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龙图腾网获悉广州帝能电子科技有限公司申请的专利一种基于数字孪生的换电柜动态负载均衡控制系统及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：CN121180041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511464578.7，技术领域涉及：B60L53/60；该发明授权一种基于数字孪生的换电柜动态负载均衡控制系统及方法是由蔡信培;于华光;杨浩辉;吴小鹏设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的换电柜动态负载均衡控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的换电柜动态负载均衡控制系统及方法，涉及均衡控制技术领域；本发明通过实时采集换电柜全要素数据及环境全要素数据，构建并更新高保真数字孪生引擎；提取历史与实时特征数据，利用融合注意力机制和改进LSTM神经网络进行多因素需求预测；基于预测结果与实时数据，计算各柜体动态负载权重；构建包含用户引导与运维调度的策略空间并生成初始方案集；利用数字孪生引擎对方案进行仿真推演与评估，输出最优控制策略；本发明有效克服了现有技术中负载不均、调度滞后和决策孤立的问题，实现了从被动响应到主动干预的转变，显著提升了资源利用率、用户满意度与系统运营效率。

本发明授权一种基于数字孪生的换电柜动态负载均衡控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的换电柜动态负载均衡控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于换电柜全要素数据和环境全要素数据对数字孪生引擎进行映射更新，得到映射更新后的数字孪生引擎； S2、从映射更新后的数字孪生引擎中提取历史换电柜特征数据和实时换电柜特征数据； S3、基于换电柜数据特性，对LSTM神经网络进行改进，得到初始换电预测网络；使用历史换电柜特征数据训练初始换电预测网络，得到最终换电预测网络； 将实时换电柜特征数据输入至最终换电预测网络，得到预测换电数据； S4、基于实时换电柜数据和预测换电数据，对每个换电柜进行负载评估，得到换电柜动态负载权重集； 所述S4包括以下步骤： S41、将换电柜与预测换电数据中的换电柜所在的区域数据进行关联，得到换电柜预测需求数据；对换电柜预测需求数据进行归一化，得到归一化后的换电柜数据； S42、基于换电柜的营运目标，分别设定电池存量、预测需求、电池健康度和交通拥堵指数的权重，并构建换电柜动态负载权重计算公式； 将归一化的换电数据中的每一个换电柜数据分别输入至换电柜动态负载权重计算公式，得到换电柜动态负载权重集； S5、构建包含用户引导策略和运维调度策略的策略空间；基于换电柜动态负载权重集和策略空间，得到初始方案集； 所述S5包括以下步骤： S51、设定权重阈值；将换电柜动态负载权重集中≥权重阈值的权重作为高权重高权重，将换电柜动态负载权重集中＜根据权重阈值的权重作为低权重换电柜； 根据权重阈值识别出换电柜动态负载权重集中高权重和低权重的柜体集群，得到高权重换电柜集合和低权重换电柜集合； S52、构建包含用户引导策略和运维调度策略的策略空间；基于高权重换电柜集合、低权重换电柜集合以及策略空间，生成初始方案集； 所述S52包括以下步骤： S521、根据换电柜动态负载权重差值、距离、历史用户价格敏感性构建用户引导策略公式； 针对每一对源柜和目标柜，根据每一对源柜和目标柜的权重差值、距离、历史用户价格敏感性，通过用户引导策略公式，得到初始用户策略方案集； S522、将高权重柜体视为需要补货的点，低权重柜体视为需要取货的点，结合实时交通数据，为运维车辆规划不同的取货、送货和行驶路径方案，得到初始运维调度策略方案集； 所述初始用户策略方案和初始运维调度策略方案集共同构成初始方案集； S6、使用映射更新后的数字孪生引擎对初始方案集中的方案进行仿真验证，得到最优控制策略。

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