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龙图腾网获悉江西驴充充物联网科技有限公司申请的专利基于充电桩自组网的负载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：CN120090189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510562684.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于充电桩自组网的负载控制方法是由刘发荣;吴荣鹏;周文金;李鹏设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于充电桩自组网的负载控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于充电桩自组网的负载控制方法，涉及充电桩自组网负载控制技术领域，包括以下步骤：首先，对充电桩运行过程中的各种参数进行实时采集，确保获取高质量的原始数据，为后续的分析和模型评估提供坚实的数据基础。本发明通过实时数据采集、智能特征提取、深度学习评估与自适应动态调控，解决充电桩运行中的谐波共振、功率分配失衡及电网不稳定问题。高精度采集充电桩参数，并通过检测窗口机制提取谐波关键特征，利用深度学习模型进行智能评估，预测谐波异常趋势。当检测到谐振风险时，智能调整充电桩功率和无功补偿策略，优化负载分配，降低谐波共振风险，提升电网供电质量，使智能充电网络更具稳定性、可靠性和调度能力。

本发明授权基于充电桩自组网的负载控制方法在权利要求书中公布了：1.基于充电桩自组网的负载控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 首先，对充电桩运行过程中的各种参数进行实时采集； 在完成实时数据采集后，将充电桩的运行参数统一存储在数据平台中，构建标准化数据集合，同时对数据集合中的各项参数进行预处理； 从预处理后的数据中挖掘并提炼出表征充电桩谐波频率达到电网谐振点的关键特征，在检测窗口内，对提取出的关键特征进行分析，量化谐波频率的变化趋势； 将提取的关键特征输入到预先训练好的深度学习模型中，通过深度学习模型对当前谐波状态进行智能化评估； 当深度学习模型评估结果表明充电桩谐波频率达到电网谐振点，将基于实时谐波特征的动态变化，智能重构充电桩的功率调控策略，精准调整其输出功率及变换器工作频率，主动引导谐波频率远离谐振区间，同时，自适应优化无功补偿设备的投切模式，使其响应负载动态变化，灵活调整谐振频率分布； 从预处理后的数据中挖掘并提炼出表征充电桩谐波频率达到电网谐振点的关键特征，提炼出的特征包括电网等效阻抗在不同频率点的匹配情况和充电桩向电网回馈的谐波功率占比，将电网等效阻抗在不同频率点的匹配情况和充电桩向电网回馈的谐波功率占比在检测窗口下进行分析，分别生成谐波阻抗匹配参考值和谐波功率回流参考值，通过谐波阻抗匹配参考值和谐波功率回流参考值量化谐波频率的变化趋势； 将经过量化分析后的谐波阻抗匹配参考值和谐波功率回流参考值输入至预先学习好的深度学习模型中，通过深度学习模型生成谐波共振风险系数，通过谐波共振风险系数对当前谐波状态进行智能化评估； 将通过预先学习好的深度学习模型对当前谐波状态进行智能化评估时生成的谐波共振风险系数与预先设定的谐波共振风险系数参考阈值进行比对分析，对当前充电桩谐波状态进行划分，划分步骤如下： 若谐波共振风险系数大于谐波共振风险系数参考值阈值，则将当前充电桩谐波划分为谐波频率已达到电网谐振点；若谐波共振风险系数小于等于谐波共振风险系数参考值阈值，则将当前充电桩谐波划分为谐波频率已未达到电网谐振点。

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