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龙图腾网获悉普特氢能(广州)供应链有限公司申请的专利一种基于大数据的氢能全链路调度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：CN120655058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511027582.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于大数据的氢能全链路调度系统及方法是由巫晓斌;巫尚泽;钟丽芳设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的氢能全链路调度系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及氢能调度技术领域，尤指一种基于大数据的氢能全链路调度系统及方法。系统包括氢能链路数据采集模块、氢能供需预测模块、制氢储运匹配模块、氢能链路调度优化模块和安全反馈模块。通过分布式传感网络采集涵盖氢气生产至终端利用的多维运行数据，采用随机微分方程与神经随机过程预测供需趋势，结合链路约束构建强化学习优化模型生成初始调度方案，再以人工势场算法构建图结构路径规划模型优化全链路调度，最终通过模糊逻辑控制实现安全评估与闭环反馈调控。本发明有助于推动氢能产业链各环节运行的数字化、智能化和高效化发展，全面提升了氢能全链路运行效率与智能化水平。

本发明授权一种基于大数据的氢能全链路调度系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的氢能全链路调度系统，其特征在于，包括依次通信连接的氢能链路数据采集模块、氢能供需预测模块、制氢储运匹配模块、氢能链路调度优化模块和安全反馈模块； 所述氢能链路数据采集模块用于通过分布式传感网络，实时采集氢能全链路的多维运行数据；所述全链路包括氢气生产、压缩、储存、运输、加注及终端利用的环节； 所述氢能供需预测模块用于基于所述多维运行数据，采用随机微分方程和神经随机过程构建的氢能供需预测模型，对氢气供给侧与需求侧的时空动态变化趋势进行动态演化与预测，输出供需预测结果； 所述制氢储运匹配模块用于基于所述供需预测结果，结合所述多维运行数据，提取链路运行约束条件，采用强化学习驱动的多目标联合优化策略，生成初始调度方案； 所述氢能链路调度优化模块用于基于所述初始调度方案，采用基于人工势场算法的图结构路径规划方法构建氢能链路调度模型，对运输路径中的瓶颈节点、拥塞区段及高风险区域进行动态规避计算，结合调度时序和资源成本约束，生成全链路最优调度指令集； 所述安全反馈模块用于基于所述全链路最优调度指令集，采集实时监测数据，采用模糊逻辑控制规则对链路运行进行安全评估与干预决策，识别异常状态并触发闭环控制反馈，输出安全干预指令，包括调度修正建议、风险预警信息及安全调控参数调整指令； 其中，所述氢能供需预测模块的运行过程包括以下步骤： 对所述多维运行数据进行预处理操作，包括归集，实施异常剔除、缺失补全与时空特征归一化，重构为结构化、时序连续的输入特征矩阵； 基于所述输入特征矩阵，采用随机微分方程和神经随机过程联合建模，构建表征氢气供给与需求动态演化特性的氢能供需预测模型； 将所述输入特征矩阵输入至所述氢能供需预测模型，采用数值积分和神经网络驱动的随机过程推演，对各区域氢气供给侧和需求侧的时空动态变化趋势进行动态仿真与预测，输出供需预测结果，包括氢气供需曲线、相应的置信区间、未来各时段各区域的供需趋势、供需缺口、预测置信区间及潜在风险区段。

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