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龙图腾网获悉广东莞银信息科技股份有限公司;中科众智(广东)科技有限公司申请的专利基于大数据的绿电储能调度方法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：CN119853180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510234221.3，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权基于大数据的绿电储能调度方法是由梁志斌;袁汉尧设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的绿电储能调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大数据的绿电储能调度方法，该基于大数据的绿电储能调度方法包括：根据用电侧的历史用电数据及实时自然语言数据，对历史用电数据及实时自然语言数据采用用电分析模型进行预测，得到用电预测结果及用电干扰因子；获取接入发电侧的发电厂的特征数据，对发电厂的特征数据采用电源分析模型进行预测，得到发电预测结果；根据电预测结果、用电干扰因子、发电预测结果及当前绿电存储量，确定绿电储能调度策略。本发明的有益效果为：提高了绿电储能调度效率。

本发明授权基于大数据的绿电储能调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的绿电储能调度方法，其特征在于，包括： 根据用电侧的历史用电数据及实时自然语言数据，对所述历史用电数据及所述实时自然语言数据采用用电分析模型进行预测，得到用电预测结果及用电干扰因子； 获取接入发电侧的发电厂的特征数据，对发电厂的特征数据采用电源分析模型进行预测，得到发电预测结果； 根据所述用电预测结果、所述用电干扰因子、所述发电预测结果及当前绿电存储量，确定绿电储能调度策略； 所述用电分析模型的训练过程包括： 获取所述历史电数据的时间序列数据，以及获取历史自然语言数据，所述时间序列数据用于表征受时间影响的用电数据，所述历史自然语言数据用于表征对用电产生偶发性影响的文本数据； 采用GRU循环神经网络对所述时间序列数据进行处理，得到第一融合特征，其中第一融合特征用于表征所述历史电数据与所述时间序列数据的依赖关系； 采用NLP语言模型对所述时间序列数据和所述历史自然语言数据进行处理，得到第二融合特征，所述第二融合特征用于表征时间序列数据与所述历史自然语言数据的依赖关系； 根据所述第一融合特征及所述第二融合特征进行连接，得到综合特征，根据所述综合特征确定所述用电分析模型，以及，根据所述综合特征确定用电扰动因子； 所述电源分析模型的训练过程包括： 获取数据集； 根据发电厂数据集进行特征工程处理，得到影响发电量的主要特征； 根据所述主要特征及所述特征数据，对每种类型的发电厂采用XGBoost回归训练，得到对应的基础机器学习模型； 对基础机器学习模型进行模型融合处理，得到所述电源分析模型。

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