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龍圖騰網獲悉上海正泰電源系統有限公司申請的專利一種系統控制方法、裝置和電子設備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：CN120185407B 。

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：202510653580.2，技術領域涉及：H02M7/00；該發明授權一種系統控制方法、裝置和電子設備是由張玉治;李學武;張玉林;王光希設計研發完成，并于2025-05-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種系統控制方法、裝置和電子設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種系統控制方法、裝置和電子設備，其中，該方法應用于多機并聯型變流器，多機并聯型變流器包括至少兩個并聯的變流器，其中，該方法包括：獲取多機并聯型變流器的當前負載功率；按照多機并聯型變流器預先配置的系統效率模型確定當前負載功率對應的目標變流器單元，其中，系統效率模型的系統效率曲線對應的至少部分負載功率關聯于至少一個變流器單元；控制多機并聯型變流器啟動目標變流器單元并行工作。本發明實施例通過合理配置的系統效率模型對不同負載下使用的變流器單元進行確定，便于提升變流器單元控制的科學性，便于提升變流器的工作效率。

本發明授權一種系統控制方法、裝置和電子設備在權利要求書中公布了：1.一種電力系統控制方法，其特征在于，應用于多機并聯型變流器，所述多機并聯型變流器包括至少兩個并聯的變流器單元，所述方法包括： 獲取所述多機并聯型變流器的模型訓練數據集，按照所述模型訓練數據集訓練初始神經網絡模型作為單機效率預測模型，其中，所述初始神經網絡模型包括以下至少之一：多層感知機神經網絡模型、長短期記憶網絡模型、卷積神經網絡模型和小波神經網絡模型，所述獲取所述多機并聯型變流器的模型訓練數據集，包括：采集所述多機并聯型變流器內各所述變流器單元的歷史工作狀態以及所述歷史工作狀態對應的歷史效率值，其中，所述歷史工作狀態至少包括：歷史負載功率、歷史母線側電壓、歷史網側電壓、歷史運行時間以及歷史環境溫度；對所述歷史工作狀態和所述歷史效率值進行線性插值，得到插值工作狀態以及所述插值工作狀態對應的插值預測效率值；將所述歷史工作狀態、所述歷史效率值、所述插值工作狀態以及所述插值預測效率值作為所述模型訓練數據集； 調用所述單機效率預測模型分別確定所述多機并聯型變流器內每個變流器單元在不同負載功率下的單機效率，按照各所述變流器單元在不同所述負載功率下的單機效率生成對應各所述變流器單元的單機效率曲線； 按照各所述單機效率曲線確定啟動不同數量的所述變流器單元時的并行效率曲線； 在不同負載功率下確定各所述單機效率曲線以及各所述并行效率曲線內具有最高效率的部分效率曲線，獲取各所述部分效率曲線歸屬的所述變流器單元的變流器標識； 合并各所述部分效率曲線為系統效率曲線，將各所述變流器標識按照對應的所述部分效率曲線關聯到所述系統效率曲線的不同負載功率范圍； 將所述系統效率曲線以及不同所述負載功率范圍關聯的各所述變流器標識保存為系統效率模型； 獲取所述多機并聯型變流器的當前負載功率； 按照所述多機并聯型變流器預先配置的系統效率模型確定所述當前負載功率對應的目標變流器單元，其中，所述系統效率模型的系統效率曲線對應的至少部分負載功率關聯于至少一個所述變流器單元；所述按照所述多機并聯型變流器預先配置的系統效率模型確定所述當前負載功率對應的目標變流器單元，包括：獲取針對所述多機并聯型變流器配置的所述系統效率模型對應的所述系統效率曲線；確定所述系統效率曲線內所述當前負載功率歸屬的目標負載效率范圍；將所述系統效率曲線內所述目標負載效率范圍關聯的變流器標識對應的所述變流器作為所述目標變流器單元； 控制所述多機并聯型變流器啟動所述目標變流器單元并行工作。

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