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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司;南方电网科学研究院有限责任公司申请的专利一种面向储能调度决策的源荷匹配率预测方法、系统、设备、介质和产品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：CN119577582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411704522.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种面向储能调度决策的源荷匹配率预测方法、系统、设备、介质和产品是由程哲;毛田;黄军;赵文猛;王滔;周保荣;唐国毅设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向储能调度决策的源荷匹配率预测方法、系统、设备、介质和产品在说明书摘要公布了：本发明涉及电网数据预测技术领域，公开了一种面向储能调度决策的源荷匹配率预测方法、系统、设备、介质和产品，通过构建基于深度学习算法的初始源荷匹配率预测模型，利用预测误差函数和决策评估函数构成混合损失函数，并基于混合梯度下降学习方法对初始源荷匹配率预测模型进行参数优化，得到源荷匹配率预测模型，从而对源荷匹配率进行准确预测，提高了预测源荷匹配率下的决策精度。

本发明授权一种面向储能调度决策的源荷匹配率预测方法、系统、设备、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种面向储能调度决策的源荷匹配率预测方法，其特征在于，包括： 基于深度学习算法对历史源荷匹配率样本集合进行训练，构建初始源荷匹配率预测模型； 构建预测误差函数和决策评估函数，并根据所述预测误差函数和所述决策评估函数构成混合损失函数，包括： 将所述预测误差函数和所述决策评估函数进行加权计算，得到所述混合损失函数； 所述预测误差函数采用混合均方差函数； 所述决策评估函数的构建过程，包括： 根据真实源荷匹配率下的最优决策和所述初始源荷匹配率预测模型所预测的源荷匹配率下的最优实际决策的差距确定决策的遗憾度； 对所述决策的遗憾度进行松弛处理，并确定所述决策的遗憾度的最小上界，得到代理遗憾度； 根据所述代理遗憾度确定替代遗憾度损失函数，并将所述替代遗憾度损失函数作为决策评估函数； 基于混合梯度下降学习方法，利用所述混合损失函数对所述初始源荷匹配率预测模型进行参数优化，得到源荷匹配率预测模型，包括： 根据所述混合损失函数确定预测源荷匹配率的混合梯度； 利用所述混合梯度以随机梯度下降的方式对所述初始源荷匹配率预测模型进行参数优化，得到源荷匹配率预测模型；所述源荷匹配率预测模型用于对未来时刻的源荷匹配率进行预测。

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中国南方电网有限责任公司;南方电网科学研究院有限责任公司，其通讯地址为：510663 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11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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