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龙图腾网恭喜中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司申请的专利综合能源系统的建模方法、装置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：CN114925611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210576947.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权综合能源系统的建模方法、装置是由杨鹏;朱祺;谢胤喆设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本综合能源系统的建模方法、装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种综合能源系统的建模方法、装置，方法包括：确定多个历史时间，并获取综合能源系统在每个历史时间下的多个特征；从多个特征中选择一个目标特征和多个非目标特征；将每个历史时间对应的多个非目标特征进行降维处理；根据多个历史时间对应的时间特征、多个历史时间对应的目标特征和降维后的非目标特征对每个神经网络模型进行训练；将训练后的神经网络模型进行融合处理，以得到目标神经网络模型。由此，以历史时间作为对齐数据，通过对历史时间下的多个特征对多个神经网络模型进行训练得到需要的模型，即无需数学原理即可实现对综合能源系统、系统中的电源设备的建模，可以在提高建模准确性的同时降低建模成本。

本发明授权综合能源系统的建模方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种综合能源系统的建模方法，所述综合能源系统包括多个电源设备，其特征在于，所述方法包括以下步骤：确定多个历史时间，并获取所述综合能源系统在每个所述历史时间下的多个特征；确定所述综合能源系统对应的建模对象，其中，所述建模对象为所述综合能源系统或者一个所述电源设备；从多个所述特征中选择所述建模对象对应的一个目标特征和多个非目标特征；将每个所述历史时间对应的多个所述非目标特征进行降维处理；构建多个不同的神经网络模型，根据多个所述历史时间对应的时间特征、多个所述历史时间对应的所述目标特征和降维后的非目标特征对每个所述神经网络模型进行训练；将多个训练后的神经网络模型进行融合处理，以得到所述建模对象对应的目标神经网络模型，在得到所述建模对象的目标神经网络模型之后，还包括：在所述综合能源系统发生变化时，确定变化后的非目标特征；将所述变化后的非目标特征通过主成分分析算法进行降维处理后，输入所述目标神经网络模型，以得到新的目标特征；将所述目标特征与所述新的目标特征进行比对，以得到所述目标特征的变化程度；根据所述目标特征的变化程度判断所述综合能源系统的变化对所述建模对象的影响程度。

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