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龙图腾网获悉广东美智智能科技有限公司申请的专利一种混合储能逆变器的并机数据交互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：CN121076887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511614142.1，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权一种混合储能逆变器的并机数据交互系统及方法是由卢景添;陈瑾彬设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合储能逆变器的并机数据交互系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种混合储能逆变器的并机数据交互系统及方法，涉及电力系统技术领域，包括并机数据交互中心，数据采集监测模块，用于采集配电网络中的负载数据，并监测各混合储能逆变器的运行状态，进行特征分析以提取负载运行特征，得到负载运行特征序列表；负载预测模块，用于利用历史数据和负载运行特征序列表中的负载运行特征，结合预先训练的负载预测模型，获取负载趋向指数，对负载的变化趋势进行分析。本发明通过采集负载数据和监测逆变器运行状态，能够全面掌握系统运行情况，及时发现并处理异常，并结合负载预测模型，提前调整逆变器输出和切换运行模式，有效应对负载波动和电网故障，显著提升电力系统的稳定性和可靠性。

本发明授权一种混合储能逆变器的并机数据交互系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种混合储能逆变器的并机数据交互系统，包括并机数据交互中心，其特征在于，所述并机数据交互中心通信连接有如下模块，其中： 数据采集监测模块，用于采集配电网络中的负载数据，并监测各混合储能逆变器的运行状态，进行特征分析以提取负载运行特征，得到负载运行特征序列表； 负载预测模块，用于利用历史数据和负载运行特征序列表中的负载运行特征，结合预先训练的负载预测模型，获取负载趋向指数，对负载的变化趋势进行分析，具体包括： 从历史数据库中调取与当前预测时段相关的历史负载数据，同时从负载运行特征序列表中提取对应的负载运行特征，对负载运行特征数据进行归一化处理，并根据预测时间尺度对数据进行聚合，形成完整的特征数据集； 将特征数据集输入到基于长短期记忆网络作为模型架构预先训练好的负载预测模型中，负载预测模型根据输入的负载运行特征数据，输出与当前预测时段相同时间长度的负载变化预测值； 基于负载预测模型输出的负载变化预测值，分析当前预测时段的负载变化趋势，并将预测结果与实际负载数据进行对比，评估预测的准确性，若预测误差较大，则调整数据采集策略或重新训练模型，同时，将预测结果及其评估信息存储在系统数据库中； 所述当前预测时段的负载变化趋势的分析过程具体包括： 将经过预处理的特征数据集输入到预先训练好的基于长短期记忆网络的负载预测模型中，特征数据集包括归一化处理后的负载功率、负载功率波动率、负载功率因数、负载谐波含量和负载日均功率，通过层层神经元的传递和激活，对负载变化进行预测，输出与当前预测时段相同时间长度的负载变化预测值； 以负载预测模型输出的负载变化预测值为基础，分析各负载运行特征的负载变化预测值与其对应标准值的偏差程度，进而综合所有负载运行特征预测值与标准值的偏差程度，计算负载趋向指数； 将当前预测时段计算的负载趋向指数与前一时段的负载趋向指数进行对比，分析当前预测时段的负载变化趋势，判断当前预测时段内负载是呈现上升、下降或平稳波动的趋势； 所述负载趋向指数的计算过程为： 对于每个负载运行特征，计算其预测值与标准值的相对偏差，计算每个负载运行特征的相对偏差后，得到一个包含所有特征相对偏差的集合，其中，相对偏差由预测值与标准值相减并除以标准值而获取； 对每个负载运行特征的相对偏差进行平方，并将所有平方值相加，得到负载运行特征平方和，将得到的负载运行特征平方和除以负载运行特征的数量，获得平均平方偏差，进而对计算得到的平均平方偏差取平方根，得到标准差形式的偏差； 计算每个负载运行特征的相对偏差的绝对值，并求相对偏差的绝对值的平均值，得到相对偏差绝对平均值，进而对相对偏差绝对平均值取自然对数，获得绝对偏差值； 将标准差形式的偏差和绝对偏差值结合，得到最终的负载趋向指数； 控制调度模块，用于根据负载预测结果，结合各混合储能逆变器的运行状态，调整各混合储能逆变器的输出功率，并输出逆变器在不同运行模式之间进行切换的策略； 远程控制模块，用于结合各混合储能逆变器运行模式的切换策略，向配电网络中的开关装置发出远程控制指令，调整开关状态。

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