买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种基于卷积网络的储能用户行为动态辨识方法及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：CN121210855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511770901.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于卷积网络的储能用户行为动态辨识方法及系统是由窦真兰;陈洪堃;庞莉萍;何丽娜;郦申聪;佘晓敏;孙雨桐设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积网络的储能用户行为动态辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积网络的储能用户行为动态辨识方法及系统，属于电能管理与控制技术领域，方法包括获取智能电表的储能运行数据和外部环境数据；对储能运行数据和外部环境数据进行数据预处理，生成融合数据集；获取用于提取空间特征的卷积网络和用于提取时间特征的长短期记忆网络，利用卷积网络和长短期记忆网络对融合数据集进行时空特征分层提取与融合，生成时空联合特征；获取表征设备运行约束的储能物理模型，基于时空联合特征和储能物理模型对用户行为进行动态辨识，生成用户行为标识。本发明采用卷积神经网络与长短期记忆网络，结合储能系统的物理模型约束，能够实现储能用户行为的动态、精准辨识，提升对用户行为分析的可靠性。

本发明授权一种基于卷积网络的储能用户行为动态辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积网络的储能用户行为动态辨识方法，其特征在于，步骤包括： 获取智能电表的储能运行数据和外部环境数据； 对储能运行数据和外部环境数据进行数据预处理，生成融合数据集； 获取用于提取空间特征的卷积网络和用于提取时间特征的长短期记忆网络，利用卷积网络和长短期记忆网络对融合数据集进行时空特征分层提取与融合，生成时空联合特征，其中包括：将融合数据集转换为二维网格形式，生成二维网格数据； 在二维网格数据中，一个维度代表时间的流逝，另一个维度则代表在同一时刻下不同的物理特征； 利用卷积网络对二维网格数据进行空间特征提取，并利用长短期记忆网络对融合数据集进行时间特征提取；对提取的空间特征和时间特征进行自适应加权融合，生成时空联合特征； 获取表征设备运行约束的储能物理模型，基于时空联合特征，生成初步行为预测，利用储能物理模型对初步行为预测进行约束，生成物理约束特征，结合物理约束特征和时空联合特征，生成用户行为标识，具体为，将物理约束特征向量和时空联合特征向量进行拼接，形成一个包含数据模式和物理可行性双重信息的增强特征向量，将增强特征向量输入决策层，输出最终的用户行为标识； 其中，所述储能物理模型包括：获取储能设备的物理参数，物理参数包括充放电效率、内阻变化和容量衰减；基于物理参数，建立一个能够描述设备运行边界的数学模型；基于数学模型，形成储能物理模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网上海市电力公司，其通讯地址为：200122 上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。