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龙图腾网获悉长春华信电力成套设备有限公司申请的专利一种电力服务区域换电站站内控制系统及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：CN119382076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411377606.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种电力服务区域换电站站内控制系统及方法是由徐正吉;徐宏利;赵先臣;刘晟设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力服务区域换电站站内控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及换电站站内控制技术领域，特别涉及一种电力服务区域换电站站内控制系统及方法，解决现有技术中的服务区域换电站在多设备用电接入时难以进行有效预测和调度的技术问题，从系统结构、负荷预测、协调控制策略等方面对区域充电站协调调度系统进行了详细阐述该系统从实际出发，根据电动汽车充放电服务网络在结构上分层的特点，应用分层分区的电动汽车调度方法，建立了建立电动汽车充电站协调控制策略，实现不同调度需求，包括对充放电站的调度控制。

本发明授权一种电力服务区域换电站站内控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种电力服务区域换电站站内控制系统及方法，其特征在于，包括： 输入数据层，其用以为业务逻辑层的算法提供的数据支持； 所述业务逻辑层中的算法包括： 历史充电数据算法分析库、参数修正库、充电设施设备库、电动汽车数据、电池数据、实时数据接口以及调度指令接口； 所述历史充电数据算法分析库为所述业务逻辑层提供的支持数据包括：历史充电数据，所述历史充电数据包括：负荷预测学习数据、负荷预测数据、区域级调度数据以及站级协调控制的数据、参数修正数据； 所述参数修正库包括：曾经应用的参数修正策略、修正方案以及修正后结果； 其中，所述业务逻辑层产生区域内充放电站的预测结果和调度过程； 所述业务逻辑层包括预测学习模块、负荷预测模块、模型参数修正模块、区域级调度模块；以及 仿真评估模块； 其中，所述预测学习模块利用历史充电数据算法分析库不断调整负荷预测的模块和参数； 所述负荷预测模块进行的负荷预测数据包括： 站级、区域级预测数据； 所述模型参数修正模块根据负荷预测数据和实时数据对负荷预测模型以及模型中的参数进行修正，以确保负荷预测的数据贴近真实数据； 区域级调度模块将上级调度指令进行分解，结合各区域的负荷预测数据，形成各区域的调度计划，以通过站级协调控制根据站内负荷预测数据以及充电需求形成站内的协调控制策略； 仿真评估模块通过模拟不同的参数和条件对预测和调度结果进行仿真，并从削峰填谷和经济运行的角度来对协调控制策略进行评估； 之后，通过展示应用层在接收到所述业务逻辑层传来的数据之后，可将预测结果、调度方案以及仿真评估结果以简洁明了图表、曲线、表格，多种形式展示给用户，形成站内有序充电控制方案以及协调控制评估结果； 所述负荷预测模块被构建为一负荷预测模型； 所述负荷预测模型为充电站的负荷需求预测，且提供的预测数据信息包括：电动汽车数量及类型； 所述负荷预测模型在主平稳的序列负荷情况下采用：AR模型或者ARMA模型进行预测； 当采用所述ARMA模型基于EBL的机器学习方法进行预测时，所述模型修正过程为： 步骤S101，预设、并读取一个实例； 步骤S102，寻找响应规则，形成因果解释； 步骤S103，概括总体提取判断控制方式； 步骤S104，判断新的数据参数是否需要调整，结果为N时，则结束过程； 步骤S105，结果为Y时，将参数以不同长向、不同维度发散，并与实例精度对比参数是否满足要求，当判断为是时，则结束过程，判断为否时则重复步骤S105； 还包括有：协调控制方式： 所述协调控制方式的过程为： 将每天分为n个时段，协调控制决策包括两种，分别为一个以削峰填谷为目标，来减少电网负荷峰谷差，从而减轻电网调峰压力； 另一个以购电成本最低为目标，实现充电站盈利最大，协调控制决策采用Lemke算法控制所述协调控制决策。

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