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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智能电表负荷数据的储能系统剩余容量动态预测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：CN121150041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511697609.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于智能电表负荷数据的储能系统剩余容量动态预测方法是由王恺;窦真兰;张春雁;贺静;张一彦;朱洪志;陆倚鹏;张珂;赵锴设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能电表负荷数据的储能系统剩余容量动态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于智能电表负荷数据的储能系统剩余容量动态预测方法，属于储能管理技术领域，步骤包括：获取智能电表的时序负荷、电压数据及外部环境数据，构建多条潜在能耗轨迹的概率状态空间；通过因果推断分解概率状态空间，量化时序特征与能耗变化的动态因果图谱，并推演包括置信区间的初步剩余容量预测；将实时智能电表数据投影至动态因果图谱的特征空间认知流形，解算幅度和方向的几何偏离向量，并量化为置信度加权的预测偏差；当预测偏差触发学习条件时，对初步剩余容量预测进行修正，并递归调整动态因果图谱中的依赖关系权重。本发明采用集成概率建模、因果推断与闭环自适应调整的技术方案，能够提升预测的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于智能电表负荷数据的储能系统剩余容量动态预测方法在权利要求书中公布了：1.基于智能电表负荷数据的储能系统剩余容量动态预测方法，其特征在于，步骤包括： 获取智能电表的时序负荷、电压数据及外部环境数据，构建多条潜在能耗轨迹的概率状态空间； 通过因果推断分解概率状态空间，量化时序特征与能耗变化的动态因果图谱，并推演包括置信区间的初步剩余容量预测，包括： 在概率状态空间内进行条件独立性检验，识别并剪除伪关联，确立时序特征与能耗变化之间的非循环因果结构，作为拓扑基础； 针对拓扑基础中的每条因果路径，量化非线性影响强度，并与时间演化相结合，形成动态因果图谱； 以概率状态空间中的多条潜在能耗轨迹为输入，在动态因果图谱上进行前瞻性传播演算，生成未来剩余容量的预测概率分布，基于预测概率分布确定置信区间，并从预测概率分布中提取期望轨迹作为初步剩余容量预测； 将实时智能电表数据投影至动态因果图谱的特征空间认知流形，解算幅度和方向的几何偏离向量，并量化为置信度加权的预测偏差，包括： 在特征空间认知流形上，计算实时智能电表数据到特征空间认知流形的最短测地距离，得到几何偏离向量； 从初步剩余容量预测的置信区间中，提取与几何偏离向量方向对齐的局部不确定性度量； 将几何偏离向量的幅度与局部不确定性度量的倒数进行非线性融合运算，生成置信度加权的预测偏差； 将几何偏离向量投影至拓扑基础的因果空间，识别受实时数据偏离影响的关键因果路径，生成初步归因结果； 结合预测概率分布中的不确定性信息，对初步归因结果进行置信度校准，量化每条关键因果路径对预测偏差的贡献权重，生成动态因果归因谱； 当预测偏差触发学习条件时，对初步剩余容量预测进行修正，并递归调整动态因果图谱中的依赖关系权重，包括： 以动态因果归因谱为引导，生成动态因果图谱的定向调整梯度； 基于预测偏差对定向调整梯度进行缩放，形成权重更新量； 将权重更新量应用于动态因果图谱，并通过执行前瞻性传播演算，对初步剩余容量预测进行修正。

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