(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111393201.9 (22)申请日 2021.11.23 (71)申请人 南方电网数字电网研究院有限公司 地址 510700 广东省广州市黄埔区中新广 州知识城 亿创街1号 406房之86 (72)发明人 王隆　杨康萍　谢文旺　韩曦　 朱艺伟　黄富　 (74)专利代理 机构 华进联合专利商标代理有限 公司 44224 代理人 吴平 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G01R 22/10(2006.01) (54)发明名称 智能电量管理系统及方法 (57)摘要 本申请涉及一种智能电量管 理系统及方法， 其中， 系统包括相互连接的CT取电模组、 储能模 组和电能管 理模组； CT取电模组用于从输电线路 上取电并获得取电量数据； 电能管理模组用于根 据取电量数据控制CT取电模组、 储能模组对用电 设备进行供电， 以及控制CT取电模组对储能模组 进行充电， 且基于取电量数据确定神经网络预测 模型并得到预测取电量数据以对用电设备的运 行状态进行控制； 本申请能够实现对用电设备的 持续稳定 供电， 使得在电量受限的情况下也能实 现对高压 输电线路的稳定监测。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 114239383 A 2022.03.25 CN 114239383 A 1.一种智能电量管理系统， 其特征在于， 包括相互连接的CT取电模组、 储能模组和电能 管理模组； 所述CT取电模组、 所述储能模组和所述电能管理模组均用于连接智能网关中的 用电设备； 所述CT取电模组用于从输电线路上 取电并获得 取电量数据； 所述电能管理模组用于根据 所述取电量数据控制所述CT取电模组、 所述储能模组对所 述用电设备进行供电， 以及控制所述CT取电模组对所述储能模组进行充电； 所述电能管理 模组还用于基于所述取电量数据确定神经网络预测模型并得到预测取电量数据， 以及根据 所述预测取电量数据对所述用电设备的运行状态进行控制。 2.根据权利要求1所述的智能电量管理系统， 其特征在于， 所述电能管理模组包括相互 连接的控制设备和处理设备； 所述控制设备分别连接所述CT 取电模组、 所述储能模组， 以及 用于连接所述用电设备。 3.根据权利要求1所述的智能电量管理系统， 其特征在于， 所述CT取电模组包括整流电 路， 以及均连接所述整流电路的取电线圈、 电流传感器和电压转换器； 所述电流传感器和所述电压转换器均 连接所述电能管理模组； 所述整流电路连接所述 储能模组， 且用于连接所述用电设备。 4.根据权利要求1所述的智能电量管理系统， 其特征在于， 所述储能模组包括相互连接 的储电装置和DC ‑DC变换电路； 所述DC‑DC变换电路分别连接所述CT取电模组、 所述电能管理模组， 以及用于连接所述 用电设备。 5.一种智能电量管理方法， 其特征在于， 所述方法应用于权利要求1至4中任一项所述 的智能电量管理系统中的电能管理模组， 所述方法包括 步骤： 接收由所述CT取电模组传输的所述取电量数据； 所述取电量数据为所述CT取电模组从 输电线路上 取电并获得的数据； 根据所述取电量数据控制所述CT取电模组、 所述储能模组对所述用电设备进行供电， 以及控制所述CT取电模组对所述储能模组进行充电； 基于所述取电量数据确定神经网络预测模型并得到预测取电量数据， 以及根据 所述预 测取电量数据对所述用电设备的运行状态进行控制。 6.根据权利要求5所述的智能电量管理方法， 其特征在于， 所述根据所述取电量数据控 制所述CT取电模组、 所述储能模组对所述用电设备进行供电， 以及控制所述CT取电模组对 所述储能模组进行充电的步骤 包括： 根据所述取电量数据和预设值的比较结果， 判断所述CT取电模组、 所述储能模组是否 对所述用电设备进行 供电， 以及判断所述CT取电模组是否对所述储能模组进行充电。 7.根据权利要求6所述的智能电量管理方法， 其特征在于， 所述根据所述取电量数据和 预设值的比较结果， 判断所述CT 取电模组、 所述储能模组是否对所述用电设备进 行供电， 以 及判断所述CT取电模组是否对所述储能模组进行充电的步骤 包括： 若所述取电量数据大于所述预设值， 则确定所述CT取电模组对所述用电设备进行供 电， 以及确定所述CT取电模组对所述储能模组进行充电； 若所述取电量数据小于所述预设值， 则确定所述CT取电模组和所述储能模组均对所述 用电设备进行 供电。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114239383 A 28.根据权利要求5所述的智能电量管理方法， 其特征在于， 所述运行状态包括启动和休 眠， 所述基于所述取电量数据确定神经网络预测模型并得到预测取电量数据， 以及根据所 述预测取电量数据对所述用电设备的运行状态进行控制的步骤 包括： 基于所述预测取电量数据， 控制所述用电设备进行启动或休眠。 9.一种智能电量管理装置， 其特征在于， 所述装置应用于权利要求1至4中任一项所述 的智能电量管理系统中的电能管理模组， 所述装置包括： 数据获取模块， 用于接收由所述CT取电模组传输的所述取电量数据； 所述取电量数据 为所述CT取电模组从输电线路上 取电并获得的数据； 控制处理模块， 用于根据所述取电量数据控制所述CT取电模组、 所述储能模组对所述 用电设备进行 供电， 以及控制所述CT取电模组对所述储能模组进行充电； 还用于基于所述取电量数据确定神经网络预测模型并得到预测取电量数据， 以及根据 所述预测取电量数据对所述用电设备的运行状态进行控制。 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5 至8中任一项所述的方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114239383 A 3