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龙图腾网获悉苏州通合智慧能源有限公司申请的专利基于光储联调控制的虚拟电厂综合能源管理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：CN120999668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511046225.5，技术领域涉及：H02J3/0014；该发明授权基于光储联调控制的虚拟电厂综合能源管理系统是由杨继永设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光储联调控制的虚拟电厂综合能源管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于光储联调控制的虚拟电厂综合能源管理系统，属于虚拟电厂技术领域，包括：数据采集模块，用于采集虚拟电厂多源数据；数据处理模块，用于对虚拟电厂多源数据进行处理，确定虚拟电厂特征数据；分析预测模块，用于构建虚拟电厂综合能源管理预测模型对虚拟电厂特征数据进行分析，确定虚拟电厂综合能源管理预测结果；能源管理模块，用于基于光储联调控制对虚拟电厂综合能源进行管理。本发明解决现有的不能对虚拟电厂综合能源进行有效地管理，导致虚拟电厂管理效果差的问题。本发明可基于光储联调控制对虚拟电厂综合能源进行有效管理，能有效实现能源的高效利用和电网的灵活调节，可提升虚拟电厂管理效果。

本发明授权基于光储联调控制的虚拟电厂综合能源管理系统在权利要求书中公布了：1.基于光储联调控制的虚拟电厂综合能源管理系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于基于物联网设备采集虚拟电厂多源数据； 数据处理模块，用于对虚拟电厂多源数据进行处理，确定虚拟电厂特征数据； 其中，对虚拟电厂多源数据进行实时检测，识别虚拟电厂多源数据中的异常值，基于贡献率判断虚拟电厂多源数据中的异常值对于虚拟电厂综合能源管理是否有价值； 分析预测模块，用于构建虚拟电厂综合能源管理预测模型对虚拟电厂特征数据进行分析，确定虚拟电厂综合能源管理预测结果； 能源管理模块，用于基于光储联调控制对虚拟电厂综合能源进行管理； 基于贡献率判断虚拟电厂多源数据中的异常值对于虚拟电厂综合能源管理是否有价值,包括： 基于技术维度、经济维度及风险维度的贡献率对所述多源数据中的异常值进行价值评价，确定多源数据中的异常值对于虚拟电厂综合能源管理的评价值； 其中，表示异常值对于虚拟电厂综合能源管理的评价值；、、分别为权重系数；表示第s类数据源的权重值；S表示数据源的种类总数；表示第s类数据源中第i个异常值；n表示第s类数据源中异常值的总数；表示第s类数据源中数据值的历史均值；表示第s类数据源中数据值的历史标准差；表示系统能效对第s类数据源的敏感度，即：；表示因异常数据导致的成本差；表示参考成本基准值；表示时间衰减因子；t表示异常发生时间，表示电价峰值中心点；表示时间衰减系数；表示系统级联失效概率；表示第k个子系统的故障概率；k表示子系统索引；表示第s类数据源出现异常时，子系统k的故障概率;表示风险承受阈值； 将所述评价值与预设评价值阈值作比较，若评价值大于等于预设评价值阈值，则多源数据中的异常值对于虚拟电厂综合能源管理有价值；若评价值小于预设评价值阈值，则多源数据中的异常值对于虚拟电厂综合能源管理无价值； 构建虚拟电厂综合能源管理预测模型，执行以下操作： 收集虚拟电厂历史数据，并对收集的虚拟电厂历史数据进行划分，其中，将虚拟电厂历史数据划分为训练集及测试集； 基于深度学习技术，采用训练集对深度学习模型进行训练，使深度学习模型从训练集中自主学习虚拟电厂综合能源管理预测行为，并对虚拟电厂供需情况进行预测，确定基于深度学习的虚拟电厂综合能源管理预测模型； 将测试集输入到基于深度学习的虚拟电厂综合能源管理预测模型中，基于测试集对基于深度学习的虚拟电厂综合能源管理预测模型进行测试，评估基于深度学习的虚拟电厂综合能源管理预测模型的性能，判断基于深度学习的虚拟电厂综合能源管理预测模型是否能达到虚拟电厂综合能源管理预测的预期效果，确定模型测试评估结果； 当基于深度学习的虚拟电厂综合能源管理预测模型不能达到虚拟电厂综合能源管理预测的预期效果时，则对基于深度学习的虚拟电厂综合能源管理预测模型进行参数调整及迭代优化，直至基于深度学习的虚拟电厂综合能源管理预测模型能达到虚拟电厂综合能源管理预测的预期效果，从而确定最优的虚拟电厂综合能源管理预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苏州通合智慧能源有限公司，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市片区钟园路710号1幢1301室1502单元；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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