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龙图腾网获悉常州瑞物科技有限公司申请的专利基于时空演化的区域能源系统全寿命周期智能规划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：CN120875451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511186519.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于时空演化的区域能源系统全寿命周期智能规划方法是由高达;王宽;王玮鹏设计研发完成，并于2025-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空演化的区域能源系统全寿命周期智能规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于时空演化的区域能源系统全寿命周期智能规划方法，涉及能源规划技术领域，包括通过获取历史能源数据构建并训练时空演化模型，基于该模型分析能源设施成本和效益，采用多目标优化算法得到帕累托最优解，生成候选规划方案集合，进行时空动态仿真并计算综合评分，选择最高评分方案。本发明能够提高区域能源系统规划的科学性和适应性，实现能源成本与效益的平衡优化。

本发明授权基于时空演化的区域能源系统全寿命周期智能规划方法在权利要求书中公布了：1.基于时空演化的区域能源系统全寿命周期智能规划方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的历史能源数据，构建区域能源系统的时空演化模型，根据所述历史能源数据，对所述时空演化模型进行训练得到训练后的时空演化模型，包括： 将时空演化模型中的图元组集合组成动态知识图谱，从区域能源系统的历史数据中获取时序特征，基于所述时序特征计算节点之间的关联强度，根据所述关联强度更新所述动态知识图谱中的关联关系； 对所述动态知识图谱中节点间的关联关系进行分析，计算节点间的相互影响程度，将所述相互影响程度写入所述动态知识图谱的边集合中，得到包含影响关系的动态知识图谱； 对所述包含影响关系的动态知识图谱中的每个节点进行特征提取，基于节点的邻域信息生成节点特征向量；将所述节点特征向量与历史能源数据中的时空特征进行融合，通过权重系数调节所述节点特征向量和所述时空特征的融合比例，得到包含知识图谱信息的融合特征； 基于所述融合特征对不同区域的能源系统数据进行特征分析，计算不同区域数据的特征差异，通过减小所述特征差异实现区域特征对齐；针对所述区域特征对齐后的数据进行特征优化，生成用于模型训练的特征数据； 将所述特征数据与所述特征差异进行加权组合得到优化目标，通过优化所述优化目标对所述时空演化模型进行训练，得到具有迁移能力的训练后的时空演化模型； 基于所述训练后的时空演化模型，分析所述历史能源数据中能源设施成本以及能源效益，将所述成本和所述能源效益输入所述训练后的时空演化模型，采用多目标优化算法得到多个帕累托最优解； 根据所述多个帕累托最优解，利用所述训练后的时空演化模型生成区域能源系统的候选规划方案集合；将所述候选规划方案集合输入所述训练后的时空演化模型，对每个规划方案进行时空动态仿真，根据所述时空动态仿真的结果，计算每个规划方案的综合评分，选择具有最高综合评分的规划方案作为最终的区域能源系统规划方案。

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