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龙图腾网获悉无锡云车物联网科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的供应链需求预测与动态优化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：CN120218989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510280708.5，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种基于人工智能的供应链需求预测与动态优化系统是由曾凡凡;沈迪;钱莺设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的供应链需求预测与动态优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的供应链需求预测与动态优化系统，涉及充电桩技术领域，包括感知模块，所述感知模块用于实时采集充电桩的运行数据，具体包括单桩日均充电次数和峰值功率持续时间；所述感知模块还用于动态获取区域内新能源车辆增长数据，并获取车辆电池容量分布数据；还用于周期性接收气象部门发布的极端天气预警信息；根据长期需求预测，确定新增充电桩数量，并在下一个长期时段内安装相应数量的充电桩；根据中期需求预测，实时监控区域内每个区域充电桩的电能储备和需求情况，动态调整充电桩的分布；根据短期需求预测，计算充电桩的动态分时定价，引导用户在不同时间段内合理使用充电桩；可以提高充电桩的利用率。

本发明授权一种基于人工智能的供应链需求预测与动态优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的供应链需求预测与动态优化系统，其特征在于，包括感知模块，所述感知模块用于实时采集充电桩的运行数据，具体包括单桩日均充电次数和峰值功率持续时间； 所述感知模块还用于动态获取区域内新能源车辆增长数据，并获取车辆电池容量分布数据； 还用于周期性接收气象部门发布的极端天气预警信息，并且，所述感知模块将所有数据进行传输； 还包括需求预测模块，所述需求预测模块用于接收所述感知模块的数据，并根据所述感知模块的数据得到预测周期后的需求预测结果，需求预测结果具体包括将预测周期分解为长期、中期和短期三个时段，得到长期时段的需求预测、中期时段的需求预测和短期时段的需求预测； 还包括动态优化模块，所述动态优化模块用于接收所述感知模块的数据和所述需求预测模块的需求预测结果，并根据上述需求预测结果中的长期时段的需求预测、中期时段的需求预测和短期时段的需求预测进行对应的动态优化； 所述需求预测模块的具体工作步骤为： 对于长期时段的需求预测，首先根据得到区域内过去三个长期时段新能源汽车销售数据，将三个长期时段新能源汽车销售数据归一化到[0,1]区间，选择64个LSTM单元，添加Dropout层以减少过拟合，连接一个Dense层，输出下一个长期时段新能源汽车的销售数据，完成模型的构建，将归一化后的三个长期时段新能源汽车销售数据输入至完成后的模型中，输出下一个长期时段的新能源汽车销售数据Pnew； 然后根据公式计算得到每一个长期时段的基础需求预测QhL，其中ΔGgrid为电网扩容影响； 然后将每一个长期时段基础需求预测QhL和每一个长期时段的实际需求相减，得到历史残差∈1； 选择MLP神经网络模型，将所有得到的历史残差∈1数据划分为训练集、验证集和测试集，按70％、15％、15％的比例划分，训练得到残差模型，将历史残差∈1带入残差模型中，得到下一个长期时段的残差∈； 然后根据公式计算得到长期时段的需求预测QL； 所述需求预测模块的具体工作步骤还包括： 对于中期时段的需求预测，根据公式 计算得到中期需求QM，其中ρ为区域经济活力因子，Sseason为季节波动系数，A为充电站辐射能力值，μ为距离衰减系数，R为充电站范围内的充电桩数量； 其中e-μd是一个距离衰减因子，用于描述充电需求随着距离的增加而逐渐减弱的现象，d为距离区域内充电站所在区域的距离衰减系数； 所述需求预测模块的具体工作步骤还包括： 对于短期时段的需求预测，具体方式为； 其中ΔT为当前温度和标准温度的差值，Rr为当前降雨强度，WS为当前风速，ΔC为电池容量衰减率，通过初始电池容量减去当前电池容量再除以初始电池容量得到，X为交通拥堵值，通过获取得到，其中TL为交通指数，为充电需求的基准值，即在没有其他影响因素的情况下，充电需求的基本水平。

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