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龙图腾网获悉广西机电职业技术学院申请的专利一种校园用太阳能的充能控制方法、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：CN119378907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411515115.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种校园用太阳能的充能控制方法、设备及存储介质是由黄羹墙;万海露;李元航;潘德智设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种校园用太阳能的充能控制方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种校园用太阳能的充能控制方法，包括如下步骤，S1采集校园历史用电信息，包括不同时间段的用电量、用电峰值以及低谷值，S2运用数据分析工具和算法，对历史用电数据进行深入分析，S3通过S2的数据分析结果，构建用电的预测模型，S4根据S3构建的用电模型，定制充能策略和用电计划，S5将充能策略和用电计划与智能电网进行交互，根据电网的负荷情况和电价变化，调整校园太阳能发电系统的输出功率和用电需求。

本发明授权一种校园用太阳能的充能控制方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种校园用太阳能的充能控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据数据特点切换模型，不同的时间序列数据具有不同的特征，当数据表现出明显的季节性和趋势性时，采用SARIMA模型或Holt-Winters指数平滑模型； 结合机器学习算法进行模型选择，使用Stacking或Blending方法将多个不同的时间序列模型的预测结果进行组合，通过对不同模型的预测结果进行加权平均或投票，提高预测的准确性和稳定性；建立模型库自动选择，定期评估不同模型在历史数据上的表现，根据评估结果自动选择最优的模型进行预测，使用交叉验证或其他评估指标来比较不同模型的性能；随着数据的不断更新和变化，定期重新评估和选择模型，以确保模型始终保持较好的预测能力； 采用粒子群优化算法PSO、模拟退火算法或贝叶斯优化方法进行参数优化，在更大的参数空间中进行搜索，更快地找到最优的模型参数组合； 考虑参数的时间变化性，使用在线学习算法实时更新模型参数，以适应数据的动态变化；深入分析外部因素影响，包括校园周边的人口密度变化、城市发展规划因素，通过分析外部因素与用电需求之间的关系，提前预测用电需求变化； 使用深度学习方法，包括卷积神经网络CNN或长短期记忆网络LSTM，自动提取外部因素与用电需求之间的复杂关系，将外部因素作为输入特征，与历史用电数据一起输入到深度学习模型中； 建立外部因素动态模型，根据天气预报数据预测未来气温变化，将其纳入用电需求预测模型中，通过不断更新外部因素的预测值，及时调整用电需求预测和太阳能充能控制策略； 引入平均绝对百分比误差MAPE、对称平均绝对百分比误差SMAPE、Theil不等系数指标评估模型性能； 通过绘制预测值与实际值的对比图、误差分布图可视化图表直观观察模型的预测效果和误差分布情况； 采用留一交叉验证LOOCV和时间序列交叉验证评估模型的泛化能力，进行稳健性检验和假设检验，测试模型在不同数据子集、不同参数设置和不同外部因素变化下的性能表现； 建立实时数据监测系统，实时收集校园用电数据和太阳能资源数据，根据实时数据不断更新模型预测，实现实时的用电需求预测和太阳能充能控制调整； 开发自动化的决策支持系统，根据模型的预测结果和实时数据，自动生成太阳能充能控制策略建议； 建立预警机制，当模型预测到用电需求可能超出太阳能发电系统的供应能力或出现其他异常情况时，及时发出预警； 利用模型的长期预测能力，根据预测的未来用电需求趋势和太阳能资源变化情况，制定长期的能源发展和投资计划； 考虑能源系统协同作用，包括太阳能发电、电网供电、储能设备组成部分，制定优化的能源供应策略； 开展用户行为分析，根据用电需求预测结果和用户行为数据，制定个性化的节能建议和激励措施。

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