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龙图腾网恭喜深圳市名洋能源科技有限公司申请的专利一种基于大数据的光储能量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：CN117762744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07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：202311844528.2，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种基于大数据的光储能量管理系统是由李燕探;肖艳;卢细群;陈喜宗设计研发完成，并于2023-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的光储能量管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的光储能量管理系统，具体涉及光伏储能技术领域，包括光储设备数据收集模块、数据整理模块、神经网络模块、数据库、评估模块、光储设备管理模块；光储设备管理模块分别与光储设备数据收集模块、数据整理模块、神经网络模块、数据库、评估模块连接；光储设备数据收集模块用于收集光储设备的本体运行信息、充电线路信息、放电线路信息和外界环境信息，并将光储设备的本体运行信息、充电线路信息、放电线路信息和外界环境信息输送至数据整理模块；本发明可以实现对光储设备的实时监控和管理，提高光储设备的运行安全性和稳定性，降低运维成本，提高能源利用效率。

本发明授权一种基于大数据的光储能量管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的光储能量管理系统，其特征在于，包括光储设备数据收集模块、数据整理模块、神经网络模块、数据库、评估模块、光储设备管理模块；光储设备管理模块分别与光储设备数据收集模块、数据整理模块、神经网络模块、数据库、评估模块连接；光储设备数据收集模块用于收集光储设备的本体运行信息、充电线路信息、放电线路信息和外界环境信息，并将光储设备的本体运行信息、充电线路信息、放电线路信息和外界环境信息输送至数据整理模块；数据库中预存储有阈值表单；数据整理模块用于对光储设备的本体运行信息、充电线路信息、放电线路信息和外界环境信息进行数据整理操作，并将数据整理结果分别输送至神经网络模块和评估模块；神经网络模块用于根据数据整理结果对光储设备的运行风险进行预测，并将预测结果发送至评估模块；评估模块用于根据数据库中的预存储阈值表单、预测结果、数据整理结果对光储设备进行评估操作，并将评估结果发送至光储设备管理模块；光储设备管理模块根据评估结果对光储设备执行管理策略；该基于大数据的光储能量管理系统还包括显示与调整终端，显示与调整终端用于显示该基于大数据的光储能量管理系统的全部运行记录，以及对数据库中预存储的阈值表单、光储设备管理模块中的管理策略进行更新调整；光储设备的本体运行信息包含光储设备的充放电状态数据、光储设备的实时电容量百分比数据、光储设备的实时温度数据、光储设备两端的端电压数值间的差值数据；充电线路信息包含充电线路的实时电流数据、充电线路的实时电压数据；放电线路信息包含放电线路的实时电流数据、放电线路的实时电压数据；外界环境信息包含外界环境的温度数据、外界环境的湿度数据、外界环境的大气压力数据；数据整理模块用于对光储设备的本体运行信息、充电线路信息、放电线路信息和外界环境信息进行数据整理操作指的是：步骤A1、按照采集的时间段T1进行划分，分别将时间段T1内的充电状态下光储设备的实时温度数据平均值标记为GW1i，光储设备两端的端电压数值间的差值数据平均值标记为GY1i；放电状态下光储设备的实时温度数据平均值标记为GW2i，光储设备两端的端电压数值间的差值数据平均值标记为GY2i；步骤A2、按照采集的时间段T1进行划分，分别将充电线路的实时电流数据平均值标记为CDi，充电线路的实时电压数据平均值标记为CYi；放电线路的实时电流数据平均值标记为FDi、放电线路的实时电压数据平均值标记为FYi;步骤A3、按照采集的时间段T1进行划分，分别将外界环境的温度数据平均值标记为HWi、外界环境的湿度数据平均值标记为HSi、外界环境的大气压力数据平均值标记为HYi；步骤A4、将光储设备的实时电容量百分比数据标记为SRi；步骤A5、将步骤A1、步骤A2、步骤A3、步骤A4的整理结果进行汇总即可；神经网络模块用于根据数据整理结果对光储设备的运行风险进行预测，并将预测结果发送至评估模块指的是：步骤B1、通过公式获取光储设备的充电安全系数C1，计算公式为C1=；步骤B2、通过公式获取光储设备的放电安全系数C2，计算公式为C2=；步骤B3、通过公式获取光储设备的环境安全系数C3，计算公式为C3=，、、、均为特定的比例系数；步骤B4、通过公式获取光储设备的运行异常系数C4，计算公式为C4=f1C1+f2C2+f3C3，f1、f2、f3均为特定的比例系数；步骤B5、神经网络模块将光储设备的充电安全系数C1、光储设备的放电安全系数C2、光储设备的环境安全系数C3以及对应的数据获取的时间作为神经网络模型训练的输入数据，将光储设备的运行异常系数C4作为神经网络模型训练的输出数据，并将其赋值为0或1对模型进行训练，其中0表示光储设备的运行异常系数C4小于等于设定阈值，1表示光储设备的运行异常系数C4大于设定阈值；步骤B6、将最近m个时间段T1的收集数据作为神经网络模型的输入数据，当神经网络模型的输出数据为0时，将最近m个时间段T1的收集数据作为模型的训练数据对模型进行二次训练；当模型的输出数据为1时，将最近m个时间段T1的收集数据作为模型的训练数据对模型进行二次训练的同时发送输出数据1至评估模块；评估模块用于根据数据库中的预存储阈值表单、预测结果、数据整理结果对光储设备进行评估操作指的是：步骤一、按照时间段T1进行划分，根据采集的数据与数据库中的预存储阈值表单的对比结果，将连续n个时间段T1内光储设备存在异常的次数标记为YC1i、充电线路存在异常的次数标记为YC2i、放电线路存在异常的次数标记为YC3i、外界环境存在异常的次数标记为YC4i；步骤二、按照时间段T2进行划分，统计时间段T2内评估模块接收到神经网络模块输出数据1结果的次数YC5i，时间段T2为整数倍的时间段T1组成的时间区间，n=T2T1，n为正整数；步骤三、计算光储设备的评估值PG，PG=k1（YC1i+YC2i+YC3i）+k2YC4i+k3YC5i，将光储设备的评估值PG与数据库中的预存储阈值表单中的标准评估阈值区间进行对比，若PG标准评估阈值区间，则认定为光储设备处于低风险运行状态，生成二类运行指令；若PG，则认定为光储设备处于安全运行状态，生成一类运行指令；若PG，则认定为光储设备处于高风险运行状态，生成三类运行指令。

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