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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种卫星能源系统智控方法和存储介质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：CN120335379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510813906.3，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种卫星能源系统智控方法和存储介质是由薛均晓;李超;魏宁;王军;王聪;孙立剑;林承君设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卫星能源系统智控方法和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种卫星能源系统智控方法和存储介质，其中，该方法包括：获取卫星能源系统的实时运行数据；将实时运行数据输入卫星能源系统环境模型，利用环境模型中的大语言子模型，对实时运行数据进行语义理解和特征关联分析，提取关键特征；利用环境模型中的智能决策框架，基于关键特征，生成状态空间对应的状态数据；基于关键特征、状态数据，生成动作空间对应的动作数据，并基于关键特征、状态数据和奖励函数，生成奖励预测值；基于动作数据与奖励预测值，生成优化策略；基于优化策略，对卫星能源系统进行实时控制操作。通过本申请，解决了难以适应动态太空环境、无法高效平衡多任务需求的问题，实现了对卫星能源系统的高效管理和优化。

本发明授权一种卫星能源系统智控方法和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种卫星能源系统智控方法，其特征在于，包括： 获取卫星能源系统的实时运行数据； 将所述实时运行数据输入训练好的卫星能源系统环境模型，利用所述卫星能源系统环境模型中的大语言子模型，对所述实时运行数据进行语义理解和特征关联分析，提取关键特征；所述卫星能源系统环境模型的训练过程，包括：构建所述卫星能源系统的模拟环境，并获取所述卫星能源系统的训练数据；将所述训练数据输入初始环境模型，在所述模拟环境中运行初始环境模型；其中，所述初始环境模型包括初始大语言子模型和优化算法模块；利用所述卫星能源系统环境模型中的初始大语言子模型，对所述训练数据进行语义理解和特征关联分析，生成训练关键特征，构建大语言损失函数，并将所述训练关键特征代入所述大语言损失函数进行计算，以所述大语言损失函数的计算结果最小化为目标调整所述初始大语言子模型的参数，得到训练好的所述大语言子模型；将所述训练关键特征输入所述优化算法模块，构建优化损失函数，以所述优化损失函数的计算结果最小化为目标调整所述优化算法模块的参数，得到训练好的智能决策框架；基于所述大语言子模型和所述智能决策框架，得到训练好的所述卫星能源系统环境模型； 利用所述卫星能源系统环境模型中的智能决策框架，基于所述关键特征，生成状态空间对应的状态数据；基于所述关键特征、所述状态数据，生成动作空间对应的动作数据，并基于所述关键特征、所述状态数据和奖励函数，生成奖励预测值；其中，所述智能决策框架包括所述状态空间、所述动作空间和所述奖励函数；所述状态空间包括电池的当前电量状态，太阳能电池板的当前输出功率，负载设备的当前功耗需求，当前环境条件，卫星任务的优先级和实时需求，能源系统的健康状态；所述动作空间包括太阳能板角度调整量、卫星姿态调整量和能源调度策略调整量；所述奖励函数中各子目标包括能源利用效率、系统稳定性和任务完成度； 基于所述动作数据与所述奖励预测值，生成优化策略；基于所述优化策略，对卫星能源系统进行实时控制操作。

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