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龙图腾网获悉河南工学院申请的专利基于电力物联网的储能资源分配方法、装置、介质及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：CN120106526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510591989.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于电力物联网的储能资源分配方法、装置、介质及设备是由赵斌;王丹彤;牛冰月;王昊;王永浩;张敏;李婕设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电力物联网的储能资源分配方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于电力物联网的储能资源分配方法、装置、介质及设备。该方法通过对储能端的荷电状态预测，得到储能端的参考荷电状态序列，结合储能端的荷电状态限值确定储能端的电量调整区间，对电网的预测负荷序列进行重构，并采用训练损失函数进行监督，以生成满足预期的削峰填谷后的参考负荷序列，根据预测负荷序列和参考负荷序列确定参考修正量序列，根据参考修正量序列和电量调整区间对参考修正量序列评价，当评价结果满足预设条件，表示储能端能够满足所需调整电量，提高了储能资源分配的准确性，保证了削峰填谷的预期效果可实现，并通过负荷重构模型的迭代训练尽可能提高了削峰填谷的预期效果。

本发明授权基于电力物联网的储能资源分配方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于电力物联网的储能资源分配方法，其特征在于，所述方法包括： 获取M个储能端分别对应的历史荷电状态序列，其中，M为正整数； 针对任一储能端，根据该储能端对应的历史荷电状态序列和训练好的荷电状态预测模型，得到该储能端对应的参考荷电状态序列； 根据该储能端对应的参考荷电状态序列、该储能端对应的荷电状态上限值、该储能端对应的荷电状态下限值和该储能端对应的最大电量，确定该储能端对应的可放电量序列和可充电量序列； 根据M个储能端分别对应的可放电量序列，确定整体放电量序列； 根据M个储能端分别对应的可放电量序列，确定整体充电量序列； 根据获取到的历史负荷序列和训练好的负荷预测模型，得到预测负荷序列； 根据所述预测负荷序列、序列重构模型和训练损失函数，得到参考负荷序列，其中，所述根据所述预测负荷序列、序列重构模型和训练损失，得到参考负荷序列，包括： 将所述预测负荷序列输入所述序列重构模型中，得到重构负荷序列； 根据所述重构负荷序列、所述预测负荷序列和所述训练损失函数，计算得到训练损失，其中，所述根据所述重构负荷序列、所述预测负荷序列和所述训练损失函数，计算得到训练损失，包括： 对所述预测负荷序列进行累加，得到第一负荷量； 对所述重构负荷序列进行累加，得到第二负荷量； 根据所述第一负荷量和所述第二负荷量的差值，确定第一子损失； 以所述重构负荷序列的方差作为第二子损失； 将所述第一子损失与预设第一权重相乘，得到第一相乘结果； 将所述第二子损失与预设第二权重相乘，得到第二相乘结果； 以所述第一相乘结果和所述第二相乘结果之和作为所述训练损失； 根据所述训练损失对所述序列重构模型的参数进行更新，直至所述训练损失收敛，得到训练好的序列重构模型； 将所述预测负荷序列输入所述训练好的序列重构模型中，得到所述参考负荷序列； 根据所述预测负荷序列和所述参考负荷序列，确定参考负荷差值序列，根据所述参考负荷差值序列，确定参考修正量序列； 根据所述参考修正量序列、整体放电量序列和所述整体充电量序列，确定所述参考修正量序列的评价参数，其中，所述参考修正量序列包括N个预设时间点分别对应的参考修正量，所述整体放电量序列包括N个预设时间点分别对应的整体放电量，所述整体充电量序列包括N个预设时间点分别对应的整体充电量，N为正整数； 所述根据所述参考修正量序列、整体放电量序列和所述整体充电量序列，确定所述参考修正量序列的评价参数，包括： 针对任一预设时间点，若该预设时间点对应的参考修正量小于该预设时间点对应的整体放电量且该预设时间点对应的参考修正量大于该预设时间点对应的整体充电量，确定该预设时间点对应的子评价值为第一预设值； 否则，计算该预设时间点对应的整体放电量与该预设时间点对应的参考修正量的第一差值； 计算该预设时间点对应的参考修正量与该预设时间点对应的整体充电量的第二差值； 以所述第一差值和所述第二差值中的较小值作为目标值，根据该预设时间点对应的参考修正量对所述目标值进行映射处理，以映射处理结果作为该预设时间点对应的子评价值； 遍历N个预设时间点，将得到的N个预设时间点分别对应的子评价值相加，以相加结果作为所述参考修正量序列的评价参数； 若所述评价参数满足预设条件，则确定所述参考修正量序列为目标修正量序列； 若所述评价参数不满足所述预设条件，则以预设步长更新所述第二权重，返回执行所述根据所述预测负荷序列、序列重构模型和训练损失函数，得到参考负荷序列的步骤； 根据所述目标修正量序列，确定M个储能端在预设时间点分别对应的预估充电量或者预估放电量。

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