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龙图腾网获悉深圳市普瑞时代能源有限公司申请的专利一种发用储一体化的调度方法、装置、设备及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：CN119204576B 。

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：202411374085.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种发用储一体化的调度方法、装置、设备及存储介质是由汪征;谢最熙设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种发用储一体化的调度方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种发用储一体化的调度方法、装置、设备及存储介质，基于目标区域内各个气象站的历史实际天气数据，将目标区域划分为多个目标子区域；采用第一混合神经网络模型基于每个目标子区域的历史实际天气数据分别对每个目标子区域进行数据预测处理，得到预测光伏发电量；采用第二混合神经网络模型基于每个目标子区域的历史能源价格分别对每个目标子区域进行数据预测处理，得到预测用电需求量；基于预测光伏发电量和预测用电需求量，确定并基于每个目标子区域的预测存储电量，设置多个目标子区域之间的电量调度策略；与现有技术相比，本发明的技术方案能通过目标区域内的光伏发电量和用电需求量，实现电力资源的优化分配。

本发明授权一种发用储一体化的调度方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种发用储一体化的调度方法，其特征在于，包括： 获取目标区域内各个气象站对应的历史实际天气数据，并基于所述历史实际天气数据对所述目标区域进行划分处理，得到多个目标子区域； 获取每个目标子区域对应的历史实际天气数据，采用预训练的第一混合神经网络模型基于所述历史实际天气数据分别对每个目标子区域进行数据预测处理，得到每个目标子区域对应的预测光伏发电量； 获取每个目标子区域对应的历史能源价格，采用预训练的第二混合神经网络模型基于所述历史能源价格分别对每个目标子区域进行数据预测处理，得到每个目标子区域对应的预测用电需求量； 基于所述预测光伏发电量和所述预测用电需求量，确定每个目标子区域的预测存储电量，并基于所述预测存储电量，设置所述多个目标子区域之间的电量调度策略； 其中，所述第一混合神经网络模型的预训练过程，具体包括：构建初始第一混合神经网络模型，其中，所述第一混合神经网络模型包括第一卷积神经网络和第一图神经网络，其中，所述第一卷积神经网络与所述第一图神经网络相连接；获取同一时刻对应的发电数据样本和天气数据样本，将所述天气数据样本输入到所述第一混合神经网络模型中，以使所述第一混合神经网络模型中的所述第一卷积神经网络分别对所述天气数据样本进行特征提取，得到第一特征图矩阵；基于所述第一卷积神经网络将所述第一特征图矩阵输入到所述第一图神经网络中，以使所述第一图神经网络对所述第一特征图矩阵进行特征融合处理，得到第一特征融合图；基于所述第一图神经网络将所述第一特征融合图输入到所述第一卷积神经网络模型中，以使所述第一卷积神经网络对所述第一特征融合图进行特征提取，得到预测发电数据；将所述预测发电数据和所述发电数据样本进行对比，确定第一混合神经网络模型； 其中，所述第二混合神经网络模型的预训练过程，具体包括：构建初始第二混合神经网络模型，其中，所述第二混合神经网络模型包括第二卷积神经网络和第二图神经网络，其中，所述第二卷积神经网络与所述第二图神经网络相连接；获取同一时刻对应的用电数据样本和能源价格样本，将所述能源价格样本输入到所述第二混合神经网络模型中，以使所述第二混合神经网络模型中的所述第二卷积神经网络分别对所述能源价格样本进行特征提取，得到第二特征图矩阵；基于所述第二卷积神经网络将所述第二特征图矩阵输入到所述第二图神经网络中，以使所述第二图神经网络对所述第二特征图矩阵进行特征融合处理，得到第二特征融合图；基于所述第二图神经网络将所述第二特征融合图输入到所述第二卷积神经网络模型中，以使所述第二卷积神经网络对所述第二特征融合图进行特征提取，得到第二预测用电数据；将所述预测用电数据和所述用电数据样本进行对比，确定第二混合神经网络模型。

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