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龙图腾网获悉安徽绿舟科技有限公司申请的专利基于光伏预测与换电预测实现光伏消纳的调度系统及方法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：CN118713194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202410699331.2，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权基于光伏预测与换电预测实现光伏消纳的调度系统及方法是由杨吉;吴如伟;万琳;吴刚;邓腾腾设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光伏预测与换电预测实现光伏消纳的调度系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于光伏预测与换电预测实现光伏消纳的调度系统及方法，包括：采集模块，实时采集数据；预测模块，基于CNN卷积神经网络和LSTM长短时记忆网络双重网络模型，基于训练好的光伏发电预测模型和换电站换电次数预测模型加上当前时间点前96个历史数据实现对未来96个时间段的数据进行预测；决策中心模块，实现对换电站电池仓内电池的充电进行控制；充电控制模块，接收来自于决策中心模块的指令，实现对充电机的充电启停，充电功率设置；运营通知模块，接收来自于决策中心模块的指令。本发明实现光伏发电、市电对换电站补能的平衡，最大程度的有效的利用了光伏清洁能源，提高了车辆补能效率，实现换电站运营效益最大化。

本发明授权基于光伏预测与换电预测实现光伏消纳的调度系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于光伏预测与换电预测实现光伏消纳的调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，采集模块2实时采集数据，每隔15min采集光伏系统的发电功率以及换电站该时间段内的换电次数，以及采集自当前时间前1年的历史光伏发电功率和换电站的历史换电次数，间隔时间均为15min，采集换电站内每块电池包的历史充电电量，采集换电站内可用电池数量、仓内不可用电池数量，基于CNN卷积神经网络和LSTM长短时记忆网络双重网络模型，每隔一段时间结合采集模块2采集的历史数据，对现有光伏发电功率预测模型和换电站换电次数预测模型进行构建迭代优化升级，基于训练好的光伏发电预测模型和换电站换电次数预测模型加上当前时间点前96个历史数据实现对未来96个时间段的数据进行预测； 步骤二，决策中心模块3基于输入的未来1h的光伏发电功率n1、未来1h的换电次数n2和每块电池平均充电电量ɑ判断未来1h内光伏的发电电量是否满足未来1h内换电电池的充电，即：是否n1≥n2*α； 步骤三，如果未来1h光伏的发电电量不满足未来1h换电电池的充电电量，则判断仓内可用电池数n4是否满足未来1h的换电次数n2，即：是否n4≥n2； 若仓内可用电池数n4不满足未来1h的换电次数内n2，即：n4＜n2，则基于仓内可用电池数n4与未来1h换电次数n2的差值得到待充电电池数，即：n2-n4，此时由光伏和市电一起出力，并由采集模块2实时获取光伏发电功率，决策中心模块3动态下发充电功率值至充电控制模块4，由充电控制模块4实时调整充电机充电功率，对待充电电池进行充电； 若仓内可用电池数n4满足未来1h的换电次数n2，即：n4≥n2，则获取当前仓内不可用电池数n5，此时直接由光伏出力，并由采集模块2实时获取光伏发电功率，决策中心模块3动态下发充电功率值至充电控制模块4，由充电控制模块4实时调整充电机充电功率，对不可用电池进行充电； 步骤四，如果未来1h光伏的发电电量满足未来1h换电电池的充电电量，即未来1h光伏的发电电量大于未来1h换电电池的充电电量，决策中心模块3计算出发电量最大满足换电次数n6，获取仓内可用电池数n4，仓内不可用电池数n5，此时n4+n5=n7，计算出待充电数量：|n6-n4|，由决策中心模块3计算出未来1h内光伏发电满足的换电次数，并向运营通知模块5下发指令，即运营策略：基于|n6-n4|值发放换电优惠券，鼓励用户来换电，增加未来1h换电次数，此时完全由光伏出力，采集模块2实时获取光伏发电功率，动态调整充电机充电功率，对不可用电池进行充电。

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