CN118281912A - 一种智能化新能源储能网络管理方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能化新能源储能网络管理方法及***，涉及新能源储能网络管理技术领域，包括通过物联网设备实时监测新能源储能网络运行状态，并收集新能源储能网络运行数据；预测未来运行数据并调整新能源储能网络储能策略；根据新能源储能网络运行状态实时预测潜在故障并实施处理措施；将所有数据进行存储并实施数据安全保护。本发明通过收集新能源储能网络运行状态和运行数据，预测未来运行数据从而生成新能源储能网络储能设备充放电调整策略进行实施并实时监测新能源储能网络运行状态，有效地预测和调整储能策略，及时识别并处理潜在的***故障，同时确保所有关键数据的安全性和完整性。
Description
技术领域
本发明涉及新能源储能网络管理技术领域，特别是一种智能化新能源储能网络管理方法及***。
背景技术
新能源储能网络的发展是响应全球能源结构转型和气候变化挑战的重要技术进步，随着可再生能源的广泛应用，如风能和太阳能，有效的储能技术成为实现能源供应稳定性和高效率的关键，智能化储能网络通过集成创新的信息技术和能源管理***，提高了能源利用效率，并优化了能源的调配和分配策略，近年来，物联网技术的引入为储能网络管理带来了新的可能性，使得实时监测和数据分析更加精准高效，然而，尽管智能化新能源储能网络在技术上取得了显著进步，但在数据预测精度、储能策略的灵活性和故障预测能力方面，现有技术常常无法满足日益增长的复杂性和动态性需求，因此，开发一种集成先进数据分析和安全保护的智能化储能网络管理方法显得尤为重要。
发明内容
鉴于上述现有的智能化新能源储能网络管理方法及***中存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明所要解决的问题在于现有技术在数据预测精度、储能策略的灵活性和故障预测能力方面，现有技术常常无法满足日益增长的复杂性和动态性需求。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种智能化新能源储能网络管理方法，其包括，通过物联网设备实时监测新能源储能网络运行状态，并收集新能源储能网络运行数据；预测未来运行数据并调整新能源储能网络储能策略；根据新能源储能网络运行状态实时预测潜在故障并实施处理措施；将所有数据进行存储并实施数据安全保护。
作为本发明所述智能化新能源储能网络管理方法的一种优选方案，其中：所述通过物联网设备实时监测新能源储能网络运行状态，并收集新能源储能网络运行数据指在新能源储能设备和储能节点处安装物联网设备对新能源储能网络运行状态进行监测，并通过物联网设备收集新能源储能网络运行数据进行预处理，所述物联网设备将新能源储能网络运行状态和运行数据向工作人员进行实时展示。
作为本发明所述智能化新能源储能网络管理方法的一种优选方案，其中：所述预测未来运行数据指通过收集的新能源储能网络运行数据预处理后使用预测算法预测未来运行数据：
其中P(t)为在时间t的数据预测值，ai和bi为模型参数，ωi为正弦函数的频率参数，α为衰减系数，i为从时间t回溯的时间步长，P(t-i)表示在时间t-i的数据预测值，P(s)表示在任意时间s的数据预测值，n为时间步长总数量。
作为本发明所述智能化新能源储能网络管理方法的一种优选方案，其中：所述调整新能源储能网络储能策略包括预测未来运行数据后根据未来运行数据调整储能网络中储能设备充放电策略：
其中C(t)为时间t的充放电策略值，C(t)的值域处于0-1之间，接近1代表需要充电，接近0表示需要放电，k为调整系数，Po为预设的未来运行数据，di和θi为模型参数，ΔP(t-i)为时间t-i的数据预测值变化量，计算新能源储能网络中各储能设备的充放电策略值后形成储能设备充放电调整策略并按照策略进行执行。
作为本发明所述智能化新能源储能网络管理方法的一种优选方案，其中：所述根据新能源储能网络运行状态实时预测潜在故障指在进行新能源储能网络储能设备充放电策略调整后保持对新能源储能网络运行状态的实时监测，并分析预测新能源储能网络中潜在故障：
其中F(t)为时间t的储能网络状态值，ci和di为模型参数，βi为指数衰减系数，ΔC(t-i)为充放电策略值变化量，计算得出新能源储能网络状态值F(t)后与设定阈值Q进行对比判断新能源储能网络状态：
若F(t)≤Q，则说明新能源储能网络为正常状态，不存在潜在故障；
若F(t)＞Q，则说明新能源储能网络为异常状态，存在潜在故障，需要将潜在故障形成工作列表进行排除。
