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龙图腾网获悉天津安捷物联科技股份有限公司申请的专利基于AI预测的光储充动态功率分配控制方法及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：CN121813340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610281675.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于AI预测的光储充动态功率分配控制方法及系统是由刘金赞;王海亮;梁建磊设计研发完成，并于2026-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI预测的光储充动态功率分配控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于AI预测的光储充动态功率分配控制方法及系统，该方法通过传感器网络采集光伏、储能、充电、电网及环境多维度运行数据，经预处理得到历史与实时数据集；利用历史数据集训练AI联合预测模型，输出光伏出力与充电负荷需求预测结果；输入系统运行约束条件参数划定优化边界；结合预测结果与约束条件，通过多目标优化算法求解各功率模块功率指令基准值，实现全局最优分配；基于硬件运行参数及预测与实时值偏差修正基准值，下发指令并监测运行、触发故障保护。本发明有效解决传统系统功率调度僵化、光伏消纳率低、储能寿命损耗大、电网冲击显著、预测精度不足、能量传输损耗高及多目标协调弱的问题。

本发明授权基于AI预测的光储充动态功率分配控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI预测的光储充动态功率分配控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 1数据采集与预处理：通过传感器网络采集光储充系统的多维度运行数据，对采集到的所述多维度运行数据进行预处理，得到历史数据集与实时数据集； 2AI模型训练与预测：利用所述历史数据集训练AI联合预测模型，通过训练好的所述AI联合预测模型对所述实时数据集进行处理，得到光伏出力与充电负荷需求的预测结果； 3约束条件输入：输入所述光储充系统运行过程中的约束条件参数，划定功率优化分配的边界范围； 4全局功率优化分配：结合步骤2得到的预测结果与步骤3输入的约束条件参数，采用多目标优化算法求解指定功率模块的功率指令基准值，以实现多目标下的全局最优功率分配规划； 5实时功率修正与执行：基于硬件运行参数与预测值，及硬件运行参数和实时值的偏差，对步骤4得到的功率指令基准值进行实时修正，将修正后的功率指令下发至指定功率模块，实时监测指定功率模块运行状态，并触发故障保护机制； 6模型自适应更新：持续监测预测值与实时值的偏差情况，根据偏差反馈自适应更新所述AI联合预测模型的参数，使所述AI联合预测模型适应环境与负荷的动态变化； 步骤4中，所述多目标优化算法为粒子群算法，目标函数表达式为： ； 式中，、、为权重系数，通过层次分析法根据场景需求调整；为光伏消纳率，，为光伏实际消纳功率，为光伏出力预测值；为储能最佳荷电状态，用于兼顾充放电能力与寿命；为峰谷电价套利收益，，为谷时电网取电功率，为谷时电价，为峰时电网取电功率，为峰时电价； 对步骤4得到的功率指令基准值进行实时修正，包括硬件参数修正； 所述硬件参数修正过程，采集直流母线电压与模块功率传输损耗，若直流母线电压低于设定下限，则增大储能放电功率或电网取电功率；若直流母线电压高于设定上限，则增大储能充电功率或降低光伏输出功率。

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