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龙图腾网获悉合肥华思系统股份有限公司申请的专利基于AI大模型的绿电实时交易方法、系统、介质和设备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：CN119417652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510019824.1，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权基于AI大模型的绿电实时交易方法、系统、介质和设备是由陈伟;王绪伟;陈胜根设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI大模型的绿电实时交易方法、系统、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI大模型的绿电实时交易方法、系统、介质和设备，包括：利用每个交易节点分别获取各个负荷节点的需求特征、各个储能节点的质量特征、各个绿电节点的质量特征；构建训练样本集和基于AI大模型的训练模型，并利用训练样本集对训练模型进行训练，并将训练通过的训练模型作为绿电实时交易模型；利用每个交易节点分别将每个负荷节点的需求特征、每个储能节点的质量特征、每个绿电节点的质量特征输入绿电实时交易模型中，得到每个负荷节点的最优交易组合和报价方案。本发明能够实时根据各个负荷节点的需求实时给出经济性最优的最优交易组合和报价方案，在满足负荷需求的情况下，用户成本最低。

本发明授权基于AI大模型的绿电实时交易方法、系统、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于AI大模型的绿电实时交易方法，其特征在于，参与绿电实时交易的主体包括N个绿电节点、K个储能节点、M个负荷节点及X个交易节点，每个交易节点均与N个绿电节点、K个储能节点和M个负荷节点通信连接； 所述方法包括： 利用每个交易节点分别获取各个负荷节点的需求特征、各个储能节点的质量特征、各个绿电节点的质量特征；其中，每个交易节点包括系统地理位置； 负荷节点的需求特征包括：负荷节点所在地点、最大需求功率、最大需求功率持续时长、持续运行功率、持续运行功率时长以及负荷转换效率； 绿电节点的质量特征包括绿电节点所在地点、初始发电成本系数、绿电节点装机年限、实时最大出力功率、最大出力功率可持续时间、额定出力功率、额定出力时长以及绿电转换效率； 储能节点的质量特征包括储能节点所在地点、初始投资成本系数、储能节点装机年限、储能节点额定容量、初始额定功率、SOC、SOH、自耗电及储能转换效率； 构建训练样本集和基于AI大模型的训练模型，并利用训练样本集对训练模型进行训练，并将训练通过的训练模型作为绿电实时交易模型； 利用每个交易节点分别将每个负荷节点的需求特征、每个储能节点的质量特征、每个绿电节点的质量特征输入绿电实时交易模型中，得到每个负荷节点的最优交易组合和报价方案； 其中，利用训练样本集对训练模型进行训练，具体包括： 利用训练样本集对训练模型进行训练，得到一次训练通过的训练模型； 利用微调网络对一次训练通过的训练模型进行强化修正，得到二次训练通过的训练模型，将二次训练通过的训练模型作为绿电实时交易模型； 其中，构建训练样本集，具体包括： 分别利用每个交易节点获取各个负荷节点的历史需求特征、各个储能节点的历史质量特征、各个绿电节点的历史质量特征； 根据各个负荷节点的历史需求特征、各个储能节点的历史质量特征、各个绿电节点的历史质量特征以及各个交易节点和预设的谈判交易策略，得到每个负荷节点的历史最优交易组合和报价方案； 根据每个负荷节点的历史需求特征、每个储能节点的历史质量特征、每个绿电节点的历史质量特征以及各个交易节点和对应的历史最优交易组合和报价方案，构建训练样本集； 其中，预设的谈判交易策略具体包括： 根据每个负荷节点的历史需求特征、每个储能节点的历史质量特征、每个绿电节点的历史质量特征，分别得到每个负荷节点的需求特征集、每个储能节点的质量特征集、每个绿电节点的历史质量特征集； 根据每个负荷节点的历史需求特征集，得到负荷节点需求数据集合；其中，负荷节点需求数据集合包括每个负荷节点参与交易的需求数据； 根据每个绿电节点的历史质量特征集，得到绿电交易形式数据集合；其中， 绿电交易形式数据集合包括每个绿电节点可响应各个负荷节点的需求的绿电交易形式数据； 根据每个储能节点的历史质量特征集，得到储能交易形式数据集合；其中储能交易形式数据集合包括每个储能节点可响应各个负荷节点的放电需求或者各个绿电节点的充电需求的储能交易形式数据； 根据负荷节点需求数据集合、储能交易形式数据集合、绿电交易形式数据集合得到交易成本数据集合； 建立负荷交易运行单位成本集合、储能交易调度单位成本集合和绿电交易调度单位成本集合； 根据交易成本数据集合、负荷交易运行单位成本集合、储能交易调度单位成本集合、绿电交易调度单位成本集合，得到交易总成本集合；其中，交易总成本集合包括每个负荷节点在各个交易节点参与交易时的交易总成本； 对交易总成本集合中的每个负荷节点在各个交易节点的交易总成本分别进行优先级排序，将最低的总成本作为每个负荷节点的最终成本； 将每个负荷节点以及其最终成本对应的交易节点、绿电节点和储能节点形成每个负荷节点的历史最优交易组合，并利用每个负荷节点的最终成本对应的交易节点根据预设的报价策略进行报价； 其中，交易成本数据集合包括第一交易成本数据集合和第二交易成本数据集合；其中，根据交易成本数据集合、负荷交易运行单位成本集合、储能交易调度单位成本集合、绿电交易调度单位成本集合，得到交易总成本集合，具体包括： 根据第一交易成本数据集合、负荷交易运行单位成本集合、储能交易调度单位成本集合、绿电交易调度单位成本集合，得到第一交易总成本集合； 根据第二交易成本数据集合、负荷交易运行单位成本集合、储能交易调度单位成本集合、绿电交易调度单位成本集合，得到第二交易总成本集合； 对交易总成本集合中的每个负荷节点在各个交易节点的总成本分别进行优先级排序，将最低的总成本作为每个负荷节点的最终成本，具体包括： 分别对第一交易总成本集合和第二交易总成本集合中的每个负荷节点在各个交易节点的总成本进行优先级排序； 将第一交易总成本集合中的每个负荷节点的最低总成本作为每个负荷节点的第一总成本； 将第二交易总成本集合中的每个负荷节点的最低的总成本作为每个负荷节点的第二总成本； 根据每个负荷节点的第一总成本和第二总成本，将第一总成本和第二总成本中最低的总成本作为每个负荷节点的最终成本。

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