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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种分布式储能设施容量共享网络构建方法及装置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：CN117251801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202311295845.3，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种分布式储能设施容量共享网络构建方法及装置是由李方一;周诺基设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式储能设施容量共享网络构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布式储能设施容量共享网络构建方法及装置，方法包括：采集各分布式储能设施的运行指标与外界环境数据，存储在各自计算机中；在各自计算机中建立对应的随机森林模型并训练；中央服务器聚合各随机森林模型，得到全局模型并训练该全局模型；各分布式储能设施根据全局模型更新各自的随机森林模型，将当期收益率发送给中央服务器；中央服务器对分布式储能设施的当期收益率排序，将彼此之间差距低于预设值的分布式储能设施容量共享且形成网络，共同承担电网分配的储能任务；本发明的优点在于：提高电网对储能任务的分配效率和促进分布式储能设施的高效运行。

本发明授权一种分布式储能设施容量共享网络构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种分布式储能设施容量共享网络构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集各分布式储能设施的运行指标与外界环境数据，存储在各自计算机中； S2、在各自计算机中建立对应的随机森林模型并训练； S3、中央服务器聚合各随机森林模型，得到全局模型并训练该全局模型； 各分布式储能设施将各自训练的随机森林模型通过通信网络上传至中央服务器，中央服务器在不读取各分布式储能设施数据的情况下，利用横向联邦学习方法聚合权值，完成储能设施收益率的全局模型训练；所述利用横向联邦学习方法聚合权值，完成储能设施收益率的全局模型训练，包括： 假设共有N个分布式储能设施参与模型训练，各随机森林模型用作训练的数据集为,为分布式储能设施本地每组样本数据的损失函数，则第i个分布式储能设施的损失函数为： N个分布式储能设施总的数据集为，中央服务器的损失函数： ； 各分布式储能设施的初始参数为，各分布式储能设施在本地进行训练，每次迭代更新后的本地模型参数为，迭代前的模型参数为，是联邦学习的全局学习率，则有 中央服务器将各分布式储能设施上传的所有参数加权平均，对全局模型参数进行更新 其中，表示第i个分布式储能设施上传的参数的加权值，表示第i个分布式储能设施的损失函数的梯度； 中央服务器将更新后的全局模型参数下发给所有分布式储能设施，作为分布式储能设施下一轮训练的参数值，当全局迭代中央服务器的损失函数达到预先设定的数值，停止迭代，得到最终的全局模型； S4、各分布式储能设施根据全局模型更新各自的随机森林模型，将当期收益率发送给中央服务器； S5、中央服务器对分布式储能设施的当期收益率排序，将彼此之间差距低于预设值的分布式储能设施容量共享且形成网络，共同承担电网分配的储能任务。

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