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龙图腾网获悉江西驴充充物联网科技有限公司申请的专利一种充电桩群能源管理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：CN119459425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411707858.1，技术领域涉及：B60L53/62；该发明授权一种充电桩群能源管理方法是由李涛;林芳兵;朱向东设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种充电桩群能源管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力管理技术领域，具体涉及一种充电桩群能源管理方法，包括以下步骤：S1：预测每个充电桩短期内的电力需求及可再生能源的可用量；S2：通过动态调配算法调整各充电桩的充电功率；S3：基于预设的定价算法鼓励用户在非高峰时间段进行充电；S4：预测用户充电需求模式；S5：实时监测充电过程中的电能质量，使用预设的电能调节技术自动调整充电设备参数；S6：在电网故障的紧急情况下，自动激活预设的备用能源供应方案。本发明，通过实时监测和智能调整充电策略优化能源分配，提高电网效率，降低成本，并通过备用能源系统确保充电服务的连续性和安全性，从而显著提升充电基础设施的操作效率和用户满意度。

本发明授权一种充电桩群能源管理方法在权利要求书中公布了：1.一种充电桩群能源管理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：根据历史充电数据和区域电网负荷信息，采用SVR与ELM的混合预测模型预测每个充电桩短期内的电力需求及可再生能源的可用量；具体包括： S11：收集每个充电桩的历史充电数据，包括充电持续时间、充电起止时间、充电功率的信息；同时收集电网负荷数据和可再生能源的历史输出数据，并对收集的数据进行清洗和预处理，去除异常值，填补缺失值，以保证数据质量和完整性； S12：基于预处理的数据，开发特征集，其中包括时间特征、天气条件以及历史同期的电力需求和能源供应数据； S13：使用支持向量回归与极限学习机训练模型，其中SVR模型用于解析电力需求的非线性趋势和复杂依赖关系，而ELM模型则用于快速学习和适应可再生能源输出的波动，随后将两种模型的预测结果进行加权平均，权重基于历史预测准确率确定，以形成混合预测模型； S14：将S13中形成的混合预测模型应用于实时数据流，预测接下来的短期每个充电桩的电力需求以及太阳能和风能的可用量； S2：根据S1中的预测结果，结合当前电网负载和预测的可再生能源输出，通过动态调配算法调整各充电桩的充电功率，优化能源分配； S3：在需求高峰期，基于预设的定价算法鼓励用户在非高峰时间段进行充电，以此来平滑电力需求曲线，降低电网负荷； S4：分析用户的充电行为和偏好，以预测用户充电需求模式，并根据分析结果自动调整充电策略和资源分配； S5：实时监测充电过程中的电能质量，包括电压波动和谐波污染，使用预设的电能调节技术自动调整充电设备参数，优化电能质量，保护设备并延长电池寿命； S6：在电网故障的紧急情况下，自动激活预设的备用能源供应方案，确保充电服务的连续性和安全性。

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