作为本发明所述智能化新能源储能网络管理方法的一种优选方案，其中：所述实施处理措施指根据新能源储能网络状态判断结果实施处理措施：
若新能源储能网络为正常状态，则说明新能源储能网络储能设备充放电调整策略正常实施，保持对新能源储能网络运行状态的监测，同步将储能设备充放电调整策略进行存储；
若新能源储能网络为异常状态，则说明新能源储能网络储能设备充放电调整策略对新能源储能网络存在威胁，重新预测未来运行数据制定储能设备充放电调整策略并实施，重新计算储能网络状态值判断新能源储能网络状态直至新能源储能网络改变为正常状态。
作为本发明所述智能化新能源储能网络管理方法的一种优选方案，其中：所述将所有数据进行存储并实施数据安全保护指将收集的新能源储能网络运行状态和运行数据、预测未来运行数据、储能设备充放电策略、储能网络状态值以及新能源储能网络状态判断结果生成数据包进行存储，并设置访问权限和访问密码进行保护，在需要进行数据访问时同步生成数据访问记录进行存储。
一种智能化新能源储能网络管理***，其特征在于：包括监测模块、调整模块、分析模块、处理模块以及存储模块；
所述监测模块用于对新能源储能网络运行状态和运行数据进行监测和收集并进行预处理；
所述调整模块用于预测新能源储能网络未来运行数据并制定新能源储能网络储能调整策略；
所述分析模块用于根据新能源储能网络运行状态分析潜在故障；
所述处理模块用于根据分析模块分析结果实施处理措施；
所述存储模块用于将所有数据进行存储并配合其余模块对存储数据进行访问。
一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现上述智能化新能源储能网络管理方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现上述智能化新能源储能网络管理方法的步骤。
本发明有益效果为：本发明通过收集新能源储能网络运行状态和运行数据，预测未来运行数据从而生成新能源储能网络储能设备充放电调整策略进行实施并实时监测新能源储能网络运行状态，有效地预测和调整储能策略，及时识别并处理潜在的***故障，同时确保所有关键数据的安全性和完整性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为智能化新能源储能网络管理方法的流程示意图。
图2为智能化新能源储能网络管理***的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作详细地说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性地与其他实施例互相排斥的实施例。
实施例1
参照图1，为本发明第一个实施例，该实施例提供了一种智能化新能源储能网络管理方法，智能化新能源储能网络管理方法包括以下步骤：
S1、通过物联网设备实时监测新能源储能网络运行状态，并收集新能源储能网络运行数据；
具体的，通过物联网设备实时监测新能源储能网络运行状态，并收集新能源储能网络运行数据指在新能源储能设备和储能节点处安装物联网设备对新能源储能网络运行状态进行监测，并通过物联网设备收集新能源储能网络运行数据进行预处理，所述物联网设备将新能源储能网络运行状态和运行数据向工作人员进行实时展示。
物联网设备包括所有嵌入在新能源储能设备和节点中的智能设备，这些设备能够实时收集、处理和传输数据，它们通常包括传感器、微处理器、通讯模块等，能够实时监测如电压、电流、温度、湿度等多种参数，通过物联网设备实时监测新能源储能网络，可以及时发现***性能下降或故障，从而快速响应并采取措施，这不仅提高了***的运行效率，还显著降低了潜在的维修成本和***停机时间，预处理包括对收集到的原始数据进行清洗、格式化和初步分析等，收集的数据在经过预处理后，可以用于各种高级分析，如预测未来的能源需求、优化储能策略、提高能源利用效率等，预处理确保了数据的准确性和可靠性，为后续的决策提供了坚实的基础，将数据实时展示给工作人员，可以增强对***状态的可视化和理解，使操作人员能够及时作出基于数据的决策。
S2、预测未来运行数据并调整新能源储能网络储能策略；
具体的，预测未来运行数据指通过收集的新能源储能网络运行数据预处理后使用预测算法预测未来运行数据：
其中P(t)为在时间t的数据预测值，ai和bi为模型参数，通过历史数据确定，ωi为正弦函数的频率参数，通过实验确定，α为衰减系数，用于控制历史数据对当前预测的影响，i为从时间t回溯的时间步长，P(t-i)表示在时间t-i的数据预测值，P(s)表示在任意时间s的数据预测值，n为时间步长总数量，通过计算当前时刻至时间t的总时长与时间步长的比值获取。
