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龙图腾网获悉珠海泰坦科技股份有限公司申请的专利一种基于V2G技术和机器学习的电能调峰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：CN119787460B 。

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：202510277637.3，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权一种基于V2G技术和机器学习的电能调峰方法是由苏梅;王绍志;李明明;余雪萍;钟炜锋;周发强设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于V2G技术和机器学习的电能调峰方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于V2G技术和机器学习的电能调峰方法，其利用车辆充电与放电相关运行数据结合数字地图信息进行聚类，并计算得到与配电网不同子区域对应的充电需求和反向授电容量，使随机性较强的个体车辆充放电行为所造成的电网负荷波动能够被较容易地处理；之后基于时间序列预测的思想利用各子区域的需求与授电容量建立和训练深度神经网络模型，能够对后续短期连续时段的各子区域负荷进行预测，从而可根据预测结果及时、高效地进行调峰决策，从车网层面提高“源‑荷互动”水平并充分发挥V2G技术的积极作用。

本发明授权一种基于V2G技术和机器学习的电能调峰方法在权利要求书中公布了：1.一种基于V2G技术和机器学习的电能调峰方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤1.提取一定时期内新能源电动车辆的历史运行数据，并对历史运行数据进行数据清洗和片段切分，得到充电片段和车辆作为供能源时的反向充电片段； 步骤2.分别从充电片段和反向充电片段中提取出充放电状态、电池电流和电压、车速、片段起止SOC、停车充电或反向充电的位置、车辆标识信息； 步骤3.针对车辆日常行驶所在的区域建立网格化数字地图，并在数字地图中标记出V2G设施；将停车充电位置和反向充电位置与数字地图中的网格单元匹配；将各网格单元均作为中央单元，与其相邻的网格拼接后得到合并网格单元，之后为充电片段和反向充电片段分别添加相应的合并网格单元标签； 步骤4.分别针对充电片段和反向充电片段进行聚类得到相应的充电聚类中心和反向充电聚类中心；将各充电聚类中心的位置与相应的中央单元位置进行匹配筛选，并忽略掉充电聚类中心位置不处于中央单元内的相应充电聚类簇；基于区域内配电网拓扑、节点设置以及负荷分布，为筛选的充电聚类簇和反向充电聚类簇中的各片段均添加相应的子区域标签； 步骤5.将单日按等间隔划分为若干时段，针对特定时段内的充电片段和反向充电片段，利用片段起止SOC结合时间序列分别计算充电容量和反向充电容量；统计单日在该时段内各子区域的充电需求容量，以及包含V2G设施的子区域从车辆上获取的授电容量；分别利用子区域充电需求容量和授电容量与各自对应的时间信息建立训练样本集； 步骤6.分别建立基于深度神经网络的充电需求容量和授电容量两个时间序列预测模型，利用训练样本集分别进行训练直至其稳定收敛或达到最大训练次数； 步骤7.利用训练好的两个时间序列预测模型预测后续短期时段各子区域的充电需求容量和授电容量，并确定出各子区域的等效需求容量，在此基础上对各子区域进行包括调整负荷分布和调整发电出力的调峰决策。

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