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龍圖騰網獲悉光大綠色環保管理(深圳)有限公司;光大綠色環保技術服務(江蘇)有限公司申請的專利一種基于大數據分析的零碳園區供能優化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120181629B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510670914.7，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權一種基于大數據分析的零碳園區供能優化方法及系統是由朱福剛;王榮濤;胡明;黃展魏;陳玉青設計研發完成，并于2025-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大數據分析的零碳園區供能優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于大數據分析的零碳園區供能優化方法及系統，S1.構建統一的園區能源運行數據集；S2.利用大數據處理技術對所述園區能源運行數據集進行特征提取與數據融合，生成未來時刻的能源供需預測結果；S3.構建零碳園區分布式儲能調控優化模型；S4.利用改進混合優化算法對所述零碳園區分布式儲能調控優化模型進行求解，生成多個分布式儲能調控策略候選解；S5.對所述分布式儲能調控策略候選解進行評估，依據預先設定的適應度評價指標，選取與當前園區能源供需狀態最匹配的最優分布式儲能調控策略，并將該最優策略作為調控方案。本發明能夠在復雜動態環境下有效提高能源利用效率、降低儲能損耗及碳排放，實現零碳園區的智能供能優化目標。

本發明授權一種基于大數據分析的零碳園區供能優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據分析的零碳園區供能優化方法，其特征在于，包括如下步驟： S1.采集能源運行數據，并對所采集的能源運行數據進行預處理，構建統一的園區能源運行數據集； S2.利用大數據處理技術對所述園區能源運行數據集進行特征提取與數據融合，基于歷史園區能源運行數據集構建能源需求預測模型，并生成未來時刻的能源供需預測結果； S3.根據所述能源供需預測結果和分布式儲能設備的實時園區能源運行數據集，構建零碳園區分布式儲能調控優化模型； 所述S3包括以下步驟： S31.根據園區能源供需預測結果與實時園區能源運行數據集Dfinal，計算園區在時間t的能量平衡差值： 其中，表示構建的實時園區能源運行數據集中經數據融合后得到的實際能源供需情況，根據各分布式儲能設備的當前可用充放電容量將能量平衡差值Δt按比例分配給各設備，定義分布式儲能設備i在時間t的充放電控制變量xi,t： 其中，N為園區內分布式儲能設備總數，為設備i在時間t的可用充放電容量： 其中，為設備i的最大充放電功率，與分別為設備i在時間t的最大與最小儲能容量，Ei,t為設備i在時間t的當前儲能狀態； 通過計算能量平衡差值Δt并按各設備可用充放電容量的比例分配，實現分布式儲能設備的充放電控制變量xi,t的定義，其中充放電控制變量xi,t0表示設備i在時間t應以該功率放電，充放電控制變量xi,t0表示設備i在時間t應以該功率充電； S32.構建零碳園區分布式儲能調控優化模型，零碳園區分布式儲能調控優化模型以同時提高能源利用效率、降低充放電損耗及減少碳排放為優化目標，零碳園區分布式儲能調控優化模型的目標函數為： 其中，α、β及γ分別為能源供需平衡、充放電損耗及碳排放的權重系數，ξi,t表示設備i在時間t的碳排放成本； S33.采用分段函數定義量化儲能設備在充放電過程中的碳排放成本： 其中，ηdis為儲能設備的放電效率，ηch為儲能設備的充電效率； S34.構建零碳園區分布式儲能調控優化模型的約束條件，所述約束條件包括能量平衡約束、儲能設備容量約束和充放電功率約束； S4.利用由螢火蟲優化算法與變步長隨機游走相結合構成的改進混合優化算法對所述零碳園區分布式儲能調控優化模型進行求解，生成多個分布式儲能調控策略候選解； S5.對所述分布式儲能調控策略候選解進行評估，依據預先設定的適應度評價指標，選取與當前園區能源供需狀態最匹配的最優分布式儲能調控策略，并將該最優分布式儲能調控策略作為調控方案。

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