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龙图腾网获悉光大绿色环保管理(深圳)有限公司;光大绿色环保技术服务(江苏)有限公司申请的专利一种基于大数据分析的零碳园区供能优化方法及系统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：CN120181629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510670914.7，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于大数据分析的零碳园区供能优化方法及系统是由朱福刚;王荣涛;胡明;黄展魏;陈玉青设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的零碳园区供能优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据分析的零碳园区供能优化方法及系统，S1.构建统一的园区能源运行数据集；S2.利用大数据处理技术对所述园区能源运行数据集进行特征提取与数据融合，生成未来时刻的能源供需预测结果；S3.构建零碳园区分布式储能调控优化模型；S4.利用改进混合优化算法对所述零碳园区分布式储能调控优化模型进行求解，生成多个分布式储能调控策略候选解；S5.对所述分布式储能调控策略候选解进行评估，依据预先设定的适应度评价指标，选取与当前园区能源供需状态最匹配的最优分布式储能调控策略，并将该最优策略作为调控方案。本发明能够在复杂动态环境下有效提高能源利用效率、降低储能损耗及碳排放，实现零碳园区的智能供能优化目标。

本发明授权一种基于大数据分析的零碳园区供能优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的零碳园区供能优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集能源运行数据，并对所采集的能源运行数据进行预处理，构建统一的园区能源运行数据集； S2.利用大数据处理技术对所述园区能源运行数据集进行特征提取与数据融合，基于历史园区能源运行数据集构建能源需求预测模型，并生成未来时刻的能源供需预测结果； S3.根据所述能源供需预测结果和分布式储能设备的实时园区能源运行数据集，构建零碳园区分布式储能调控优化模型； 所述S3包括以下步骤： S31.根据园区能源供需预测结果与实时园区能源运行数据集Dfinal，计算园区在时间t的能量平衡差值： 其中，表示构建的实时园区能源运行数据集中经数据融合后得到的实际能源供需情况，根据各分布式储能设备的当前可用充放电容量将能量平衡差值Δt按比例分配给各设备，定义分布式储能设备i在时间t的充放电控制变量xi,t： 其中，N为园区内分布式储能设备总数，为设备i在时间t的可用充放电容量： 其中，为设备i的最大充放电功率，与分别为设备i在时间t的最大与最小储能容量，Ei,t为设备i在时间t的当前储能状态； 通过计算能量平衡差值Δt并按各设备可用充放电容量的比例分配，实现分布式储能设备的充放电控制变量xi,t的定义，其中充放电控制变量xi,t0表示设备i在时间t应以该功率放电，充放电控制变量xi,t0表示设备i在时间t应以该功率充电； S32.构建零碳园区分布式储能调控优化模型，零碳园区分布式储能调控优化模型以同时提高能源利用效率、降低充放电损耗及减少碳排放为优化目标，零碳园区分布式储能调控优化模型的目标函数为： 其中，α、β及γ分别为能源供需平衡、充放电损耗及碳排放的权重系数，ξi,t表示设备i在时间t的碳排放成本； S33.采用分段函数定义量化储能设备在充放电过程中的碳排放成本： 其中，ηdis为储能设备的放电效率，ηch为储能设备的充电效率； S34.构建零碳园区分布式储能调控优化模型的约束条件，所述约束条件包括能量平衡约束、储能设备容量约束和充放电功率约束； S4.利用由萤火虫优化算法与变步长随机游走相结合构成的改进混合优化算法对所述零碳园区分布式储能调控优化模型进行求解，生成多个分布式储能调控策略候选解； S5.对所述分布式储能调控策略候选解进行评估，依据预先设定的适应度评价指标，选取与当前园区能源供需状态最匹配的最优分布式储能调控策略，并将该最优分布式储能调控策略作为调控方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人光大绿色环保管理(深圳)有限公司;光大绿色环保技术服务(江苏)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。