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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于短途物流车的光储充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：CN119693181B 。

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：202411529275.4，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种基于短途物流车的光储充控制系统及方法是由包智程;谭艺航;王嘉阳;刘扬;陈奕康;袁新枚设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于短途物流车的光储充控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于短途物流车的光储充控制系统及方法，涉及光储充技术领域，具体包括：实时采集物流车的运行参数，基于运行参数，生成热补偿系数和有效光照强度；将热补偿系数和有效光照强度相综合，计算实际发电功率；采集若干组物流车运行过程中的历史时序数据及其对应的负载需求数据，构建深度学习模型，对模型进行训练，得到负载需求预测模型；将实时运行参数输入至模型，输出预测的负载需求，进行能量供需判断；建立区块链网络，定义智能合约，计算可出售电能。本发明的实施提升了物流车在运行过程中光伏发电的效率和可靠性。通过数据分析和深度学习模型的应用，物流车能够根据环境变化及时调整能量供需策略，确保能量充足。

本发明授权一种基于短途物流车的光储充控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于短途物流车的光储充控制系统，其特征在于，具体包括： 数据采集模块，用于实时采集物流车的运行参数，所述运行参数为光照强度、车内温度、风速大小、电池电压以及负载功率数据；基于无量纲化处理后的运行参数，生成物流车的热补偿系数和有效光照强度；将热补偿系数和有效光照强度相综合，并进行相关性分析，计算得到当前物流车的实际发电功率； 数据建模模块，用于采集若干组物流车运行过程中的历史时序数据及其对应的负载需求数据，所述历史时序数据为光照强度、车内温度、风速大小、电池电压以及负载功率数据；构建深度学习模型，利用处理好的数据对模型进行训练，得到负载需求预测模型； 负载预测模块，用于将物流车的实时运行参数输入至负载需求预测模型，输出得到预测的负载需求，根据实际发电功率与预测的负载需求进行能量供需判断； 区块链交易管理模块，用于建立一个区块链网络，定义智能合约，规定能量交易的条件和价格，计算可出售电能；定期收集交易数据和能量使用统计，以评估系统性能，利用反馈数据对深度学习模型进行再训练，提升负载需求预测的准确性； 所述生成物流车的热补偿系数和有效光照强度，所依据的公式如下： CT＝1-β*T-Tref 其中，CT为热补偿系数，T为车内温度，Tref为参考温度，β为温度系数； Reffective＝R*1-Scov 其中，Reffective为有效光照强度，R为车辆所处位置的光照强度，Scov为云层覆盖率； 所述采集的云层覆盖率Scov为物流车工作区域天空中被云层覆盖的比例，以百分比来表示，范围从0％到100％，通过气象局记载的天气数据和天气预报的预测结果采集工作区域的云层覆盖率； 所述计算得到物流车的实际发电功率，所依据的公式如下： Pgen＝CT*Reffective*A 其中，Pgen为实际发电功率，CT为热补偿系数，Reffective为有效光照强度，A为物流车上光伏组件的面积，通过物流车的产品规格书获取。

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