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龙图腾网获悉中交建筑集团有限公司;中交雄安建设有限公司申请的专利基于人工智能的光储直柔系统调度检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：CN120978896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511499989.X，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权基于人工智能的光储直柔系统调度检测方法是由李维国;刘鹏飞;安天朋;姚向明;崔华勇;王冠中;任海洋设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的光储直柔系统调度检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及光储直柔调度技术领域，公开了基于人工智能的光储直柔系统调度检测方法。该方法包括接收系统实时运行参数及历史调度记录，借深度特征提取算法生成源荷特征向量；为分布式光伏阵列、储能单元及柔性负荷设备构建联邦调度图，用节点表能源实体、边表功率交互关系，结合增量学习更新图结构与权重，并部署于边缘计算节点集群；依源荷特征向量，在联邦调度图中经时空投影计算动态定位匹配调度需求的能源调度域；在调度域内，以多源向量融合算法融合电网拓扑特征、实时电价信号及负荷预测上下文，筛选满足约束的候选调度策略集合并排序，助力提升系统调度检测效率与可靠性。

本发明授权基于人工智能的光储直柔系统调度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的光储直柔系统调度检测方法，其特征在于，包括： 接收光储直柔系统的实时运行参数及历史调度记录，利用深度特征提取算法生成源荷特征向量； 针对分布式部署的光伏阵列、储能单元及柔性负荷设备，构建联邦调度图，所述联邦调度图通过节点表示能源实体，边表示能源实体间的功率交互关系，并基于增量学习机制更新图结构和连接权重，将所述联邦调度图部署于边缘计算节点集群； 根据所述源荷特征向量，在所述联邦调度图中通过时空投影计算，动态定位与调度需求匹配的能源调度域； 在所述能源调度域内，采用多源向量融合算法筛选满足调度约束的候选调度策略集合并排序，筛选过程融合电网拓扑特征、实时电价信号及负荷预测上下文； 所述针对分布式部署的光伏阵列、储能单元及柔性负荷设备，构建联邦调度图，包括： 通过图卷积网络提取能源实体的拓扑属性，将每个光伏阵列、储能单元或柔性负荷设备作为所述联邦调度图的节点，并为每个节点分配动态属性特征； 根据能源实体间的功率传输路径创建节点间的有向边，通过功率传输效率初始化边权重； 基于增量学习机制监测能源实体状态变化，当新增能源设备或修改运行模式时，仅更新关联节点及边权重，并通过滑动时间窗口调整边权重的衰减系数； 在边缘计算节点集群中部署分布式图引擎，加载更新后的联邦调度图； 所述根据所述源荷特征向量，在所述联邦调度图中通过时空投影计算，动态定位与调度需求匹配的能源调度域，包括： 采用图注意力网络对联邦调度图进行节点嵌入编码，生成包含拓扑语义的节点嵌入空间； 利用跨模态对齐模型将所述源荷特征向量映射至所述节点嵌入空间； 计算映射后向量与所有节点嵌入的余弦相似度，选取相似度最高的K个节点作为核心调度节点； 以核心调度节点为起点，根据边权重梯度向外扩展邻居节点，若邻居节点的调度关联度超过动态阈值则纳入候选节点集，迭代扩展直至满足预设的跳数或覆盖范围。

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