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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利一种智能充电调度系统及资源分配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：CN119918899B 。

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：202510406512.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种智能充电调度系统及资源分配方法是由吴华;程祉源;蒋成;李春辉设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能充电调度系统及资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明属于充电桩技术领域，提供了一种智能充电调度系统及资源分配方法，方法包括：数据采集、能源分配模型预测、电桩运输、能源供需比计算、电桩移动方案确定以及电桩回收。本发明通过能源需求数据、天气数据、路况数据以及能源分配模型生成能源调度方案，实现了根据历史数据和实时数据对能源分配进行设计，提高了分配的合理性和准确性；通过能源供需比计算和电桩移动方案确定，实现了紧急情况下的能源转移，提高了系统的容错率。

本发明授权一种智能充电调度系统及资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种智能充电资源分配方法，其特征在于，应用于一种智能充电调度系统，包括：数据采集模块，用于分别采集用户的下单信息、目标城市的天气信息、目标路段的交通信息，得到能源需求数据、天气数据以及路况数据；能源分配模块，用于将动态时间窗口内的所述能源需求数据、所述天气数据以及所述路况数据输入到预训练的能源分配模型中进行预测，得到能源调度方案；电桩运输模块，用于根据所述能源调度方案利用预备的移动充电车将移动充电桩运输到目标充电节点，并将所述移动充电桩放置到所述目标充电节点的电桩位置处；实时统计模块，用于根据所述能源需求数据计算每个充电节点的能源供需比；快速调整模块，用于当所述能源供需比低于预设的供电正常阈值时，根据预设的电桩筛选模型确定电桩移动方案，并利用所述移动充电车将所述电桩移动方案对应的所述移动充电桩转移到所述能源供需比低于预设的供电正常阈值的充电节点；电桩回收模块，用于当所述移动充电车返回充电电站时，利用所述移动充电车将目标范围内的充电节点中电量低于电量正常阈值的所述移动充电桩运送回所述充电电站进行电量补充； 所述方法包括： 分别采集用户的所述下单信息、目标城市的所述天气信息、目标路段的所述交通信息，得到所述能源需求数据、所述天气数据以及所述路况数据； 将动态时间窗口内的所述能源需求数据、所述天气数据以及所述路况数据输入到预训练的所述能源分配模型中进行预测，得到所述能源调度方案； 根据所述能源调度方案利用预备的所述移动充电车将所述移动充电桩运输到所述目标充电节点，并将所述移动充电桩放置到所述目标充电节点的电桩位置处； 根据所述能源需求数据计算每个充电节点的所述能源供需比； 当所述能源供需比低于预设的供电正常阈值时，根据预设的所述电桩筛选模型确定电桩移动方案，并利用所述移动充电车将所述电桩移动方案对应的所述移动充电桩转移到所述能源供需比低于预设的供电正常阈值的充电节点； 当所述移动充电车返回所述充电电站时，利用所述移动充电车将目标范围内的充电节点中电量低于电量正常阈值的所述移动充电桩运送回所述充电电站进行电量补充； 所述能源分配模型的训练过程，包括： 采集研究区域的运行数据，并根据时间顺序将所述运行数据划分为历史同期数据和动态窗口数据；所述运行数据包括：所述能源需求数据、所述天气数据以及所述路况数据； 根据所述动态窗口数据确定所述研究区域的能源冗缺数据，并利用能源冗缺数据确定所述研究区域的最优能源部署方案； 确定所述研究区域中的充电节点的位置，得到静态特征； 构建包含编码器、解码器的TFT网络； 以能源缺口和能源冗余为基础构建所述TFT网络的损失函数； 以所述历史同期数据、所述动态窗口数据以及所述静态特征为网络输入，以所述最优能源部署方案为网络目标输出，根据滑动窗口采样和早停策略利用所述损失函数对所述TFT网络进行训练，得到训练完成的所述能源分配模型； 所述损失函数的表达式为： ； 其中，；为所述损失函数的计算值；、分别为第一惩罚权重和第二惩罚权重；为L2正则化系数；为第t时间步的所述能源缺口；为第t时间步的所述能源冗余；为示性函数；为时间窗口长度；为所述TFT网络的模型参数。

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