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龙图腾网获悉湖南省交通科学研究院有限公司申请的专利高速公路服务区光伏动态消纳优化方法、装置、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：CN120764794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511277846.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权高速公路服务区光伏动态消纳优化方法、装置、设备及存储介质是由方涵潇;刘灿;刘斌;方鸿;黄荣;杨黎;廖芳;樊劲;郭广海;唐运设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本高速公路服务区光伏动态消纳优化方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速公路服务区光伏动态消纳优化方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对高速公路服务区的多源异构数据进行预处理，获得待分析数据，对待分析数据进行关联分析，获取影响因素耦合信息，基于负荷数据、光伏发电数据和影响因素耦合信息进行负荷预测和光伏发电预测，根据负荷预测信息和光伏发电预测信息对各时段的服务区光伏消纳能力进行评估，获得各时段对应的服务区光伏消纳评估结果，构建光伏消纳优化模型，基于光伏消纳优化模型对服务区光伏消纳评估结果进行光伏消纳优化，从而大幅提升高速公路服务区光伏发电的本地消纳率，减少能源浪费，降低服务区综合用能成本，提升能源利用效率和供电可靠性。

本发明授权高速公路服务区光伏动态消纳优化方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种高速公路服务区光伏动态消纳优化方法，其特征在于，所述高速公路服务区光伏动态消纳优化方法包括： 对高速公路服务区进行数据采集，并对采集到的多源异构数据进行预处理，获得待分析数据，所述高速公路服务区包括多个子区域，所述待分析数据包括各子区域的负荷数据、光伏发电数据以及影响负荷数据与光伏发电数据的影响因素的相关数据，所述影响因素包括车流量、气象环境、时间、储能系统状态和电网交互状态； 对所述待分析数据进行关联分析，获取影响因素耦合信息，所述影响因素耦合信息包括各影响因素与各子区域的负荷数据之间的耦合关系以及各影响因素与光伏发电数据之间的耦合关系； 基于所述负荷数据和所述影响因素耦合信息构建各子区域的负荷预测模型，并通过所述负荷预测模型进行负荷预测，获得各子区域的负荷预测信息； 基于所述光伏发电数据和所述影响因素耦合信息构建光伏发电预测模型，并通过所述光伏发电预测模型进行光伏发电预测，获得光伏发电预测信息； 根据所述负荷预测信息和所述光伏发电预测信息对各时段的服务区光伏消纳能力进行评估，获得各时段对应的服务区光伏消纳评估结果，所述服务区光伏消纳评估结果包括各子区域的光伏消纳评估结果； 构建光伏消纳优化模型，并基于所述光伏消纳优化模型和所述服务区光伏消纳评估结果进行光伏消纳优化； 所述根据所述负荷预测信息和所述光伏发电预测信息对各时段的服务区光伏消纳能力进行评估，获得各时段对应的服务区光伏消纳评估结果，包括： 监测当前辐照度和时间信息，并基于监测结果确定当前切换置信度，所述当前切换置信度基于如下置信度函数计算： 其中，表示在时刻的模式切换置信度，在时刻的实时水平面总辐照度，表示辐照度阈值，表示当前时刻与日出或日落时间的偏差，表示最大时间偏差，表示切换灵敏度参数，所述灵敏度参数用于控制置信度函数曲线的陡峭程度； 响应于所述当前切换置信度满足预测模式切换条件，对当前预测模式进行切换，所述当前预测模式包括日间预测模式和夜间预测模式； 监测日间预测模式和夜间预测模式的昼夜预测结果，所述昼夜预测结果包括日间预测结果和夜间预测结果； 基于所述昼夜预测结果、节假日修正系数、所述负荷预测信息和所述光伏发电预测信息对各时段的服务区光伏消纳能力进行评估，获得各时段对应的服务区光伏消纳评估结果； 所述日间预测模式包括： 监测车流变化信息，并基于所述车流变化信息计算遮蔽功率损失参数和日间充电需求预测量，根据所述遮蔽功率损失参数和所述日间充电需求预测量进行光伏出力预测，所述车流变化信息包括车流中车辆的车辆行驶速度和车辆类型； 所述遮蔽功率损失参数基于如下公式计算： 其中，表示遮蔽功率损失参数，表示时刻的辐照度，表示光伏阵列总面积，表示平均遮蔽效率，表示车辆行驶速度，表示车辆类型，表示动态遮蔽系数； 所述日间充电需求预测量基于如下公式计算： 其中，表示时刻的日间充电需求预测量，表示时刻的新能源车数量，表示时刻的新能源车占比，和分别表示快充桩和慢充桩的额定功率，表示云量修正系数，表示时刻的云量； 所述夜间预测模式包括： 对各子区域的基础负荷量进行预测，确定各子区域的基础负荷量： 其中，表示时刻的基础负荷量，表示第个子区域的基础负荷动态权重，所述基础负荷动态权重基于节假日、天气和或电网负荷状态动态调整，表示第个子区域在历史同期时间点的实际负荷数据； 对突发充电事件进行预测，确定预测时间窗口内的突发充电事件概率： 其中，表示在时间段内，发生次突发充电事件的概率，表示随机变量，表示实际发生的突发充电事件的次数，表示预测时间窗口，表示在时刻的突发充电事件发生率，表示基础发生率，表示假日调整系数，表示节假日变量参数，表示天气预警等级，表示天气调整系数，表示电网负荷状态，表示电网负荷调整系数； 基于所述突发充电事件概率确定预测时间窗口内的突发充电事件数量，并基于所述突发充电事件数量确定应急充电功率： 其中，表示时刻的应急充电功率，所述应急充电功率表示因突发事件而产生的额外充电需求功率，表示快充桩的额定功率，表示功率降额系数，表示预测时间窗口内的突发充电事件数量； 基于各子区域的基础负荷量和所述应急充电功率进行光伏出力预测； 所述构建光伏消纳优化模型，包括： 构建第一目标函数和第二目标函数，所述第一目标函数用于优化光伏本地消纳率，所述第二目标函数用于优化综合用能成本； 基于所述第一目标函数和所述第二目标函数构建综合优化目标函数； 根据所述综合优化目标函数构建光伏消纳优化模型。

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