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龙图腾网恭喜江苏智融能源科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的充电场站调控数据管理系统及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：CN119005642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411480001.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于人工智能的充电场站调控数据管理系统及方法是由汪彦;黄斌;孙瑶;刘恢;曹阳;何源设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的充电场站调控数据管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的充电场站调控数据管理系统及方法，属于充电场站管控技术领域。存储充电仓和充电桩的实时负荷数据，通过划分时间片段，记录每个时间片段下的负荷数据，生成循环数字标签；以负荷曲线函数的形式，表现出每个时间片段在不同循环时间周期下的负荷波动特征，建立负荷曲线关联样本对；以时间片段为统一尺度，在同一个时间片段中，对负荷曲线进行拟合，并对循环数字标签进行正常和异常的两类划分，得到循环数字标签正常和异常的交替变化特征；分析出不同充电方式之间的强弱关联关系，输出充电场站的充电调控决策；从而帮助充电场站适应充电方式需求的变化，在平衡满足充电场站功率需求的同时，降低充电场站的负荷风险。

本发明授权一种基于人工智能的充电场站调控数据管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的充电场站调控数据管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S100：实时缓存充电场站中充电仓端的实时负荷数据和充电桩端的实时负荷数据；划分时间片段，并对每一个时间片段附加循环数字标签；步骤S200：建立负荷曲线样本库，根据循环数字标签，将每个时间片段下产生的负荷曲线转化成数据样本，并建立负荷曲线关联样本对；步骤S300：根据负荷曲线关联样本对，并结合充电仓端的实时负荷数据和充电桩端的实时负荷数据，模拟出充电场站总体负荷曲线函数，并对循环数字标签进行异常和正常两类状态划分，得到循环监测序列集合；根据循环监测序列集合，分析充电仓和充电桩两种充电方式之间的关联值；步骤S400：根据充电方式之间的关联情况，对时间片段下的充电行为进行监督，输出不同时间片段下充电方式的关联关系，并结合输出的关联关系，指导充电场站在不同的时间片段内采取不同的充电方式；所述步骤S100的具体实施过程包括：步骤S101：实时缓存充电场站的充电仓使用状态信息和充电场站的充电桩使用状态信息；所述充电仓用于存放从新能源汽车上更换下来的动力电池并为从新能源汽车上更换下来的动力电池充电，所述充电桩用于为新能源汽车上的动力电池在不需要更换情况下的直接充电；所述充电仓使用状态信息和所述充电桩使用状态信息中分别相应记录有每个动力电池对应的实时负荷数据；步骤S102：将一天内的时间范围划分成k个时间片段，并以天为循环时间周期，循环记录每个时间片段内充电仓和充电桩对应的实时负荷数据，将其中任意一个时间片段记为，其中，s表示时间片段的序号，则对第w个循环时间周期内，时间片段附加循环数字标签，记为，即表示时间片段在第w个循环时间周期内对应附加的循环数字标签；所述步骤S200的具体实施过程包括：步骤S201：建立负荷曲线数据样本库，所述负荷曲线数据样本库中存储每个循环数字标签下对应形成的两种负荷曲线数据样本，所述两种负荷曲线包括充电仓负荷曲线和充电桩负荷曲线；根据循环数字标签，将时间片段在第w个循环时间周期内产生的全部实时负荷数据进行分类汇总，并按照实时负荷数据对应的数据类别，分别转化成所述充电仓负荷曲线样本和所述充电桩负荷曲线数据样本，其中，所述数据类别包括充电仓使用状态信息和充电桩使用状态信息，所述分类汇总，即按照所述数据类别分别进行汇总；步骤S202：根据循环数字标签，对在同一个循环数字标签下形成的两种负荷曲线数据样本，建立负荷曲线关联样本对，记为，其中，表示在循环数字标签下形成的充电仓负荷曲线函数，表示在循环数字标签下形成的充电桩负荷曲线函数；所述步骤S300的具体实施过程包括：步骤S301：根据负荷曲线关联样本对，模拟在循环数字标签时的充电场站总体负荷曲线函数，记为，且；摘取充电场站总体负荷曲线函数中的波峰数据和波谷数据，并获取相连的波峰数据和波谷数据之间的差值，根据在循环数字标签下获取的差值数量，得到在循环数字标签下的差值平均数，预设曲线波动阈值，如果在循环数字标签下的差值平均数大于等于曲线波动阈值，则对循环数字标签进行异常标记，否则对循环数字标签进行正常标记；步骤S302：按照循环数字标签的顺序，对正常和异常的标记结果进行排序，得到循环监测序列集合，记为，其中，Q表示第Q个循环时间周期的序号；获取循环监测序列集合中第x个被标记为正常的循环数字标签到第x+1个被标记为正常的循环数字标签之间包含的被标记为异常的循环数字标签数量，记为第x个关联组数量，并计算在同一个时间片段下充电仓和充电桩两种充电方式之间的关联值，具体计算公式如下： ；其中，表示在时间片段下充电仓和充电桩两种充电方式之间的关联值，表示第x+1个关联组数量，y表示循环监测序列集合中关联组的总数量；所述步骤S400的具体实施过程包括：步骤S401：预设关联阈值，如果在时间片段下充电仓和充电桩两种充电方式之间的关联值大于等于关联阈值，则将充电仓和充电桩两种充电方式在时间片段下的关联关系标记为强关联，否则标记为弱关联；步骤S402：如果充电仓和充电桩两种充电方式在时间片段下的关联关系为强关联，则充电场站对在时间片段内到来的充电用户，优先推荐充电仓充电，否则推荐充电桩充电。

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