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龙图腾网获悉南京卡威数字科技有限公司申请的专利新能源与电动汽车充电桩惯量聚合方法、系统及计算机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：CN120338857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510829641.6，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权新能源与电动汽车充电桩惯量聚合方法、系统及计算机程序产品是由王嘉杰;史耀轩;刘玉航;林培翔;韦子涵;孙志勇设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本新能源与电动汽车充电桩惯量聚合方法、系统及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种新能源与电动汽车充电桩惯量聚合方法、系统及计算机程序产品，属于智能电网技术领域，包括，获取各节点处惯量聚合商的惯量聚合上限；以惯量聚合商的惯量聚合成本最小为目标，构建惯量聚合商最优聚合模型，获取已知中标量下惯量聚合商的惯量最优聚合成本；根据惯量聚合商最优聚合模型获取报价样本数据集，建立基于深度残差网络结合自适应激活函数的曲线拟合模型，将报价样本数据集输入曲线拟合模型计算未知中标量下惯量聚合商的报价曲线。本申请考虑分布式电动汽车影响下更精确地预测惯量聚合商的报价曲线的同时减少了计算量，切实提高了惯量服务的可靠性和效率，具有显著的实用价值。

本发明授权新能源与电动汽车充电桩惯量聚合方法、系统及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种新能源与电动汽车充电桩惯量聚合方法，其特征在于，包括， 获取各节点处惯量聚合商的惯量聚合上限； 以惯量聚合商的惯量聚合成本最小为目标，构建惯量聚合商最优聚合模型，获取已知中标量下惯量聚合商的惯量最优聚合成本； 根据惯量聚合商最优聚合模型获取报价样本数据集，建立基于深度残差网络结合自适应激活函数的曲线拟合模型，将报价样本数据集输入曲线拟合模型计算未知中标量下惯量聚合商的报价曲线； 获取各节点处惯量聚合商的惯量聚合上限，包括： 计算各节点处面向功率缺额的惯量供给上限； 计算各节点处面向功率冗余的惯量供给上限； 取各节点面向功率缺额的可聚合惯量上限及面向功率冗余的可聚合惯量上限之间的最小值，作为各节点下惯量聚合商的惯量聚合上限； 惯量聚合商最优聚合模型的目标函数表示如下： 其中，为第k个分布式电动汽车的报价，表示第k个分布式电动汽车供给的可调发电或用电功率；为第k个配套分布式光伏的报价，表示第k个配套分布式光伏供给的可调发电或用电功率；表示节点b所要求的最大频率变化率；表示第k个分布式电动汽车在t时刻的供给惯量，表示第k个配套分布式光伏在t时刻的供给惯量； 惯量聚合商最优聚合模型的约束条件包括：各分布式电动汽车及各配套分布式光伏的可调节惯量上限约束、与中标量平衡的惯量聚合约束、下层电网潮流约束、新型电力系统最大频率变化率约束； 对采用的深度残差网络进行修改，包括： 采用自我门控激活函数替代线性整流函数； 在残差相加后增加批归一化层； 采用全连接层代替卷积操作； 通过遗传算法迭代更新超参数自主优化曲线拟合精度； 根据惯量聚合商最优聚合模型获取报价样本数据集，建立基于深度残差网络结合自适应激活函数的曲线拟合模型，将报价样本数据集输入曲线拟合模型计算未知中标量下惯量聚合商的报价曲线，包括： 步骤S31：根据惯量聚合商最优聚合模型获取报价样本数据集，并对报价样本数据集进行预处理； 步骤S32：对深度残差网络进行模型结构与参数初始化； 步骤S33：将报价样本数据集输入曲线拟合模型进行报价曲线拟合； 步骤S34：判断报价曲线是否完成拟合，若是，则进入步骤S36；若否，则进入步骤S35； 步骤S35：采用遗传算法改变残差块数量N及隐藏层维度d进行迭代优化，返回步骤S32； 步骤S36：输出最终报价曲线。

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