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龙图腾网获悉国网四川省电力公司经济技术研究院申请的专利一种分布式与集中式结合的云储能调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115566704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211310265.2，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权一种分布式与集中式结合的云储能调度方法是由邓盈盈;程超;邓靖微;叶圣永;任志超设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式与集中式结合的云储能调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布式与集中式结合的云储能调度方法，根据现有分布式储能配有清洁能源出力而共享储能背靠电网的典型运行场景，统筹考虑储能功率约束、荷电连续性约束等，建立起两种储能的运行模型。最后采用目标级联分析法实现两种储能的解耦和信息传递，经过多次迭代满足收敛条件，实现分布式储能与集中式共享储能的联合调度，从而以云储能的形式灵活调度储能设备，提高各参与主体的经济性。还能实现削峰填谷平抑电网波动，减少分布式用户的购电与反送电给电网等行为，增加电网的安全性。大幅提高风光等清洁能源消纳率，加深清洁能源渗透率，促进“双碳”目标进程。

本发明授权一种分布式与集中式结合的云储能调度方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式与集中式结合的云储能调度方法，其特征在于，包括：构建上层集中式共享储能模型与下层分布式储能模型，以上层集中式共享储能模型经济效益最大、下层分布式储能模型日运行成本最小为目标函数通过目标级联分析法对两种模型进行联合调度实现解耦与信息传递；并设置惩罚函数对联合调度方法进行迭代，通过惩罚函数的更新滚动来提升联合调度的精度标准；其中目标级联分析法的联合调度过程为：读入用户电负荷及能源出力后设置设备运行参数，在上层集中式共享储能模型中进行优化，并将优化后的参数传递到下层分布式储能模型并更新下层目标函数；下层分布式储能模型通过新的下层目标函数进行优化，并判断优化结果是否满足收敛条件；如果满足，则输出优化结果；如果不满足，则将优化结果反馈到上层集中式共享储能模型，然后更新上层目标函数，再在上层集中式共享储能模型中迭代优化，重复步骤直到输出收敛结果；所述上层集中式共享储能模型中包括共享储能目标函数，其包括：确定以日经济效益最大为目标函数，其中经济效益包括共享储能服务费与售电效益；则目标函数为：F1＝Cser+Csel其中，F1为计及全生命周期成本的日经济效益；Cser为用户群使用共享储能电站的服务费；Csel为用户群向共享储能电站的购电费用； 其中N为用户群个数；T为调度时长；ξt为共享储能单位服务费；Psb,kt为用户k在时段t时向储能电站购电的功率；Pss,kt为用户k在时间段t时向储能电站售电的功率；δt为单位时间；Ωt为时段t时储能电站的购电电价；所述上层集中式共享储能模型中还设有约束条件，其包括储能电站充放电功率约束与储能荷电连续性约束；其中储能电站充放电功率约束的条件为： 其中，Eesst+1、Eesst分别为储能电站在时间段t+1和t时的电量；为储能电站充放电功率最大值；分别为储能电站充放电状态位，属于布尔型变量；储能荷电连续性约束条件为： 其中，χ为储能自放电功率；ηabs、ηrelea分别为储能的充放电效率；分别为储能电站在时间t的充放电功率；为储能电站最大荷电状态。

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