤S4、获取最优控制策略、控制增益矩阵和优化性能指标，将最优控制策略根据时间特性和空间特性进行分解，得到分解后的控制序列；根据分解后的控制序列执行实时监控；基于监控结果进行效果评估和参数优化；步骤S1具体为：步骤S11、获取微电网中的电压、电流、功率、频率和温度的数据流，数据流包含配电母线电压、关键节点电压、各分支电流、有功功率、无功功率、新能源出力功率和系统频率在内的运行数据；根据数据流构建表征微电网运行特性的流形；计算流形上的测地线距离；根据最短距离和预设的带宽参数构造同步度量函数，其中同步度量函数采用带权重的指数形式；通过优化同步度量函数和时间偏移量，根据最优时间偏移量对原始数据流进行时间对齐处理，得到同步数据集；步骤S12、获取微电网的同步数据集；计算微电网各监测量的几何熵，包括电压分布熵、功率分布熵和新能源出力分布熵；分析微电网运行数据的时序连续性，包括电压连续性、功率连续性和新能源出力连续性；根据几何熵和连续性度量构造数据质量评价指标，生成微电网数据质量评分矩阵；根据评分矩阵对微电网同步数据集进行质量标记，得到质量标记数据集；步骤S13、获取微电网的质量标记数据集和质量评分矩阵；根据数据集构建k近邻图，表征微电网状态的局部相似性；计算k近邻图的持续同调特征，得到微电网运行数据的拓扑特征；根据拓扑特征定义异常度量标准，识别微电网运行数据中的异常点；通过优化求解得到异常点的修正值，生成修正后的微电网运行数据集；步骤S3具体为：步骤S31、获取微电网的电压功率状态预测序列、置信区间，以及预测准确度评分；构建保持微电网能量特性的辛流形结构；构建包含微电网电压稳定性、功率平衡性、新能源消纳效率和运行经济性的多目标函数集合；构建基于微电网能量特性的综合评价函数；通过动态权重更新实现微电网多目标的自适应平衡；步骤S32、获取目标函数集和权重函数集；构建微电网运行约束条件，包括电压稳定约束、功率平衡约束、新能源出力约束和储能容量约束；构建用于平滑处理约束条件的自适应障碍函数；构建微电网约束条件的传播规则，包括电压越限约束、功率越限约束和新能源消纳约束；得到完整的约束条件集和约束处理函数；步骤S33、获取Hamilton函数、约束条件集和障碍函数；构建微电网控制空间的Morse-Smale复形结构；构建微电网电压控制律、功率控制律和新能源出力控制律；通过求解考虑多约束的优化问题得到最优控制策略，包括电压调节策略、功率平衡策略和新能源消纳策略；生成完整的微电网运行控制方案；步骤S13具体为：步骤S131、获取微电网质量标记数据集和质量评分矩阵；计算微电网各监测点间的欧氏距离，包括电压监测点距离、功率监测点距离和新能源接入点距离，得到距离矩阵；根据距离矩阵设定各类监测数据的邻域搜索半径，得到局部邻域参数；基于局部邻域参数为每个监测点搜索近邻点集合，得到微电网状态近邻关系表；根据近邻关系表构建表征微电网状态关联的k近邻连接图；步骤S132、获取微电网k近邻连接图；计算连接图中各监测点的度数分布，包括电压监测点度分布、功率监测点度分布和新能源监测点度分布，得到局部连接特征；分析连接图的连通分量结构，得到微电网状态的全局连接特征；根据局部连接特征和全局连接特征构建边界算子序列，得到同调群序列；计算同调群序列的持续性图谱，得到微电网运行数据的拓扑特征描述子；步骤S133、获取微电网拓扑特征描述子和k近邻连接图；在k近邻连接图中依次移除各监测点数据，得到子图序列；计算子图序列的拓扑特征描述子，得到特征变化序列；根据特征变化序列计算各监测点数据的异常影响程度，包括电压异常度量、功率异常度量和新能源出力异常度量，得到异常度量值；根据异常度量值标记微电网运行数据中的潜在异常点，得到异常点集合；步骤S134、获取微电网异常点集合和k近邻连接图；根据k近邻连接图提取异常点邻域的电压分布特征、功率分布特征和新能源出力分布特征，得到局部分布模式；基于局部分布模式构建微电网数据修正目标函数，包括电压修正目标、功率修正目标和新能源出力修正目标；通过迭代优化方式求解修正目标函数，得到异常点的修正值；将修正值替换原始异常点，得到修正后的微电网运行数据集。

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