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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利基于光伏发电的海上浮标能耗优化方法、装置和设备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：CN120671547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510801729.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于光伏发电的海上浮标能耗优化方法、装置和设备是由郑颖颖;刘少帅;王聪;王洋;李道亮设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光伏发电的海上浮标能耗优化方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了基于光伏发电的海上浮标能耗优化方法、装置和设备。该方法包括：将浮标的各个耗电元件进行重要性等级分级，得到重要性等级序列；将浮标光伏发电量的历史数据输入SARIMA模型，捕捉浮标光伏发电量的线性趋势和季节性特征，得到发电预测模型；将浮标发电量在每日的预测值与该日发电量的实际值之间的残差序列与历史天气数据作为输入，将发电量预测值的残差作为输出对LSTM模型训练，得到残差预测模型；通过发电预测模型与残差预测模型对浮标在未来预设周期的发电量进行预测；根据预测结果对浮标在未来预设周期内分配用电量，根据重要性等级序列与浮标分配的用电量设置耗电元件的工作模式。通过上述方案，能够提高海上浮标运行的持续性及稳定性。

本发明授权基于光伏发电的海上浮标能耗优化方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.基于光伏发电的海上浮标能耗优化方法，其特征在于，包括： 获取目标海域内浮标光伏发电量的历史数据，以及所述目标海域的历史天气数据；将所述浮标的各个耗电元件进行重要性等级分级，得到所述各个耗电元件的重要性等级序列； 将所述浮标光伏发电量的历史数据输入SARIMA模型，利用所述SARIMA模型捕捉所述浮标光伏发电量的线性趋势和季节性特征，并根据所述线性趋势和季节性特征确定SARIMA模型的参数，得到发电预测模型；计算所述发电预测模型输出的浮标光伏发电量在每日的预测值与该日发电量的实际值之间的残差，得到残差序列，将所述残差序列与所述历史天气数据作为输入，将光伏发电量预测值的残差作为输出，对LSTM模型进行训练，在训练过程中利用所述LSTM模型学习浮标光伏发电量与历史天气之间的非线性关系和长期依赖关系，得到残差预测模型； 通过所述发电预测模型与残差预测模型，对所述浮标在未来预设周期的光伏发电量进行预测，得到预测结果； 根据所述预测结果对所述浮标在未来预设周期内的每一天分配用电量，并根据所述重要性等级序列与所述浮标在未来预设周期内的每一天分配的用电量设置各个耗电元件的工作模式； 根据预测结果对所述浮标在未来预设周期内的每一天分配用电量，具体包括： 根据预测结果，确定未来预设周期内是否存在一天能将所述浮标的电池电量充满； 若存在第k天能将所述浮标的电池电量充满，计算所述浮标在未来预设周期内的第一天至第k天的发电总量，k为正整数； 根据所述电池电量与所述发电总量，计算所述浮标在未来预设周期内的每一天分配的用电量； 针对未来预设周期内的每一天，判断所述浮标的当日发电量与电池电量之和是否小于当日分配的用电量，在所述浮标的当日发电量与电池电量之和小于所述当日分配的用电量的情况下，将当日分配的用电量确定为所述浮标的当日发电量与电池电量之和。

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