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龙图腾网获悉西安峰频能源科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的储能控制策略生成方法及系统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：CN120601492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511093454.2，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权一种基于深度学习的储能控制策略生成方法及系统是由王云杉;王路;肖超设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的储能控制策略生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及储能控制技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的储能控制策略生成方法及系统，其包括接收储能运行状态分析指令，利用储能控制优化装置进行数据采集、预测、调控及反馈；基于储能特性梯度构建初始储能集，通过运行状态序列实时监测得到监测储能序列；提取监测储能模块，确认能量密度参数并预测未来运行趋势，剔除异常波动后优化运行趋势序列，计算调控优先级以获取标识储能数据；汇总标识储能数据生成目标调控策略及目标储能模块。本申请能够提高复杂电网环境下储能系统运行状态预测的智能化程度，减少人为干预和资源浪费。

本发明授权一种基于深度学习的储能控制策略生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的储能控制策略生成方法，其特征在于，所述方法包括： 接收储能运行状态分析指令，根据储能运行状态分析指令启动储能控制优化装置，其中，储能控制优化装置包括数据采集单元、预测单元、调控单元及反馈单元； 基于预构建的储能特性梯度获取初始储能集，其中，初始储能集包括多个初始储能模块，多个初始储能模块中的每一个初始储能模块所配置的能量密度不同，多个初始储能模块中的每一个初始储能模块之间的额定容量及充放电效率相同； 基于数据采集单元构建运行状态序列，基于运行状态序列及数据采集单元对初始储能集执行实时监测操作，得到监测储能序列，其中，运行状态序列包括多个运行状态值，监测储能序列中包括多个监测储能模块，运行状态值与监测储能模块一一对应； 从监测储能序列中依次提取监测储能模块，并对所提取的监测储能模块执行如下操作：确认出所提取的监测储能模块中的能量密度参数，得到储能能量密度，利用预测单元预测所提取的监测储能模块的未来运行趋势，得到预测运行趋势序列，剔除预测运行趋势序列中的异常波动集，得到优化运行趋势序列，基于优化运行趋势序列计算所提取的监测储能模块的调控优先级，利用调控优先级、储能能量密度、运行状态值及所提取的监测储能模块获取标识储能数据； 汇总标识储能数据，得到监测储能序列对应的标识储能数据集，基于标识储能数据集确认出目标调控策略及目标调控策略对应的目标储能模块，基于目标调控策略及目标储能模块完成基于深度学习的储能控制策略生成； 所述基于优化运行趋势序列计算所提取的监测储能模块的调控优先级，包括： 构建调控优先级计算公式，利用调控优先级计算公式、储能能量密度、优化运行趋势序列的稳定性指标及运行状态值计算调控优先级，其中，调控优先级计算公式为P=αE+βR+γS，α、β、γ为权重系数，E为储能能量密度，R为优化运行趋势序列的稳定性指标，S为运行状态值。

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