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龍圖騰網獲悉吉林鐵道職業技術學院申請的專利電動汽車和可再生能源集成的能源管理測控系統及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：CN120143716B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510599109.X，技術領域涉及：G05B19/042；該發明授權電動汽車和可再生能源集成的能源管理測控系統及方法是由朱立東設計研發完成，并于2025-05-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本電動汽車和可再生能源集成的能源管理測控系統及方法在說明書摘要公布了：本發明涉及控制系統技術領域，具體公開了電動汽車和可再生能源集成的能源管理測控系統及方法，包括采集模塊、優化控制模塊、控制執行模塊、約束模塊及容錯模塊。采集模塊通過分布式傳感器網絡采集光伏、風電及電動汽車負荷數據，控制執行模塊通過多優先級消息隊列下發指令并閉環反饋；約束模塊通過因果推理解耦時空約束，結合聯邦學習更新策略網絡參數；容錯模塊基于貝葉斯網絡與生成對抗網絡動態容錯。方法涵蓋多源數據處理、分層優化指令生成、閉環校驗及抗干擾訓練流程，解決高維混合整數規劃求解困難及時空關聯性干擾引發的優化路徑偏離問題，實現能源供需動態平衡與低碳化運行。

本發明授權電動汽車和可再生能源集成的能源管理測控系統及方法在權利要求書中公布了：1.電動汽車和可再生能源集成的能源管理測控系統，其特征在于，包括： 采集模塊，用于采集光伏出力數據、風電出力數據及電動汽車負荷需求數據，并對采集的數據進行處理，輸出同步時序數據至優化控制模塊； 優化控制模塊，用于接收同步時序數據，按長期、中期、短期時間尺度分層生成優化指令： 長期優化層基于所述同步時序數據生成可再生能源出力及負荷需求的不確定性場景樹，結合儲能壽命損耗模型動態修正儲能容量閾值，并將修正后的閾值輸入至中期優化層； 中期優化層在模型預測控制框架中嵌入魯棒優化模型，根據所述修正后的儲能容量閾值及實時電價信號生成滾動優化指令，并將所述滾動優化指令傳輸至短期優化層； 短期優化層利用分布式求解器對所述滾動優化指令中的混合整數規劃問題進行分解，基于配電網節點電壓約束優先級生成充放電指令； 控制執行模塊，用于接收所述短期優化層生成的充放電指令，通過多優先級消息隊列向電動汽車雙向變流裝置下發指令，基于穩定性控制理論動態調整執行閾值，并將執行結果反饋至約束模塊； 約束模塊，用于通過雙重經驗回放機制更新所述優化控制模塊中的策略網絡參數，結合因果推理技術解耦所述充放電指令的時空關聯性約束，并將解耦后的約束輸入至所述短期優化層的分布式求解器； 容錯模塊，用于通過對抗樣本生成網絡模擬極端工況數據，注入所述優化控制模塊的策略網絡訓練數據集，基于貝葉斯網絡分析所述控制執行模塊的指令沖突根源，動態調整中期優化層的服務優先級。

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吉林鐵道職業技術學院，其通訊地址為：132299 吉林省吉林市永吉經濟開發區吉樺東路1號；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”。