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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市天德普儲(chǔ)能科技有限公司申請(qǐng)的專利光伏儲(chǔ)能電池組動(dòng)作智能調(diào)控方法和系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119382299B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411961078.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J7/00；該發(fā)明授權(quán)光伏儲(chǔ)能電池組動(dòng)作智能調(diào)控方法和系統(tǒng)是由熊蕓;王春蓮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本光伏儲(chǔ)能電池組動(dòng)作智能調(diào)控方法和系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種光伏儲(chǔ)能電池組動(dòng)作智能調(diào)控方法和系統(tǒng)。本發(fā)明實(shí)時(shí)采集光伏儲(chǔ)能電池組內(nèi)每個(gè)電池單元的狀態(tài)數(shù)據(jù)，并利用智能體模型進(jìn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)分析和目標(biāo)預(yù)測(cè)性評(píng)估，針對(duì)每個(gè)電池單元實(shí)現(xiàn)單體充放電動(dòng)作的調(diào)控和參數(shù)優(yōu)化。本發(fā)明準(zhǔn)確預(yù)測(cè)預(yù)定時(shí)間內(nèi)電池組的供電需求，進(jìn)而通過(guò)對(duì)電池單元的獨(dú)立監(jiān)測(cè)與控制，確保能源供應(yīng)與需求之間的最佳匹配。本發(fā)明動(dòng)態(tài)調(diào)整電池單元的充放電策略，不僅優(yōu)化了能量供應(yīng)效率，而且有效延長(zhǎng)了電池組整體的使用壽命。通過(guò)精細(xì)化單體管理，提升了光伏儲(chǔ)能電池組在復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下的性能和可靠性。

本發(fā)明授權(quán)光伏儲(chǔ)能電池組動(dòng)作智能調(diào)控方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種光伏儲(chǔ)能電池組動(dòng)作智能調(diào)控方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S101：根據(jù)季節(jié)、預(yù)估時(shí)段、天氣預(yù)報(bào)的外界因素，確定供電預(yù)測(cè)模式，進(jìn)而結(jié)合屬于同一供電預(yù)測(cè)模式下的歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)預(yù)定時(shí)間內(nèi)的供電需求；步驟S102：通過(guò)多類型傳感器，實(shí)時(shí)采集光伏儲(chǔ)能電池組內(nèi)每個(gè)電池單元的實(shí)時(shí)參數(shù)，并針對(duì)每個(gè)電池單元生成預(yù)期壽命的表示；步驟S103：根據(jù)預(yù)測(cè)的供電需求以及光伏儲(chǔ)能電池組內(nèi)每個(gè)電池單元的電池預(yù)期壽命量化表示值，建立供電需求面向各個(gè)電池單元分配模型；步驟S104：將電池組各個(gè)電池單元分配的供電需求作為狀態(tài)觀測(cè)量，輸入經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的實(shí)現(xiàn)電池組優(yōu)化管理的智能體模型，獲得針對(duì)電池組每個(gè)電池單元的控制動(dòng)作參數(shù)和目標(biāo)評(píng)估結(jié)果；根據(jù)所述控制動(dòng)作參數(shù)對(duì)電池組的每個(gè)電池單元的充放電動(dòng)作進(jìn)行控制，步驟S104中，智能體模型的狀態(tài)空間表示為，將所述電池組各個(gè)電池單元分配的供電需求作為狀態(tài)空間中的狀態(tài)觀測(cè)量；控制動(dòng)作空間，其中電池組中每個(gè)電池單元的充放電狀態(tài)動(dòng)作切換以及充放電功率參數(shù)作為該空間的控制動(dòng)作；智能體模型響應(yīng)于狀態(tài)觀測(cè)量決定控制動(dòng)作的響應(yīng)函數(shù)定義為，其中是該響應(yīng)函數(shù)實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)機(jī)制而采用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)張量；智能體模型針對(duì)能源供需平衡、電池組壽命、安全性的多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，基于狀態(tài)觀測(cè)量進(jìn)行目標(biāo)評(píng)估，定義目標(biāo)評(píng)估函數(shù)為，其中為該目標(biāo)評(píng)估函數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)張量；通過(guò)智能體訓(xùn)練，獲得響應(yīng)函數(shù)和目標(biāo)評(píng)估函數(shù)，通過(guò)其中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)張量和訓(xùn)練后的賦值和，實(shí)現(xiàn)響應(yīng)函數(shù)根據(jù)電池組的狀態(tài)觀測(cè)量輸出針對(duì)電池組的控制動(dòng)作，且電池組的狀態(tài)觀測(cè)量通過(guò)目標(biāo)評(píng)估函數(shù)能夠獲得目標(biāo)評(píng)估的持續(xù)優(yōu)化結(jié)果。

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