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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利基于数字孪生的虚拟电厂车网资源优化控制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：CN120955909B 。

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：202511468274.8，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权基于数字孪生的虚拟电厂车网资源优化控制方法及系统是由窦真兰;黄川;张春雁;谢婧;刘达伟;张刚;解佗设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的虚拟电厂车网资源优化控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数字孪生的虚拟电厂车网资源优化控制方法及系统，属于智能电网资源优化技术领域，方法包括采集视频流数据和电池状态数据，提取物理连接稳定性特征、热应力特征和能量状态特征，对电动汽车进行动态聚类，形成资源簇，以资源簇为智能体，构建基于多智能体深度强化学习算法的数字孪生协同优化模型，生成充放电控制指令。本发明通过引入计算机视觉评估物理连接可靠性，结合门控循环单元网络评估电池健康状态，实现了对车辆状态的全面感知，并通过动态聚类与多智能体深度强化学习的协同优化，解决了现有技术因状态评估不完整而导致的调度执行失败与电池寿命加速衰减的问题，提升了车网资源优化控制的安全性、精确性与可靠性。

本发明授权基于数字孪生的虚拟电厂车网资源优化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的虚拟电厂车网资源优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集并预处理充电端口区域的视频流数据和聚合电动汽车的电池状态数据，得到预处理后的视频流数据和电池状态数据，电池状态数据包括电池荷电状态数据和电池表面温度数据； 将预处理后的视频流数据输入三维卷积神经网络模型，提取物理连接稳定性特征，并建立预警机制，过程包括： 将预处理后的视频流数据按照预设的时间步长分割为包含连续图像帧的视频片段，作为三维卷积神经网络模型的输入； 三维卷积神经网络模型通过三维卷积核对视频片段进行卷积操作，提取包含时间维度和空间维度的时空特征； 将提取的时空特征输入至三维卷积神经网络模型的全连接回归层，输出标量值，并将标量值定义为物理连接稳定性特征； 设定物理连接稳定性的安全阈值，将物理连接稳定性特征的数值与安全阈值进行实时比较，当物理连接稳定性特征的数值低于安全阈值时，生成预警信号，并将对应的电动汽车从可调度资源池中移除； 从预处理后的电池状态数据中提取热应力特征和能量状态特征，过程包括： 计算当前时刻的预处理后的电池表面温度数据与前一个采样时刻的预处理后的电池表面温度数据之间的差值，并将差值除以两个采样时刻之间的时间间隔，得到热应力特征； 从预处理后的电池状态数据中提取能量状态特征，能量状态特征为经过标准化处理后的电池荷电状态数据； 将热应力特征和能量状态特征输入门控循环单元网络模型，输出电池的健康状态参数； 根据物理连接稳定性特征和健康状态参数，采用基于密度的噪声应用空间聚类算法，将接入的电动汽车划分为不同的资源簇； 以资源簇的聚合参数作为基于多智能体深度强化学习算法的数字孪生协同优化模型的输入，进行分布式协同求解，得到针对各资源簇的功率调节总量指令，并执行功率二次分配，生成充放电控制指令； 对物理连接稳定性特征、健康状态参数、资源簇和充放电控制指令进行可视化。

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