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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种数字化电力储能系统动态网络重构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：CN119494644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411689350.3，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种数字化电力储能系统动态网络重构方法是由张占强;高颖琦;孟克其劳;刘文宇;高瑞峰设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字化电力储能系统动态网络重构方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力储能技术领域的一种数字化电力储能系统动态网络重构方法，S1.搭建储能系统；由智能层、控制层和数据层组成；S2.储能网络建模；采用图胶囊神经网络来学习储能网络的最优控制策略；S3.动态网络重构；基于马尔科夫决策过程生成故障应急响应模型；通过系统性优化储能网络的拓扑结构与最优控制策略，实现对故障区域的快速隔离，以及对储能设备及负载设备工作模式的动态调整和重新配置，确保储能网络在故障情境下仍能稳定运行，提高储能系统在动态环境中的灵活性和弹性容错性；通过减少传输过程中的能量损失、平衡网络负载和防止本地故障，以解决现有技术存在的技术问题，促进新型可再生能源系统的可持续发展。

本发明授权一种数字化电力储能系统动态网络重构方法在权利要求书中公布了：1.一种数字化电力储能系统动态网络重构方法，其特征在于，步骤如下： S1.储能系统搭建；储能系统由智能层、控制层和数据层组成；所述智能层获取储能系统当前的状态，并基于图神经网络提取出储能网络的节点特征信息，将强化学习代理决策出的动作信息传到控制层；所述控制层接收动作信息，并根据规则生成控制指令传输给数据层；所述数据层包括储能网络，储能网络接受控制指令做出调整，并将储能网络更新到控制中心； S2.储能网络建模；采用图胶囊神经网络来学习储能网络的最优控制策略，以储能网络中的设备和连接关系分别为节点和边来构建图胶囊神经网络，在图胶囊神经网络的基础上，为每个节点和边提取相应的特征，并对每个节点和边的特征进行编码，每个节点和边表示为一个胶囊，由一组特征向量构成，通过动态路由算法，在胶囊之间传递信息，逐层聚合与组合特征，从而捕获储能网络的高阶结构信息，进而结合图胶囊神经网络的消息传递机制，利用胶囊的特征向量进行迭代更新，逐步提取和优化储能系统的全局信息； S3.动态网络重构；基于能量离散化与数字化理念的组合控制方法，涵盖储能网络拓扑结构重构以及储能设备和负载设备重新配置，通过系统性优化储能网络的拓扑结构与最优控制策略，实现对故障区域的快速隔离，以及对储能设备及负载设备工作模式的动态调整和重新配置，基于马尔科夫决策过程生成故障应急响应模型，确保储能网络在故障情境下仍能稳定运行； 储能网络中故障应急响应的马尔可夫决策过程，记作 其中，S、A、、R分别表示状态、动作、转移概率和奖励； 动作A包括开关操作、储能设备充电状态操作和负载的工作状态操作；动作空间表示为 其中，表示可切换线路的数量，包括分段开关和联络开关；储能网络中可操作储能设备的数量表示为；线路开关通过二进制变量表示，0表示开关断开，1表示开关闭合；二进制变量表示储能充电状态，1表示储能设备充电，-1表示储能设备放电，0表示储能设备闲置；二进制变量表示负载的工作状态，1表示负载处于工作状态，0表示负载处于闲置状态。

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