通过先进的预测算法，能够准确预测新能源储能网络在未来一段时间内的运行数据，这一过程对于优化能源分配、提高能源效率、降低能源浪费具有重要意义，预测未来的数据使得能够动态调整储能策略，以适应预期的能源需求变化，这种动态调整有助于提升新能源储能网络的灵活性和响应速度，准确的预测有助于预防***过载和故障，从而增强整个储能网络的稳定性和可靠性，这在高需求时段尤为重要，可以避免由于突发事件导致的大规模能源损失，不仅提高了对未来趋势的预测准确性，也提升了整体数据分析的深度和广度，这样的能力对于理解复杂的能源网络至关重要，这种方法不仅提高了预测的准确度，还增强了对整个***的控制和管理能力，从而在提高能效、优化资源分配和增强***稳定性方面发挥重要作用。
具体的，调整新能源储能网络储能策略包括预测未来运行数据后根据未来运行数据调整储能网络中储能设备充放电策略：
其中C(t)为时间t的充放电策略值，C(t)的值域处于0-1之间，接近1代表需要充电，接近0表示需要放电，每个储能设备均计算出充放电策略值，k为调整系数，通过实验确定，Po为预设的未来运行数据，di和θi为模型参数，通过历史数据确定，ΔP(t-i)为时间t-i的数据预测值变化量，通过计算时间t和时间步长i的数据预测值计算得到，计算新能源储能网络中各储能设备的充放电策略值后形成储能设备充放电调整策略并按照策略进行执行。
通过准确预测未来运行数据，可以更合理地调整储能设备的充放电策略，从而提高能源的利用效率和储能设备的使用寿命，动态调整充放电策略可以根据能源需求的变化快速响应，增强整个储能网络的适应性和灵活性，通过精确控制储能设备的充放电行为，减少无效的能量转换和浪费，提高整体能源管理的经济性，合理的充放电策略有助于维护***的平衡，避免由于过度充电或放电引起的网络不稳定，通过预测未来运行数据，可以更好地应对能源需求的波动，特别是在可再生能源如太阳能和风能的不确定性较大的情况下，显著提升了新能源储能网络的运行效率和稳定性。
S3、根据新能源储能网络运行状态实时预测潜在故障并实施处理措施；
具体的，根据新能源储能网络运行状态实时预测潜在故障指在进行新能源储能网络储能设备充放电策略调整后保持对新能源储能网络运行状态的实时监测，并分析预测新能源储能网络中潜在故障：
其中F(t)为时间t的储能网络状态值，ci和di为模型参数，通过历史数据确定，βi为指数衰减系数，通过实验确定，ΔC(t-i)为充放电策略值变化量，计算得出新能源储能网络状态值F(t)后与设定阈值Q进行对比判断新能源储能网络状态，其中阈值Q由工作人员进行设定：
若F(t)≤Q，则说明新能源储能网络为正常状态，不存在潜在故障；
若F(t)＞Q，则说明新能源储能网络为异常状态，存在潜在故障，需要进行排除。
储能网络状态值用于表示新能源储能网络在特定时间点的运行状态，这个值是基于网络的实时数据分析得出的，反映了网络的整体健康状况，通过持续监测新能源储能网络的运行状态，能够及时发现***性能下降或潜在的故障，从而快速采取预防措施，能够预测潜在的故障，意味着可以在问题发生之前进行干预，从而减少***停机时间和维修成本，通过将网络状态值与预设的阈值Q进行比较，可以简化故障检测流程，提高故障识别的效率和准确性，识别出潜在的故障有助于***管理员有效地安排维修和维护工作，通过实时监测和智能分析，该***不仅能够提高故障预测的准确性，还能够在潜在问题发生之前进行有效的干预，这种方法大大提高了新能源储能网络的可靠性和效率，降低了运营成本，提升了整体***的稳定性。
进一步地，实施处理措施指根据新能源储能网络状态判断结果实施处理措施：
若新能源储能网络为正常状态，则说明新能源储能网络储能设备充放电调整策略正常实施，保持对新能源储能网络运行状态的监测，同步将储能设备充放电调整策略进行存储；
若新能源储能网络为异常状态，则说明新能源储能网络储能设备充放电调整策略对新能源储能网络存在威胁，重新预测未来运行数据制定储能设备充放电调整策略并实施，重新计算储能网络状态值判断新能源储能网络状态直至新能源储能网络改变为正常状态。
当储能网络处于正常状态时，持续监测并存储调整策略数据有助于保持网络的稳定性和提高应对未来变化的能力，一旦检测到异常状态，迅速重新预测未来运行数据并调整充放电策略，可减少潜在的损失和风险，快速恢复网络到正常状态，通过实时监测和动态调整策略，这种方法提高了储能网络的可靠性，确保能源供应的连续性和稳定性，灵活的策略调整有助于优化能源利用，特别是在面对可再生能源的不确定性和波动性时，能够更有效地管理储能设备，有效的网络管理减少了因故障或不稳定导致的能源浪费，提高了整体经济效益。
S4、将所有数据进行存储并实施数据安全保护；
