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龙图腾网恭喜南京佳盛机电器材制造有限公司申请的专利一种绿色清洁能源智能储能柜动态散热控制方法及系统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：CN119298183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411825887.8，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权一种绿色清洁能源智能储能柜动态散热控制方法及系统是由孙修胜;马哲代;宗平设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种绿色清洁能源智能储能柜动态散热控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种绿色清洁能源智能储能柜动态散热控制方法及系统，涉及储能柜温控技术领域，划分时段并等间隔设置节点以进行实际数据的实时采集，采用信息驱动联合预测网络考虑风力发电和光伏发电的随机性和间歇性，进行节点风电预测和节点光电预测，采用时频转换趋势增强网络增强负载功率的时序趋势性以进行节点负载预测，采用多模态集成式学习网络考虑变电功率与储能柜温度的相关度，执行精确的节点温度预测，通过节点状态判决抉择是否采用PID算法确认预测制冷功率以实现降温调控，并选择对应状态的约束供需平衡方程预测变电功率，提升可再生能源利用率，以预测制冷功率进行降温调控也有效降低能耗，确保储能柜的稳定性、安全性和环保性。

本发明授权一种绿色清洁能源智能储能柜动态散热控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种绿色清洁能源智能储能柜动态散热控制方法，其特征在于，包括以下具体步骤：设置温度阈值和最佳温度，定义时段并设置节点，在节点采集实际数据；定义已知时段和未知时段，当系统时间推进至已知时段最后一个节点时，启动未知时段节点调控；采用信息驱动联合预测网络执行未知时段的节点风电预测和节点光电预测，采用时频转换趋势增强网络进行未知时段的节点负载预测；采用多模态集成式学习网络执行未知时段的节点温度预测和节点状态判决，基于判决结果抉择进行相应的节点预处理；直至未知时段的所有节点均执行未知时段节点调控后停止，当系统时间推进至未知时段最后一个节点时，更新已知时段和未知时段以继续启动未知时段节点调控;其中，所述信息驱动联合预测网络执行节点风电预测和节点光电预测包括以下具体步骤：分别选取单一节点前的若干个节点的功率和环境矢量以构建功率序列和环境序列；将功率序列和环境序列的线性组合通过SELU函数调整分布，获取激活特征序列；采用GLU层动态调整激活特征序列中每一个激活特征矢量的贡献程度，生成贡献序列；将贡献序列与功率序列叠加输入批归一化层，获取动态数据序列；环境序列经过LSTM层以捕捉时序关系，并通过线性层降维生成单一节点的预测环境矢量；采用交叉注意力机制，基于查询矩阵与预测键矩阵的关联度调整预测值矩阵，并通过线性层降维生成单一节点的预测功率；所述时频转换趋势增强网络进行节点负载预测包括以下具体步骤：选取单一节点之前的若干节点的负载功率以构建负载功率序列；将负载功率序列通过MLP层和傅里叶变换扩维并映射生成频域负载特征矩阵；将频域负载特征矩阵与复数矩阵进行积运算以抑制高频分量信息，生成频域核心特征矢量；通过傅里叶逆变换将频域核心特征矢量转换生成增强负载功率序列，采用LSTM层和线性层的组合生成单一节点的预测负载功率；所述多模态集成式学习网络执行节点温度预测包括以下具体步骤：选取单一节点之前的若干节点的储能柜温度和变电功率绝对值以分别构建温度序列和绝对变电功率序列；分别计算温度序列与绝对变电功率序列的温度均值和绝对变电均值；获取上一个节点的皮尔逊相关系数，并通过线性平移归一化处理生成上一个节点的嵌入系数，上一个节点指在单一节点前且与单一节点相邻的节点；基于上一个节点的嵌入系数将上一个节点的变电功率绝对值嵌入上一个节点的储能柜温度以生成上一个节点的联合温度；将上一个节点的联合温度同步输入多种基学习器，并采用元学习器继承多种基学习器的输出，生成单一节点的预测储能柜温度；所述的基于节点状态判决的所述判决结果执行相应的节点预处理包括：若单一节点的预测储能柜温度小于或等于温度阈值，基于常态约束供需平衡方程获取单一节点的预测变电功率和下一个节点的预测储蓄电量，下一个节点指在单一节点之后且与单一节点相邻的节点；若单一节点的预测储能柜温度大于温度阈值，采用PID算法获取单一节点的预测制冷功率，基于危险态约束供需平衡方程获取单一节点的预测变电功率和下一个节点的预测储蓄电量，将单一节点的预测储能柜温度更新为最佳温度。

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