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龙图腾网获悉比塔(上海)数据科技有限公司申请的专利应用于多源系统的再平衡动态调适方法及服务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：CN119994989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510459549.5，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权应用于多源系统的再平衡动态调适方法及服务系统是由陈全成设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于多源系统的再平衡动态调适方法及服务系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种应用于多源系统的再平衡动态调适方法及服务系统，涉及智慧能源技术领域，首先采集多源能源系统实时运行数据集合，涵盖能源供给、负荷需求及系统运行状态特征，接着对其进行动态供需偏差特征提取，生成包含供给、需求波动及系统稳定性偏差的特征集合，然后调用预训练的多源协同预测模型，基于上述特征集合生成含能源供给与负荷需求趋势预测特征的多源协同预测结果，再根据多源协同预测结果与实时运行数据进行动态调适策略匹配，得到能源输出调整、储能充放电及负荷优先级分配等策略集合。最后执行调适策略并获取反馈数据，基于此对多源协同预测模型参数优化，触发闭环调适操作，实现多源系统的再平衡动态调适。

本发明授权应用于多源系统的再平衡动态调适方法及服务系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于多源系统的再平衡动态调适方法，其特征在于，所述方法包括： 采集多源能源系统的实时运行数据集合，所述实时运行数据集合包括能源供给特征、负荷需求特征以及系统运行状态特征； 对所述实时运行数据集合进行动态供需偏差特征提取处理，生成包含供给波动特征、需求波动特征及系统稳定性偏差的动态供需偏差特征集合； 调用预训练的多源协同预测模型，基于所述动态供需偏差特征集合生成多源协同预测结果，所述多源协同预测结果包含能源供给趋势预测特征和负荷需求趋势预测特征； 根据所述多源协同预测结果与所述实时运行数据集合进行动态调适策略匹配处理，生成多源协同调适策略集合，所述多源协同调适策略集合包含能源输出调整策略、储能充放电策略及负荷优先级分配策略； 执行所述多源协同调适策略集合中的调适策略并获取调适执行反馈数据，基于所述调适执行反馈数据对所述多源协同预测模型进行参数优化以触发闭环调适操作； 所述对所述实时运行数据集合进行动态供需偏差特征提取处理，生成包含供给波动特征、需求波动特征及系统稳定性偏差的动态供需偏差特征集合，包括： 对所述能源供给特征中的光伏发电功率数据序列、风力发电功率数据序列及储能系统输出功率数据序列进行时间序列波动分析，提取所述光伏发电功率数据序列的瞬时功率变化率作为第一供给波动子特征，提取所述风力发电功率数据序列的功率标准差作为第二供给波动子特征，提取所述储能系统输出功率数据序列的充放电切换频率作为第三供给波动子特征； 对所述负荷需求特征中的工业负荷需求数据序列、商业负荷需求数据序列及居民负荷需求数据序列进行需求突变检测处理，确定所述工业负荷需求数据序列的突变时间点集合作为第一需求波动子特征，确定所述商业负荷需求数据序列的负荷波动幅度作为第二需求波动子特征，确定所述居民负荷需求数据序列的周期性波动模式作为第三需求波动子特征； 对所述系统运行状态特征中的电网频率偏差数据序列和电压偏差数据序列进行稳定性指标计算，得到电网频率偏差的累积偏移量作为第一稳定性偏差子特征，得到电压偏差的瞬时波动极值作为第二稳定性偏差子特征； 将所述第一供给波动子特征、所述第二供给波动子特征、所述第三供给波动子特征、所述第一需求波动子特征、所述第二需求波动子特征、所述第三需求波动子特征、所述第一稳定性偏差子特征及所述第二稳定性偏差子特征合并生成动态供需偏差特征集合； 所述调用预训练的多源协同预测模型，基于所述动态供需偏差特征集合生成多源协同预测结果，包括： 将所述动态供需偏差特征集合输入至多源协同预测模型的编码器层，通过所述编码器层对所述动态供需偏差特征集合进行多维度特征融合处理，生成包含供给需求耦合特征和系统稳定性关联特征的融合特征向量； 调用所述多源协同预测模型的时序预测层，对所述融合特征向量进行时间序列扩展处理，生成未来预设时间窗口内的能源供给趋势预测特征和负荷需求趋势预测特征； 其中，所述能源供给趋势预测特征包括光伏发电功率预测曲线、风力发电功率预测曲线及储能系统可调度容量预测曲线，所述负荷需求趋势预测特征包括工业负荷需求预测曲线、商业负荷需求预测曲线及居民负荷需求预测曲线； 将所述能源供给趋势预测特征与所述负荷需求趋势预测特征进行供需匹配度计算，生成包含供需缺口预测值和供需平衡时间点的多源协同预测结果； 所述执行所述多源协同调适策略集合中的调适策略并获取调适执行反馈数据，包括： 向所述多源能源系统的光伏逆变器控制器发送所述能源输出调整策略中的功率调整指令，获取光伏发电功率的实际调整响应数据； 向储能系统的双向变流器发送所述储能充放电策略中的充放电速率指令，获取储能系统的实际充放电功率数据； 向负荷管理终端发送所述负荷优先级分配策略中的负荷削减指令，获取实际负荷削减量数据； 将所述实际调整响应数据、所述实际充放电功率数据及所述实际负荷削减量数据合并生成调适执行反馈数据，并计算所述调适执行反馈数据与所述多源协同预测结果之间的策略执行偏差指标； 所述基于所述调适执行反馈数据对所述多源协同预测模型进行参数优化以触发闭环调适操作，包括： 将所述策略执行偏差指标输入至所述多源协同预测模型的反馈学习层，通过所述反馈学习层对所述编码器层的特征融合权重矩阵和所述时序预测层的时间窗口扩展参数进行动态调整； 根据调整后的特征融合权重矩阵和时间窗口扩展参数重新生成更新后的多源协同预测结果，并将所述更新后的多源协同预测结果与所述实时运行数据集合进行二次动态调适策略匹配处理，生成优化后的多源协同调适策略集合； 重复执行所述优化后的多源协同调适策略集合并迭代更新所述多源协同预测模型的参数，直至所述策略执行偏差指标低于预设的偏差阈值。

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