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龙图腾网获悉中南大学申请的专利储能系统可持续性效率评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品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：CN119886978B 。

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：202510381782.6，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权储能系统可持续性效率评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品是由陈晓红;吕建;刘咏梅;周志方;周翱杰;蔡诚成设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本储能系统可持续性效率评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种储能系统可持续性效率评估方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：从储能系统的可持续性评估维度中筛选出多个评估指标，评估指标包括投入指标和产出指标，产出指标包括期望产出指标和非期望产出指标，可持续性评估维度包括技术维度、经济维度、环境维度和社会维度，基于各评估指标的计算模型获取各评估指标的初始指标参数，对初始指标参数进行归一化处理，获得目标指标参数，基于非期望产出指标对预构建的原始评价模型进行调整，获得可持续性效率评估模型，将目标指标参数输入至可持续性效率评估模型，从而实现从多个可持续性维度中筛选出评估指标对储能系统进行可持续效率评估，有效地提升储能系统的效率评估准确性。

本发明授权储能系统可持续性效率评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种储能系统可持续性效率评估方法，其特征在于，所述储能系统可持续性效率评估方法包括： 从储能系统的可持续性评估维度中筛选出多个评估指标，所述评估指标包括投入指标和产出指标，所述产出指标包括期望产出指标和非期望产出指标，所述可持续性评估维度包括技术维度、经济维度、环境维度和社会维度； 构建各评估指标对应的计算模型，基于所述计算模型获取各评估指标的初始指标参数； 对所述初始指标参数进行归一化处理，获得目标指标参数； 基于所述非期望产出指标对预构建的原始评价模型进行调整，获得可持续性效率评估模型，所述原始评价模型为MSBM模型，所述MSBM模型基于SBM模型和SuperSBM模型构建，所述原始评价模型用于对期望产出指标进行分析和评估，所述可持续性效率评估模型为UO-MSBM模型，所述UO-MSBM模型用于对期望产出指标和非期望产出指标进行分析和评估； 将所述目标指标参数输入至所述可持续性效率评估模型，以对所述储能系统进行可持续性效率评估； 所述投入指标包括功率密度指标、能量密度指标、平准化储能成本指标和累积能源需求指标，所述期望产出指标包括就业指标，所述非期望产出指标包括全球变暖潜能值指标，所述计算模型包括平准化储能成本计算模型、累积能源需求计算模型、全球变暖潜能值计算模型、就业计算模型； 所述基于所述非期望产出指标对预构建的原始评价模型进行调整，获得可持续性效率评估模型，包括： 基于所述非期望产出指标对预构建的原始评价模型中的目标函数和约束条件进行调整，获得调整后的目标函数和调整后的约束条件； 基于所述调整后的目标函数和所述调整后的约束条件构建可持续性效率评估模型，所述可持续性效率评估模型包括： 其中，表示第个储能系统的可持续性效率值，表示第个储能系统的权重，表示投入冗余值，是预设正数，是二元变量，表示第个期望产出指标的期望产出不足值，代表第个非期望产出指标的非期望产出过剩值，代表期望产出指标的数量，代表非期望产出指标的数量，代表投入指标的数量，代表第个储能系统的第个归一化后的投入指标参数，代表第个储能系统的第个归一化后的产出指标参数，代表第个储能系统的第个归一化后的产出指标参数，代表第个储能系统的第个归一化后的投入指标参数，代表第个储能系统的第个归一化后的期望产出指标参数，代表第个储能系统的第个归一化后的期望产出指标参数，代表第个储能系统的第个归一化后的非期望产出指标参数，代表第个储能系统的第个归一化后的非期望产出指标参数。

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