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龙图腾网获悉上海临港弘博新能源发展有限公司申请的专利基于动态时空图卷积神经网络的储能系统电网调配方法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：CN120377390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510839686.1，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权基于动态时空图卷积神经网络的储能系统电网调配方法是由李晓辉;朱洪明;冯磊设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态时空图卷积神经网络的储能系统电网调配方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于动态时空图卷积神经网络的储能系统电网调配方法。涉及储能管理领域，包括：S1：获取电网节点的时间序列数据；S2：利用动态时空图卷积神经网络依次执行图卷积层操作和时间卷积操作，提取时间序列数据的时空特征；S3：计算时空特征的注意力加权特征；S4：将时空特征和注意力加权特征基于模糊规则处理新能源出力不确定性；S5：基于联邦学习框架实现分布式模型训练，并通过注意力机制动态更新模型参数；S6：整合节点地理位置及连接关系，输出增强特征；S7：增强特征经全连接层和激活函数，输出电网负荷预测结果，并且动态调控储能系统的充放电策略。实现新能源高渗透场景下的电力供需动态平衡，降低运营成本和环境影响。

本发明授权基于动态时空图卷积神经网络的储能系统电网调配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态时空图卷积神经网络的储能系统电网调配方法，其特征在于，包括： 步骤S1：数据输入层获取电网节点的时间序列数据，包括： 基于所述电网节点的时间序列数据构建三维张量（N,T,F），其中N为节点数，T为时间步数，F为特征数，所述节点包括光伏发电站、充电站及电网接入点，特征至少包含电能生产量、消耗量和负荷； 步骤S2：动态时空图卷积层利用动态时空图卷积神经网络依次执行图卷积层操作和时间卷积操作，提取所述时间序列数据的时空特征； 步骤S3：通过注意力机制层计算所述时空特征的注意力加权特征； 步骤S4：将所述时空特征和所述注意力加权特征输入至模糊控制模块，基于模糊规则处理新能源出力不确定性，生成动态调配策略，包括： 对图注意力特征模糊化，定义输入输出变量的模糊集合及隶属函数； 根据专家知识和系统特性定义模糊规则，应用模糊规则库执行Mamdani推理； 通过重心法或者最大隶属度法，解模糊化生成控制决策，包括充电调度指令； 步骤S5：基于联邦学习框架实现分布式模型训练，并通过注意力机制动态更新模型参数； 步骤S6：通过物理信息融合层整合节点地理位置及连接关系，输出增强特征； 步骤S7：基于所述增强特征经全连接层和激活函数，输出电网负荷预测结果，并且动态调控储能系统的充放电策略，包括： 将物理信息融合层输出的增强特征表示输入全连接层，通过线性变换生成三通道预测输出，包括充放电功率指令、储能单元选择指令和电网交互置信度； 物理约束激活函数包括充放电指令激活函数、储能选择指令激活和置信度激活；并且，基于安全约束实时修正充放电指令。

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