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龙图腾网获悉西安精石电气科技有限公司申请的专利基于智能学习的光伏储能控制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：CN120127716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510600467.8，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权基于智能学习的光伏储能控制方法是由邵航空;喻家明;郭磊设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能学习的光伏储能控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，更具体地，本发明涉及基于智能学习的光伏储能控制方法，所述方法包括：通过指数平滑法对每项光伏储能数据序列进行预测，基于预测误差获取历史高误差模式，计算各历史高误差模式的调整系数，基于同一项储能数据序列中实时高误差模式与历史高误差模式的相似度，筛选相似模式，将相似模式中各历史高误差模式对应的相似度作为权重，对相应历史高误差模式的调整系数进行加权平均，以基于加权调整系数，调整对应项的最新高误差数据的预测值，并基于调整后的预测值进行光伏储能控制。本发明可以提高得到的每项光伏储能数据的预测值的准确性，从而实现对光伏储能的精准控制。

本发明授权基于智能学习的光伏储能控制方法在权利要求书中公布了：1.基于智能学习的光伏储能控制方法，其特征在于，包括： 获取在各采样点采集的多项光伏储能数据，得到多项储能数据序列； 利用指数平滑法对每项储能数据序列中的各数据进行预测，将每项储能数据序列中预测误差大于预设误差阈值的数据，作为高误差数据，将高误差数据连续出现的次数大于或等于预设值的连续高误差数据段，作为一个历史高误差模式，以获取每项储能数据序列中的所有历史高误差模式；基于预测误差，筛选每项储能数据序列中的历史高误差模式，并以减小预测误差为目标，基于各历史高误差模式中的数据数量，以及对应历史高误差模式中数据的实际值和预测值之比，计算各历史高误差模式的调整系数； 获取每项储能数据序列的实时高误差模式，按照与所述实时高误差模式的相似度的修正值大小，对相同项的各历史高误差模式进行排列，并将从前往后选取的若干个历史高误差模式组成的集合，作为所述实时高误差模式的相似模式； 将所述相似模式中各历史高误差模式与所述实时高误差模式的相似度作为权重，对所述相似模式中所有历史高误差模式的调整系数进行加权平均，以基于加权调整系数，调整对应项的最新高误差数据的预测值，并基于调整后的预测值进行光伏储能控制。

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