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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利船舶柴/光/储混合电力系统负荷预测及动态功率匹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：CN120546165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510499195.7，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权船舶柴/光/储混合电力系统负荷预测及动态功率匹配方法是由田哲;姜浩翔;邱爰超设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本船舶柴/光/储混合电力系统负荷预测及动态功率匹配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及预测和匹配技术领域，具体涉及船舶柴光储混合电力系统负荷预测及动态功率匹配方法，包括多源数据采集与预处理：实时采集数据，建立统一时间戳的时间序列数据集；多模态数据融合处理：进行异常值检测与缺失数据重构，生成特征融合数据集；动态负荷预测建模：构建深度学习与时间序列分析结合的混合预测模型；动态功率分配方案生成：根据最优功率分配比例，生成动态功率分配方案；实时动态调整与反馈优化：基于电力系统实时运行数据与所述功率分配方案的偏差值，触发动态调整机制更新功率分配参数；控制指令生成与执行：将更新后的功率分配参数转换为各子系统的控制指令集。本发明显著增强系统运行稳定性、经济性与智能化水平。

本发明授权船舶柴/光/储混合电力系统负荷预测及动态功率匹配方法在权利要求书中公布了：1.船舶柴光储混合电力系统负荷预测及动态功率匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，多源数据采集与预处理：实时采集船舶电力负荷数据、光伏辐照度数据、储能系统SOC值、柴油机运行参数及船舶航行状态参数，建立统一时间戳的时间序列数据集； S2，多模态数据融合处理：对所述时间序列数据集进行异常值检测与缺失数据重构，生成包括设备健康因子标记的特征融合数据集； S3，动态负荷预测建模：基于所述特征融合数据集，构建深度学习与时间序列分析结合的混合预测模型，输出未来时间窗的负荷预测曲线； S4，动态功率分配方案生成：根据所述负荷预测曲线与实时SOC值，结合设备老化补偿系数，计算各能源子系统的最优功率分配比例，生成动态功率分配方案；具体包括： S41，根据预测的未来负荷值，估算平均负荷功率需求并确定各能源子系统的可用功率上限； S42，引入设备老化补偿系数并计算分配比例：设每个子系统的老化补偿系数为，定义各子系统的加权供能能力，根据归一化原则计算分配比例； S43，生成动态功率分配方案：根据平均负荷预测值及权重，确定各能源子系统的分配功率，构建最终动态功率分配方案输出向量； 所述S41包括： S411，根据预测的未来负荷值，计算平均负荷功率需求； S412，设能源子系统编号为，确定各能源子系统的可用功率上限； S5，实时动态调整与反馈优化：基于电力系统实时运行数据与所述功率分配方案的偏差值，触发动态调整机制更新功率分配参数； S6，控制指令生成与执行：将更新后的功率分配参数转换为各子系统的控制指令集，实现柴光储系统的协同控制。

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