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龙图腾网获悉江苏优亿诺智能科技有限公司申请的专利一种结合能量管理的储能效率提升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：CN119891281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411947902.6，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权一种结合能量管理的储能效率提升方法及系统是由石多侠;戴伟设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合能量管理的储能效率提升方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合能量管理的储能效率提升方法及系统，涉及智能电网技术领域，包括，通过传感器网络采集储能单元状态数据、环境数据和负载数据，通过互联网获取电网信息，并实时处理；基于多层级记忆网络构建预测模型，预测未来负荷需求和电能供应情况；根据预测结果，结合储能单元实时状态和电网信息，生成初步充放电指令，发送到边缘节点；在边缘节点对初步充放电指令进行初步决策，生成局部充放电计划，并上传到云端服务器；云端服务器汇总局部充放电计划，并进行全局优化，生成最终充放电指令，下发到储能单元；本发明通过基于多层级记忆网络构建的预测模型，显著提高了预测的精度，同时通过物理约束嵌入机制，确保了预测结果的可信度。

本发明授权一种结合能量管理的储能效率提升方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合能量管理的储能效率提升方法，其特征在于：包括， 通过传感器网络采集储能单元状态数据、环境数据和负载数据，通过互联网获取电网信息，并实时处理； 基于多层级记忆网络构建预测模型，预测未来负荷需求和电能供应情况，具体步骤如下， 将经过处理后的多源数据集按照时间尺度，分解为短期、中期和长期数据子集； 对于短期数据子集，采用标准LSTM单元构建短期记忆子网络，捕捉储能单元的短期波动特性； 对于中期数据子集，采用双向LSTM单元构建中期记忆子网络，捕捉储能单元的中期波动特性； 对于长期数据子集，采用注意力增强机制的LSTM单元构建长期记忆子网络，捕捉储能单元的长期波动特性； 通过使用注意力增强机制将短期、中期和长期子网络的输出向量进行动态加权融合，捕捉不同时间尺度之间的交互关系，得到多层级记忆网络的融合向量，表达式如下： 其中，αi为第i个子网络的注意力权重，i为子网络数量的索引，Wa为注意力增强机制的权重矩阵，hi为第i个子网络的隐藏向量，ba为注意力增强机制的偏置项，N为子网络数量，H为多层级记忆网络的融合向量； 基于多层级记忆网络构建预测模型； 通过预测模型的全连接层接收融合向量H，进行训练，将H投影到目标输出空间，在预测公式中引入物理约束嵌入机制，表达式为： y＝σWoH+bo×clipA,0,1； 其中，y为预测值，σ为Sigmoid激活函数，Wo为全连接层的权重矩阵，bo为全连接层的偏置向量，A为物理约束条件，clipA,0,1表示将物理约束条件A限制在[0,1]； 在预测模型训练过程中，使用梯度下降法优化预测模型参数Wo和bo； 利用均方误差和平均绝对误差对模型的预测性能进行评估； 训练完成的预测模型接收实时多源数据集，对负荷需求和电能供应进行预测； 根据预测结果，结合储能单元实时状态和电网信息，生成初步充放电指令，发送到边缘节点； 在边缘节点对初步充放电指令进行初步决策，生成局部充放电计划，并上传到云端服务器； 云端服务器汇总局部充放电计划，并进行全局优化，生成最终充放电指令，下发到储能单元。

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