具体的，将所有数据进行存储并实施数据安全保护指将收集的新能源储能网络运行状态和运行数据、预测未来运行数据、储能设备充放电策略、储能网络状态值以及新能源储能网络状态判断结果生成数据包进行存储，并设置访问权限和访问密码进行保护，在需要进行数据访问时同步生成数据访问记录进行存储。
通过将所有关键数据进行存储，可以确保数据的完整性和准确性，为未来的分析和决策提供可靠的基础，通过设置访问权限和密码，可以有效地防止未经授权的访问和数据泄露，确保信息的安全性，通过生成数据访问记录，可以追踪和监控数据的使用情况，及时发现和应对安全隐患，存储的数据和访问记录对于满足法律法规的合规性要求以及进行内部或外部审计非常重要，存储的数据可以用于进一步的分析和洞察，帮助管理者做出更加数据驱动和精准的决策。
实施例2
参照图2，为本发明第二个实施例，该实施例不同于上一个实施例，提供了一种智能化新能源储能网络管理***，其特征在于：包括监测模块、调整模块、分析模块、处理模块以及存储模块；
所述监测模块用于对新能源储能网络运行状态和运行数据进行监测和收集并进行预处理；
所述调整模块用于预测新能源储能网络未来运行数据并制定新能源储能网络储能调整策略；
所述分析模块用于根据新能源储能网络运行状态分析潜在故障；
所述处理模块用于根据分析模块分析结果实施处理措施；
所述存储模块用于将所有数据进行存储并配合其余模块对存储数据进行访问。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用，或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行***、装置或设备或结合这些指令执行***、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)、便携式计算机盘盒(磁装置)、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤装置以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方案中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行***执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方其中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
实施例3
为本发明第三个实施例，该实施例不同于前两个实施例，为了验证本发明方法的有益效果，通过将本发明方法与现有技术进行对比论证证明，对比结果如表1所示。
表1：
| 预测准确度 | 故障检测率 | 能效优化 | 数据安全性 | |
| 现有技术 | 75％ | 60％ | 65％ | 低 |
| 本发明方法 | 92％ | 90％ | 85％ | 高 |
从上表可以得出，相比现有技术，本发明方法在多个关键指标上展现出显著优势，本发明通过集成高级的预测算法、自适应调整策略和高效的故障检测机制，明显优于现有技术，展现了显著的创新性和优势，不仅提高了新能源储能网络的运行效率和可靠性，还增强了数据的安全性，为新能源储能网络管理提供了一种高效、可靠且安全的解决方案。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种智能化新能源储能网络管理方法，其特征在于：包括，
通过物联网设备实时监测新能源储能网络运行状态，并收集新能源储能网络运行数据；
预测未来运行数据并调整新能源储能网络储能策略；
根据新能源储能网络运行状态实时预测潜在故障并实施处理措施；
将所有数据进行存储并实施数据安全保护。
2.如权利要求1所述的智能化新能源储能网络管理方法，其特征在于：所述通过物联网设备实时监测新能源储能网络运行状态，并收集新能源储能网络运行数据指在新能源储能设备和储能节点处安装物联网设备对新能源储能网络运行状态进行监测，并通过物联网设备收集新能源储能网络运行数据进行预处理，所述物联网设备将新能源储能网络运行状态和运行数据向工作人员进行实时展示。
3.如权利要求2所述的智能化新能源储能网络管理方法，其特征在于：所述预测未来运行数据指通过收集的新能源储能网络运行数据预处理后使用预测算法预测未来运行数据：
其中P(t)为在时间t的数据预测值，ai和bi为模型参数，ωi为正弦函数的频率参数，α为衰减系数，i为从时间t回溯的时间步长，P(t-i)表示在时间t-i的数据预测值，P(s)表示在任意时间s的数据预测值，n为时间步长总数量。
