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龙图腾网恭喜江苏云上电力科技有限公司申请的专利基于人工智能的低碳楼宇光储充系统分层调度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：CN118868091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411369362.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于人工智能的低碳楼宇光储充系统分层调度方法是由李明轩;李超;韩琳;吴同凯;朱卫娟设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的低碳楼宇光储充系统分层调度方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种低碳楼宇光储充系统分层调度方法。该方法通过光伏管理层获取预设未来时段内的天气数据，并根据天气数据确定预设未来时段的预测光伏发电数据，通过设备负荷层根据历史负荷监控数据确定预设未来时段的预测用电负荷数据，以及通过储能管理层获取储能设备当前的剩余电能数据，然后，智能调度层利用预设电能传输调度模型，并根据预测光伏发电数据、预测用电负荷数据以及剩余电能数据确定在预设未来时段内的电能调度策略，从而指示在预设未来时段内光伏管理层、设备负荷层、电网管理层以及储能管理层之间的电能传输方向，进而有效地将光伏发电与楼宇用电负荷进行匹配，实现电能的实时优化调度。

本发明授权基于人工智能的低碳楼宇光储充系统分层调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的低碳楼宇光储充系统分层调度方法，其特征在于，应用于楼宇光储充管理系统，所述楼宇光储充管理系统包括智能调度层、光伏管理层、储能管理层、电网管理层以及设备负荷层，所述智能调度层分别与所述光伏管理层、所述储能管理层、电网管理层以及所述设备负荷层连接；所述方法，包括：所述光伏管理层获取预设未来时段内的天气数据，并根据所述天气数据确定所述预设未来时段的预测光伏发电数据，并将所述预测光伏发电数据发送至所述智能调度层；所述设备负荷层根据历史负荷监控数据确定所述预设未来时段的预测用电负荷数据，并将所述预测用电负荷数据发送至所述智能调度层；所述储能管理层获取储能设备当前的剩余电能数据，并将所述剩余电能数据发送至所述智能调度层；所述智能调度层利用预设电能传输调度模型，并根据所述预测光伏发电数据、所述预测用电负荷数据以及所述剩余电能数据确定在所述预设未来时段内的电能调度策略，所述电能调度策略用于指示所述光伏管理层、所述设备负荷层、所述电网管理层以及所述储能管理层之间的电能传输方向；所述光伏管理层获取预设未来时段内的天气数据，并根据所述天气数据确定所述预设未来时段的预测光伏发电数据，包括：根据所述天气数据中的环境温度数据确定温度影响因子曲线；根据所述天气数据中的光照角度数据确定光照角度影响因子曲线；利用公式3，并根据所述天气数据中的光照强度数据、所述温度影响因子曲线以及所述光照角度影响因子曲线确定所述预测光伏发电数据，其中，所述预测光伏发电数据包括预测光伏发电量，所述公式3为： 其中，为所述预测光伏发电数据中的预测光伏发电量，为所述预设未来时段内的所述天气数据中的光照强度曲线，为预设光电转换效率，为所述预设未来时段内的所述天气数据中的温度影响因子曲线，为所述预设未来时段内的所述天气数据中的光照角度影响因子曲线，为当前时间节点，为所述预设未来时段的结束时间节点；所述根据所述天气数据中的环境温度数据确定温度影响因子曲线，包括：利用公式1，并根据所述天气数据中的环境温度数据确定所述温度影响因子曲线，所述公式1为： 其中，为所述环境温度数据在时间节点下的环境温度，为预设参考环境温度，为预设温度衰减系数；所述根据所述天气数据中的光照角度数据确定光照角度影响因子曲线，包括：利用公式2，并根据所述天气数据中的所述光照角度数据确定所述光照角度影响因子曲线，所述公式2为： 其中，为所述光照角度数据在时间节点下的光照角度，为标定最优光照角度，为预设角度调整系数。

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