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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利电力资源的分配方法、装置、电子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：CN116167563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211555512.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权电力资源的分配方法、装置、电子设备及存储介质是由谢利明设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力资源的分配方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种电力资源的分配方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取各个计算节点对应的算力信息，所述算力信息至少包括逻辑运算能力、并行计算能力以及神经网络计算能力；根据各个所述计算节点对应的逻辑运算能力、并行计算能力以及神经网络计算能力构建混合控制系统，所述混合控制系统中配置有算力量化模型；通过所述混合控制系统获取用电设备对应的电力需求信息以及历史资源配置信息，并通过所述算力量化模型对所述电力需求信息与所述历史资源配置信息进行运算，输出与供电系统对应的输出功率参考值；通过所述供电系统基于所述输出功率参考值向所述用电设备输出对应的电力资源。

本发明授权电力资源的分配方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电力资源的分配方法，其特征在于，包括： 获取各个计算节点对应的算力信息，所述算力信息至少包括逻辑运算能力、并行计算能力以及神经网络计算能力； 根据各个所述计算节点对应的逻辑运算能力、并行计算能力以及神经网络计算能力构建用于进行电力资源分配的混合控制系统，所述混合控制系统中配置有用于进行符合需求预测的算力量化模型； 通过所述混合控制系统获取用电设备对应的电力需求信息以及历史资源配置信息，并通过所述算力量化模型对所述电力需求信息与所述历史资源配置信息进行运算，输出与供电系统对应的输出功率参考值； 通过所述供电系统基于所述输出功率参考值向所述用电设备输出对应的电力资源； 其中，所述根据各个所述计算节点对应的逻辑运算能力、并行计算能力以及神经网络计算能力构建用于进行电力资源分配的混合控制系统，包括： 获取各个所述计算节点对应的空闲算力； 将空闲算力大于或等于预设算力阈值的计算节点作为目标计算节点； 采用各个所述目标计算节点对应的逻辑运算能力、并行计算能力以及神经网络计算能力进行模型构建，获得算力量化模型； 将各个所述目标计算节点组成用于进行电力资源分配的混合控制系统； 其中，所述计算节点至少包括与所述逻辑运算能力对应的n个逻辑运算芯片、与所述并行计算能力对应的m个并行计算芯片以及与所述神经网络计算能力对应的p个神经网络加速芯片，所述算力量化模型为如下方式： 其中，所述用于表征总算力需求，为逻辑运算能力，所述为并行计算能力，所述为神经网络加速能力；所述、所述以及所述为同一映射函数，所述a、所述b以及所述c为映射比例系数，所述为逻辑运算冗余算力，所述为并行计算冗余算力，所述为神经网络加速冗余算力； 其中，所述供电系统包括储能子系统、光伏子系统以及电池组子系统，所述历史资源配置信息包括所述储能子系统、光伏子系统以及电池组子系统在同一时刻的输出功率，所述通过所述算力量化模型对所述电力需求信息与所述历史资源配置信息进行运算，输出与供电系统对应的输出功率参考值，包括： 获取针对所述电力需求信息的代价函数，所述代价函数为如下函数： Lx，P_wref，P_sref，P_bref=αPD-P_wref-P_sref-P_bref2+βP_sref2+γP_bref2； 通过所述算力量化模型按照所述代价函数对所述电力需求信息与所述历史资源配置信息进行仿真模拟，并通过如下约束条件进行求解： P_wreft≤P_wmax，P_sreft≤P_smax，P_breft≤P_bmax，； P_wrefj+1Δ-P_wrefjΔ≤dP_wmax； P_srefj+1Δ-P_srefjΔ≤dP_smax； P_brefj+1Δ-P_brefjΔ≤dP_bmax； 输出所述储能子系统对应的第一输出功率值，所述光伏子系统对应的第二输出功率值以及所述电池组子系统对应的第三输出功率值； 其中，所述PD为所述供电系统的总负荷需求功率，所述P_wmax为所述储能子系统的输出功率上限值，所述P_smax为所述光伏子系统的输出功率上限值，所述P_bmax为所述电池组子系统的输出功率上限值；所述P_wref为所述储能子系统的输出功率参考值，所述P_sref为所述光伏子系统的输出功率参考值，所述P_bref为所述电池组子系统的输出功率参考值；所述dp_wmax为所述储能子系统在单位时间间隔内输出功率的最大变化量,所述dp_smax为所述光伏子系统在单位时间间隔内输出功率的最大变化量,所述dp_bmax为所述电池组子系统在单位时间间隔内输出功率的最大变化量；所述α、所述β以及所述γ为不同的权重因子。

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