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龙图腾网获悉南通理工学院申请的专利基于深度学习的无线电能传输自适应频率跟踪方法及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：CN120728898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511240598.6，技术领域涉及：H02J50/70；该发明授权基于深度学习的无线电能传输自适应频率跟踪方法及系统是由寇恒杏;廖英杰;陈慧;王青;吴芳;李朱峰;秦燕设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的无线电能传输自适应频率跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了基于深度学习的无线电能传输自适应频率跟踪方法及系统，涉及无线电传输技术领域，包括：确定发射端和多个接收端；接收多个功率需求信息；进行负载波动影响下的谐振频率动态匹配分析，生成动态发射参数序列；建立耦合效应网络，对动态发射参数序列进行优化，生成目标动态发射参数序列；进行电能传输，实时分析所述多个接收端的阻抗状态进行谐振频率稳定跟踪。通过本申请可以解决现有技术中存在由于多个接收端负载的不确定性和波动性以及频率耦合性，导致难以根据实时负载变化进行细粒度调整的技术问题，实现了在动态负载和频率波动下的高效频率匹配和能量传输，达到提升多设备共享环境中无线电能传输的稳定性和高效性的技术效果。

本发明授权基于深度学习的无线电能传输自适应频率跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的无线电能传输自适应频率跟踪方法，其特征在于，包括： 采集多设备共享无线电能传输平台的实时传输场景并解析，确定发射端和多个接收端； 接收所述多个接收端的多个功率需求信息； 调用多频共振分析模型对所述多个功率需求信息进行负载波动影响下的谐振频率动态匹配分析，生成所述发射端的动态发射参数序列； 对所述多个接收端进行谐振频率的耦合效应分析，建立耦合效应网络，对所述动态发射参数序列进行优化，生成目标动态发射参数序列； 以所述目标动态发射参数序列控制所述多设备共享无线电能传输平台进行电能传输，同时实时分析所述多个接收端的阻抗状态进行谐振频率稳定跟踪； 调用多频共振分析模型对所述多个功率需求信息进行负载波动影响下的谐振频率动态匹配分析，生成所述发射端的动态发射参数序列，包括： 基于所述多个功率需求信息对所述多个接收端进行历史匹配谐振频率检索，建立多个频率匹配空间； 对所述多个频率匹配空间进行负载波动影响下的谐振频率影响分析，建立多个优化频率匹配空间； 在所述多个优化频率匹配空间中分别随机选择一个发射参数控制粒子进行多个接收端的功率分配均衡优化，生成所述发射端的动态发射参数序列，其中，动态发射参数包括发射功率和频率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南通理工学院，其通讯地址为：226000 江苏省南通市崇川区永兴路211号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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