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龍圖騰網獲悉廣東莞銀信息科技股份有限公司;中科眾智(廣東)科技有限公司申請的專利基于大數據的綠電儲能調度方法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：CN119853180B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510234221.3，技術領域涉及：H02J3/46；該發明授權基于大數據的綠電儲能調度方法是由梁志斌;袁漢堯設計研發完成，并于2025-02-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大數據的綠電儲能調度方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于大數據的綠電儲能調度方法，該基于大數據的綠電儲能調度方法包括：根據用電側的歷史用電數據及實時自然語言數據，對歷史用電數據及實時自然語言數據采用用電分析模型進行預測，得到用電預測結果及用電干擾因子；獲取接入發電側的發電廠的特征數據，對發電廠的特征數據采用電源分析模型進行預測，得到發電預測結果；根據電預測結果、用電干擾因子、發電預測結果及當前綠電存儲量，確定綠電儲能調度策略。本發明的有益效果為：提高了綠電儲能調度效率。

本發明授權基于大數據的綠電儲能調度方法在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據的綠電儲能調度方法，其特征在于，包括： 根據用電側的歷史用電數據及實時自然語言數據，對所述歷史用電數據及所述實時自然語言數據采用用電分析模型進行預測，得到用電預測結果及用電干擾因子； 獲取接入發電側的發電廠的特征數據，對發電廠的特征數據采用電源分析模型進行預測，得到發電預測結果； 根據所述用電預測結果、所述用電干擾因子、所述發電預測結果及當前綠電存儲量，確定綠電儲能調度策略； 所述用電分析模型的訓練過程包括： 獲取所述歷史電數據的時間序列數據，以及獲取歷史自然語言數據，所述時間序列數據用于表征受時間影響的用電數據，所述歷史自然語言數據用于表征對用電產生偶發性影響的文本數據； 采用GRU循環神經網絡對所述時間序列數據進行處理，得到第一融合特征，其中第一融合特征用于表征所述歷史電數據與所述時間序列數據的依賴關系； 采用NLP語言模型對所述時間序列數據和所述歷史自然語言數據進行處理，得到第二融合特征，所述第二融合特征用于表征時間序列數據與所述歷史自然語言數據的依賴關系； 根據所述第一融合特征及所述第二融合特征進行連接，得到綜合特征，根據所述綜合特征確定所述用電分析模型，以及，根據所述綜合特征確定用電擾動因子； 所述電源分析模型的訓練過程包括： 獲取數據集； 根據發電廠數據集進行特征工程處理，得到影響發電量的主要特征； 根據所述主要特征及所述特征數據，對每種類型的發電廠采用XGBoost回歸訓練，得到對應的基礎機器學習模型； 對基礎機器學習模型進行模型融合處理，得到所述電源分析模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東莞銀信息科技股份有限公司;中科眾智(廣東)科技有限公司，其通訊地址為：523015 廣東省東莞市東城街道東城路東城段283號9棟1103室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。