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案件記録

基于分位数回归凸约束学习的电池储能优化方法及系统

発明不明
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§ Ⅰ

案件概要

発明者

桑林卫; 刘静怡; 吴在军; 胡秦然

出願日

Jul 22, 2026

公開日

Oct 16, 2026

IPC分類

H02J 3/32 (2026.01)G06N 3/048 (2023.01)H02J 103/30 (2026.01)

本发明公开了基于分位数回归凸约束学习的电池储能优化方法及系统,涉及电池储能优化技术领域,包括:获取电池储能环境参数及电池储能运行变量,将电池储能环境参数及电池储能运行变量输入至预先建立的基于分位数回归的电池老化凸代理模型内,输出得到电池老化预测值;基于电池老化预测值对基于分位数回归的电池老化凸代理模型经凸松弛变换为线性不等式形式的凸多面体约束集,基于凸多面体约束集生成凸混合调度优化模型,对凸混合调度优化模型进行求解,得到电池储能优化结果,能够提升电池储能优化效果,保持电池的健康。

外部リソース