4.如权利要求3所述的智能化新能源储能网络管理方法，其特征在于：所述调整新能源储能网络储能策略包括预测未来运行数据后根据未来运行数据调整储能网络中储能设备充放电策略：
其中C(t)为时间t的充放电策略值，C(t)的值域处于0-1之间，接近1代表需要充电，接近0表示需要放电，k为调整系数，Po为预设的未来运行数据，di和θi为模型参数，ΔP(t-i)为时间t-i的数据预测值变化量，计算新能源储能网络中各储能设备的充放电策略值后形成储能设备充放电调整策略并按照策略进行执行。
5.如权利要求4所述的智能化新能源储能网络管理方法，其特征在于：所述根据新能源储能网络运行状态实时预测潜在故障指在进行新能源储能网络储能设备充放电策略调整后保持对新能源储能网络运行状态的实时监测，并分析预测新能源储能网络中潜在故障：
其中F(t)为时间t的储能网络状态值，ci和di为模型参数，βi为指数衰减系数，ΔC(t-i)为充放电策略值变化量，计算得出新能源储能网络状态值F(t)后与设定阈值Q进行对比判断新能源储能网络状态：
若F(t)≤Q，则说明新能源储能网络为正常状态，不存在潜在故障；
若F(t)＞Q，则说明新能源储能网络为异常状态，存在潜在故障，需要将潜在故障形成工作列表进行排除。
6.如权利要求5所述的智能化新能源储能网络管理方法，其特征在于：所述实施处理措施指根据新能源储能网络状态判断结果实施处理措施：
若新能源储能网络为正常状态，则说明新能源储能网络储能设备充放电调整策略正常实施，保持对新能源储能网络运行状态的监测，同步将储能设备充放电调整策略进行存储；
若新能源储能网络为异常状态，则说明新能源储能网络储能设备充放电调整策略对新能源储能网络存在威胁，重新预测未来运行数据制定储能设备充放电调整策略并实施，重新计算储能网络状态值判断新能源储能网络状态直至新能源储能网络改变为正常状态。
7.如权利要求6所述的智能化新能源储能网络管理方法，其特征在于：所述将所有数据进行存储并实施数据安全保护指将收集的新能源储能网络运行状态和运行数据、预测未来运行数据、储能设备充放电策略、储能网络状态值以及新能源储能网络状态判断结果生成数据包进行存储，并设置访问权限和访问密码进行保护，在需要进行数据访问时同步生成数据访问记录进行存储。
8.一种智能化新能源储能网络管理***，其特征在于：包括监测模块、调整模块、分析模块、处理模块以及存储模块；
所述监测模块用于对新能源储能网络运行状态和运行数据进行监测和收集并进行预处理；
所述调整模块用于预测新能源储能网络未来运行数据并制定新能源储能网络储能调整策略；
所述分析模块用于根据新能源储能网络运行状态分析潜在故障；
所述处理模块用于根据分析模块分析结果实施处理措施；
所述存储模块用于将所有数据进行存储并配合其余模块对存储数据进行访问。
9.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
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| CN202410130244.5A CN118281912A (zh) | 2024-01-31 | 2024-01-31 | 一种智能化新能源储能网络管理方法及*** |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202410130244.5A CN118281912A (zh) | 2024-01-31 | 2024-01-31 | 一种智能化新能源储能网络管理方法及*** |
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| CN118281912A true CN118281912A (zh) | 2024-07-02 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| CN202410130244.5A Pending CN118281912A (zh) | 2024-01-31 | 2024-01-31 | 一种智能化新能源储能网络管理方法及*** |
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2024
- 2024-01-31 CN CN202410130244.5A patent/CN118281912A/zh active Pending
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