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龙图腾网获悉深圳星空新能科技有限公司申请的专利用于光伏能源存储损失的优化方法及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：CN117094845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310882206.0，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权用于光伏能源存储损失的优化方法及系统是由倪世纯设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于光伏能源存储损失的优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了用于光伏能源存储损失的优化方法及系统，涉及光伏能源技术领域，方法包括：基于目标能源特征信息从组合型能源存储设备中获取第一存储方案，并通过存储待存储光伏能源的过程进行模拟，并监测得到第一存储日志，分别得到第一超级电容特征信息和第一蓄电池特征信息，能源存储损失融合模型对第一超级电容特征信息和第一蓄电池特征信息和第一存储日志进行分析，得到第一能源存储损失预测指数作为寻优评价基准，结合组合型能源存储设备对第一存储方案进行调整寻优，解决现有技术中缺乏对光伏能源在储能过程的管控，导致光伏能源存储损失高的技术问题，实现对光伏能源在储能过程中的精准管控，降低光伏能源存储损失。

本发明授权用于光伏能源存储损失的优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.用于光伏能源存储损失的优化方法，其特征在于，所述方法应用于一用于光伏能源存储损失的优化系统，所述系统与组合型能源存储设备通信连接，所述方法包括： 采集待存储光伏能源的能源特征，得到目标能源特征信息，其中，所述目标能源特征信息包括目标分布存储需求； 基于所述目标分布存储需求，从所述组合型能源存储设备中获取第一存储方案，其中，所述第一存储方案包括第一存储超级电容集和第一存储蓄电池集； 对根据所述第一存储方案存储所述待存储光伏能源的过程进行模拟，并监测得到第一存储日志； 对所述第一存储超级电容集和所述第一存储蓄电池集依次进行设备特征采集，分别得到第一超级电容特征信息和第一蓄电池特征信息； 基于集成融合原理构建能源存储损失融合模型； 通过所述能源存储损失融合模型对所述第一超级电容特征信息和所述第一蓄电池特征信息和所述第一存储日志进行分析，得到第一能源存储损失预测指数； 将所述第一能源存储损失预测指数作为寻优评价基准，结合所述组合型能源存储设备对所述第一存储方案进行调整寻优； 其中，所述通过所述能源存储损失融合模型对所述第一超级电容特征信息和所述第一蓄电池特征信息和所述第一存储日志进行分析，得到第一能源存储损失预测指数，包括： 所述第一存储日志包括m个仿真运行周期的m组充放电序列； 提取所述m个仿真运行周期中的目标周期，并在所述m组充放电序列中匹配所述目标周期的目标充放电序列组； 所述目标充放电序列组包括目标超级电容充放电序列和目标蓄电池充放电序列； 通过所述能源存储损失融合模型中的第一损失预测单元对所述目标超级电容充放电序列与所述第一超级电容特征信息进行分析，得到第一损失预测指数； 通过所述能源存储损失融合模型中的第二损失预测单元对所述目标蓄电池充放电序列与所述第一蓄电池特征信息进行分析，得到第二损失预测指数； 对所述第一损失预测指数和所述第二损失预测指数进行加权计算，得到所述第一能源存储损失预测指数； 其中，所述得到第一损失预测指数，包括： 所述目标超级电容充放电序列包括n个超级电容的n个充放电序列； 提取所述n个超级电容中的第一超级电容，并在所述n个充放电序列中匹配所述第一超级电容的第一序列； 其中，所述第一序列包括p个具备时间标识的超级电容充放电深度信息； 在所述第一超级电容特征信息中匹配所述第一超级电容的第一信息； 其中，所述第一信息包括第一作业时长、第一寿命、第一性能等级； 将所述p个具备时间标识的超级电容充放电深度信息、所述第一作业时长、所述第一寿命、所述第一性能等级作为第一输入信息； 通过所述第一损失预测单元对所述第一输入信息进行分析，并计算得到所述第一损失预测指数； 其中，所述得到第二损失预测指数，包括： 所述目标蓄电池充放电序列包括q个蓄电池的q个充放电序列； 提取所述q个蓄电池中的第一蓄电池，并在所述q个充放电序列中匹配所述第一蓄电池的第二序列； 其中，所述第二序列包括r个具备时间标识的蓄电池充放电深度信息； 在所述第一蓄电池特征信息中匹配所述第一蓄电池的第二信息； 其中，所述第二信息包括第二作业时长、第二寿命、第二性能等级； 将所述r个具备时间标识的蓄电池充放电深度信息、所述第二作业时长、所述第二寿命、所述第二性能等级作为第二输入信息； 通过所述第二损失预测单元对所述第二输入信息进行分析，并计算得到所述第二损失预测指数。

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