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龙图腾网恭喜南京中电科能技术有限公司申请的专利基于深度学习的光储充站多策略运营方法、装置及设备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：CN119904121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510386946.4，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于深度学习的光储充站多策略运营方法、装置及设备是由王祥浩;夏东风;宣筱青;田金;袁晓庆;关翔;姚健设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的光储充站多策略运营方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的光储充站多策略运营方法、装置及设备，方法包括：获取光储充综合能源站为多源异构的运营数据；基于改进的时空异构图融合模型并利用改进的门控图卷积网络对运营数据进行数据融合，得到融合后的数据；对融合后的数据进行特征提取操作，得到高维特征向量；通过改进的稀疏自编码器对所述高维特征向量进行降维和关键信息提取，生成低维表示，并通过改进的混合进化算法对低维表示进行全局搜索，生成最优运营策略；将所述最优运营策略实时应用于所述光储充综合能源站的运营。本发明能够有效提高光储充综合能源站运营管理效率和运营管理效果。

本发明授权基于深度学习的光储充站多策略运营方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的光储充站多策略运营方法，其特征在于，包括： 获取光储充综合能源站为多源异构的运营数据，所述运营数据包括光伏板、储能电池的状态数据及充电桩的使用状态数据； 基于改进的时空异构图融合模型并利用改进的门控图卷积网络对所述运营数据进行数据融合，得到融合后的数据； 对融合后的数据进行特征提取操作，得到综合反映多源异构的运营数据之间复杂依赖关系的高维特征向量； 通过改进的稀疏自编码器对所述高维特征向量进行降维和关键信息提取，生成低维表示，并通过改进的混合进化算法对所述低维表示进行全局搜索，生成最优运营策略；所述最优运营策略包括充电桩定价策略、储能电池充放电策略和用户优惠推送策略； 将所述最优运营策略实时应用于所述光储充综合能源站的运营；其中，根据所述充电桩定价策略并通过智能电表动态调整所述光储充综合能源站的充电桩的定价，根据所述用户优惠推送策略向用户终端推送折扣信息，根据所述储能电池充放电策略并通过储能管理系统优化所述光储充综合能源站的储能电池的充放电策略； 其中，所述基于改进的时空异构图融合模型并利用改进的门控图卷积网络对所述运营数据进行数据融合，得到融合后的数据，包括： 运用融合了对数变换和线性缩放的归一化算法对运营数据进行归一化处理，从而将运营数据映射至适配区间，得到预处理后的运营数据； 根据所述预处理后的运营数据，把所述光储充综合能源站的光伏板、储能电池和充电桩抽象成时空异构图的节点并扩充其属性，同时定义时空异构图的时间边与空间边，并计算时空异构图的各边权重，以体现节点间的时空关联关系，构图得到时空异构图； 利用改进的门控图卷积网络，对构建好的所述时空异构图进行多层网络的逐层运算，将节点的局部特征进行聚合，从而得到融合后的数据；其中，改进的门控图卷积网络的每一层门控图卷积网络中，节点的特征更新公式如下：； 其中，表示节点在第层的特征向量，是节点的邻居节点集合，是节点和之间的空间边权重，是门控向量，用于控制信息的流入和流出；是根据节点的重要性和当前网络状态动态调整的增强因子； 所述对融合后的数据进行特征提取操作，得到综合反映多源异构的运营数据之间复杂依赖关系的高维特征向量，包括： 对融合后的数据进行重塑处理，将其按不同数据源及时间序列构建成数据立方体结构，同时依据数据波动状况动态划分窗口，生成具备适配性的动态窗口数据； 基于得到的所述动态窗口数据，在每个窗口内从信息熵和特征相关性层面评估各特征的综合重要性，筛选出重要特征，形成筛选后的特征子集； 针对筛选后的特征子集，搭建深度残差注意力网络，利用残差连接解决梯度问题，借助注意力机制强化关键特征表达，经处理后再进行全局平均池化，从而得到综合反映多源异构运营数据复杂依赖关系的高维特征向量； 所述通过改进的稀疏自编码器对所述高维特征向量进行降维和关键信息提取，生成低维表示，并通过改进的混合进化算法对所述低维表示进行全局搜索，生成最优运营策略；所述最优运营策略包括充电桩定价策略、储能电池充放电策略和用户优惠推送策略，包括： 对所述高维特征向量先执行基于数据分布特性的预处理，通过构建信息拓扑图并采用独特的概率激活函数进行编码，同时引入基于信息增益率的稀疏约束机制进行训练，生成降维后的低维表示； 以所述低维表示为基础，利用混沌映射生成初始种群，种群个体对应不同的运营策略组合； 构建综合考量能源站总收益、用户满意度及能源利用率的多目标适应度函数，对初始种群进行适应度评估； 运用混沌搜索在初始种群个体邻域生成扰动向量，通过比较新个体与原个体适应度，更新种群，实现全局探索； 在混沌搜索后的种群基础上，引入多目标博弈机制，个体在邻域生成新个体，依据不同运营目标收益进行博弈，调整自身策略参数，推动种群进化； 经多次混沌搜索与多目标博弈的交替迭代，当满足终止条件时，选取种群中适应度最高个体对应的策略，生成包含充电桩定价、储能电池充放电以及用户优惠推送的最优运营策略。

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