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龙图腾网获悉珠海市贡峰新能源开发有限公司申请的专利基于AI预测的双向逆变协同变流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：CN121012087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511549434.1，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权基于AI预测的双向逆变协同变流方法及系统是由章飞;梅沁园;周梁;孔英设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI预测的双向逆变协同变流方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AI预测的双向逆变协同变流方法及系统，涉及双向逆变协同变流技术领域。方法包括实时采集多维度运行数据，提取数据特征；预测未来预设时间段内的负载需求变化趋势；运用图神经网络构建多维度数据的动态关联网络；建立多目标协同优化模型，求解得到变流策略解集，筛选最优变流策略；将最优变流策略转化为PWM控制信号，调节双向逆变电路的开关状态，实现协同变流控制。本发明通过AI预测与多目标协同优化，提升电动两轮车电池充电变流效率，缩短充电时长、降能耗；提前感知多场景负载变化，快速调整策略防充电中断，适配性强；降低充电谐波，减电网与设备干扰，护电池免过充过热，延长寿命。

本发明授权基于AI预测的双向逆变协同变流方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI预测的双向逆变协同变流方法，其特征在于，包括： 实时采集双向逆变系统的多维度运行数据； 对所述多维度运行数据进行去噪处理，采用核主成分分析提取数据特征； 构建基于时空图卷积网络的负荷预测模型，结合所述数据特征，挖掘数据时空关联规律并预测未来预设时间段内的负载需求变化趋势； 采用自适应加权融合算法对多维度运行数据进行融合，运用图神经网络构建多维度数据的动态关联网络，挖掘数据间的耦合关系； 根据所述负载需求变化趋势与动态关联网络，建立以变流效率最大化、谐波畸变率最小化和开关损耗最低化为目标的多目标协同优化模型； 采用多目标粒子群优化算法求解所述多目标协同优化模型，得到变流策略解集，通过层次分析法筛选当前工况下的最优变流策略； 利用数字信号处理器将所述最优变流策略转化为PWM控制信号，并根据所述PWM控制信号调节双向逆变电路的开关状态，实现协同变流控制； 根据所述PWM控制信号调节双向逆变电路的开关状态的过程包括： S21、建立双向逆变电路的离散状态空间模型，公式表示为： 式中，为时刻状态向量，为开关控制信号，为扰动，为输出向量，A、B、C、D为系统矩阵，为测量噪声； S22、定义目标函数，公式表示为： 式中，J为模型预测控制的目标函数值，为预测时域，为控制时域，为在时刻对未来时刻的系统输出的预测值，为时刻参考输出，为在时刻对未来时刻的控制输入的预测值，Q、R为加权矩阵； S23、在每个控制周期内，求解带约束的二次规划问题，得到最优控制序列，将作为当前时刻PWM控制信号输出至开关管； 在下一控制周期，更新状态向量，重复步骤S21~S23，实现动态调节。

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