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龙图腾网获悉江苏云发智能科技有限公司申请的专利一种充放电控制系统及电子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：CN119651718B 。

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：202411786707.X，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权一种充放电控制系统及电子设备是由韩桂海设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种充放电控制系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种充放电控制系统及电子设备，S1.构建充电桩多目标优化模型；S2.初始化混沌粒子群优化算法；S3.对粒子群中的每个粒子依据充电桩多目标优化模型中的目标函数；S4.循环迭代直至混沌粒子群优化算法达到收敛条件；S5.生成充电桩运行环境的预测结果；S6.更新当前最优粒子和全局最优粒子；S7.根据优化后的全局最优粒子生成充电桩多目标充放电优化控制策略，将该优化控制策略应用于充电桩充放电控制执行模块，执行充电桩的多目标充放电控制。本发明能够快速求解复杂场景下的全局最优解，满足电动汽车充电桩在大规模部署场景中的高效运行需求。

本发明授权一种充放电控制系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种充放电控制系统，其特征在于，包括如下步骤： S1.构建充电桩多目标优化模型，将多目标优化问题参数化为充电桩多目标优化模型，定义目标函数和约束条件； S2.初始化混沌粒子群优化算法，设定粒子数量、粒子初始位置、粒子速度范围及混沌映射函数，基于混沌映射生成具有全局搜索能力的初始粒子分布，并将初始粒子分布用于充电桩多目标优化模型的求解； S3.对粒子群中的每个粒子依据充电桩多目标优化模型中的目标函数，计算各粒子的适应度值，依据适应度值对粒子进行排序，选取当前最优粒子和全局最优粒子，将其存储为全局最优解的初始候选解； S4.将初始候选解作为参考解，结合混沌扰动机制，通过非线性混沌映射函数对粒子的当前位置和速度进行更新，更新后的粒子状态用于下一次适应度值的计算，并基于参考解的适应度进行比较和筛选，增强粒子群跳出局部最优解的能力，循环迭代直至混沌粒子群优化算法达到收敛条件； S5.利用贝叶斯推理模型对充电桩运行环境中的动态数据进行实时建模和预测，并生成充电桩运行环境的预测结果； S6.将贝叶斯推理模型生成的充电桩运行环境预测结果引入混沌粒子群优化算法，动态调整充电桩多目标优化模型中的目标权重和约束条件，利用更新后的优化模型重新计算粒子适应度值，并更新当前最优粒子和全局最优粒子； S7.根据优化后的全局最优粒子生成充电桩多目标充放电优化控制策略，将该优化控制策略应用于充电桩充放电控制执行模块，执行充电桩的多目标充放电控制； 所述S1包括： S11、构建充电桩多目标优化模型，将优化目标参数化为目标函数，包括能耗最小化目标函数minF1、电网负载平衡目标函数minF2和用户满意度最大化目标函数minF3； S12、定义充电桩多目标优化模型的约束条件，包括： 充电功率约束： Pmin≤Pt≤Pmax； 其中，Pt为第t时刻的充电功率，Pmin和Pmax分别为充电桩允许的最小和最大充电功率； 电网负载限制： Lt≤Lmax； 其中，Lt为第t时刻的电网负载，Lmax为电网可承受的最大负载； 用户充电需求满足约束： 其中，Ei为第i个用户在其充电时间段内获得的充电量，和分别为第i个用户的充电起始时间和结束时间，为第i个用户所需的最小充电量； S13、将多目标优化问题转化为充电桩多目标优化模型，综合考虑能耗最小化、电网负载平衡和用户满意度最大化三个目标，通过加权求和法将多目标优化问题转化为单目标优化问题： minF＝w1minF1+w2minF2-w3minF3； 其中，w1、w2、w3为目标权重系数； S14、定义充电桩多目标优化模型的决策变量为各时间段的充电功率Pt。

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