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龙图腾网获悉海尔新能源科技有限公司申请的专利基于AI的光储系统的低延迟控制方法及相关产品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：CN121037317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511538191.1，技术领域涉及：H04L47/283；该发明授权基于AI的光储系统的低延迟控制方法及相关产品是由刘海涛;俞国新;季晓健设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的光储系统的低延迟控制方法及相关产品在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于AI的光储系统的低延迟控制方法及相关产品，涉及能源管控技术领域。该方法包括：采集光储系统中多类型设备的设备数据和环境数据；按照通信协议适配规则将数据传输至边缘计算单元；利用边缘计算单元中的AI混合决策模型根据数据生成决策指令；对边缘计算单元与各个设备之间的通信延迟进行预测，根据预测结果对决策指令的发送时机进行补偿；根据补偿后的发送时机将决策指令通过对应的通信协议下发至各个设备，根据决策指令调整各个设备的运行状态。本发明的方案根据通信延迟对边缘计算单元生成的决策指令的发送时机进行补偿，解决了因通信延迟导致的指令下发滞后问题，实现了光储系统对多类型设备的低延迟协同调度。

本发明授权基于AI的光储系统的低延迟控制方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的光储系统的低延迟控制方法，其特征在于包括： 采集所述光储系统中多类型设备的设备数据和环境数据； 按照预设的通信协议适配规则将各项所述数据传输至所述光储系统的边缘计算单元，其中，所述边缘计算单元上搭载有神经网络处理单元加速的AI芯片，所述AI芯片用于搭载并运行AI混合决策模型，所述AI混合决策模型包括用于短期负荷预测的轻量化预测模型、用于长期调度优化的深度强化学习模型以及用于紧急事件响应的响应模型； 判断所述设备数据和所述环境数据是否超过预设的安全阈值； 若是，则触发所述响应模型，直接生成紧急事件处置指令； 若否，则利用所述轻量化预测模型根据所述设备数据、所述环境数据和所述光储系统的历史运行数据预测所述光储系统的未来预设时间段内的用电负荷； 利用所述深度强化学习模型根据所述用电负荷在多目标约束下计算得出针对各个所述设备的决策指令； 对所述边缘计算单元与各个所述设备之间的通信延迟进行预测，并根据预测结果对所述决策指令的发送时机进行补偿； 根据补偿后的发送时机将所述决策指令通过对应的通信协议下发至各个所述设备，并根据所述决策指令控制各个所述设备调整运行状态，以实现所述光储系统的低延迟控制； 按照第一预设周期将所述数据上传至与所述光储系统连接的云端平台； 所述云端平台根据接收到的所述数据在第二预设周期内对所述深度强化学习模型的模型参数进行训练； 将训练得到的所述模型参数下发至所述边缘计算单元，以对所述深度强化学习模型的模型参数进行更新。

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