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龍圖騰網獲悉南京卡威數字科技有限公司申請的專利新能源與電動汽車充電樁慣量聚合方法、系統及計算機程序產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120338857B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510829641.6，技術領域涉及：G06Q30/0201；該發明授權新能源與電動汽車充電樁慣量聚合方法、系統及計算機程序產品是由王嘉杰;史耀軒;劉玉航;林培翔;韋子涵;孫志勇設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本新能源與電動汽車充電樁慣量聚合方法、系統及計算機程序產品在說明書摘要公布了：本申請公開了一種新能源與電動汽車充電樁慣量聚合方法、系統及計算機程序產品，屬于智能電網技術領域，包括，獲取各節點處慣量聚合商的慣量聚合上限；以慣量聚合商的慣量聚合成本最小為目標，構建慣量聚合商最優聚合模型，獲取已知中標量下慣量聚合商的慣量最優聚合成本；根據慣量聚合商最優聚合模型獲取報價樣本數據集，建立基于深度殘差網絡結合自適應激活函數的曲線擬合模型，將報價樣本數據集輸入曲線擬合模型計算未知中標量下慣量聚合商的報價曲線。本申請考慮分布式電動汽車影響下更精確地預測慣量聚合商的報價曲線的同時減少了計算量，切實提高了慣量服務的可靠性和效率，具有顯著的實用價值。

本發明授權新能源與電動汽車充電樁慣量聚合方法、系統及計算機程序產品在權利要求書中公布了：1.一種新能源與電動汽車充電樁慣量聚合方法，其特征在于，包括， 獲取各節點處慣量聚合商的慣量聚合上限； 以慣量聚合商的慣量聚合成本最小為目標，構建慣量聚合商最優聚合模型，獲取已知中標量下慣量聚合商的慣量最優聚合成本； 根據慣量聚合商最優聚合模型獲取報價樣本數據集，建立基于深度殘差網絡結合自適應激活函數的曲線擬合模型，將報價樣本數據集輸入曲線擬合模型計算未知中標量下慣量聚合商的報價曲線； 獲取各節點處慣量聚合商的慣量聚合上限，包括： 計算各節點處面向功率缺額的慣量供給上限； 計算各節點處面向功率冗余的慣量供給上限； 取各節點面向功率缺額的可聚合慣量上限及面向功率冗余的可聚合慣量上限之間的最小值，作為各節點下慣量聚合商的慣量聚合上限； 慣量聚合商最優聚合模型的目標函數表示如下： 其中，為第k個分布式電動汽車的報價，表示第k個分布式電動汽車供給的可調發電或用電功率；為第k個配套分布式光伏的報價，表示第k個配套分布式光伏供給的可調發電或用電功率；表示節點b所要求的最大頻率變化率；表示第k個分布式電動汽車在t時刻的供給慣量，表示第k個配套分布式光伏在t時刻的供給慣量； 慣量聚合商最優聚合模型的約束條件包括：各分布式電動汽車及各配套分布式光伏的可調節慣量上限約束、與中標量平衡的慣量聚合約束、下層電網潮流約束、新型電力系統最大頻率變化率約束； 對采用的深度殘差網絡進行修改，包括： 采用自我門控激活函數替代線性整流函數； 在殘差相加后增加批歸一化層； 采用全連接層代替卷積操作； 通過遺傳算法迭代更新超參數自主優化曲線擬合精度； 根據慣量聚合商最優聚合模型獲取報價樣本數據集，建立基于深度殘差網絡結合自適應激活函數的曲線擬合模型，將報價樣本數據集輸入曲線擬合模型計算未知中標量下慣量聚合商的報價曲線，包括： 步驟S31：根據慣量聚合商最優聚合模型獲取報價樣本數據集，并對報價樣本數據集進行預處理； 步驟S32：對深度殘差網絡進行模型結構與參數初始化； 步驟S33：將報價樣本數據集輸入曲線擬合模型進行報價曲線擬合； 步驟S34：判斷報價曲線是否完成擬合，若是，則進入步驟S36；若否，則進入步驟S35； 步驟S35：采用遺傳算法改變殘差塊數量N及隱藏層維度d進行迭代優化，返回步驟S32； 步驟S36：輸出最終報價曲線。

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