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龙图腾网获悉福州大学申请的专利多电池储能系统平抑风电波动优化控制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：CN115764985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211349546.9，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权多电池储能系统平抑风电波动优化控制方法是由陈飞雄;胡昆熹;邵振国;吴鸿斌;苏炜琦设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本多电池储能系统平抑风电波动优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多电池储能系统平抑风电波动优化控制方法，包括：建立储能电站成本模型、抗拒系数模型和SoC恢复模型，在此基础上以多电池储能系统的总运行成本、抗拒系数、SoC恢复因子和风电波动越限惩罚项最小为目标函数；建立模型约束；结合目标函数和模型约束，得到多电池储能系统平抑风电波动优化控制模型；按如下步骤求解多电池储能系统平抑风电波动优化控制模型：步骤S1、采用McCormick方法凸化抗拒系数计算式；步骤S2、采用McCormick方法凸化目标函数；步骤S3、求解多电池储能系统平抑风电波动优化控制模型；步骤S4、判断是否满足迭代终止条件，是则停止迭代，输出优化控制结果，否则更新抗拒系数和储能成本的限值，然后返回步骤S2继续迭代。该方法有利于降低储能电站的运行成本，同时提高储能电站的充放电能力。

本发明授权多电池储能系统平抑风电波动优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种多电池储能系统平抑风电波动优化控制方法，其特征在于，包括： 建立储能电站成本模型、抗拒系数模型和SoC恢复模型，在此基础上以多电池储能系统的总运行成本、抗拒系数、SoC恢复因子和风电波动越限惩罚项最小为目标函数；建立模型约束；结合目标函数和模型约束，得到多电池储能系统平抑风电波动优化控制模型； 按如下步骤求解所述优化控制模型： 步骤S1、采用McCormick方法凸化抗拒系数计算式； 步骤S2、采用McCormick方法凸化目标函数； 步骤S3、求解所述优化控制模型； 步骤S4、判断是否满足迭代终止条件，是则停止迭代，输出优化控制结果，否则更新抗拒系数和储能成本的限值，然后返回步骤S2继续迭代； 所述储能电站成本模型忽略长距离输电造成的线路损耗，将成本分为初始建造折旧成本、能耗成本和寿命损失成本，其计算公式为： 1 2 3 4 Cit表示t时刻第i个储能电站的总出力成本，、、分别为t时刻第i个储能电站的初始建造折旧成本、能耗成本和寿命损失成本；ccap,i表示第i个储能电站的单位容量成本；Erate,i为第i个储能电站额定容量；Tfloat,i为电站i的浮充寿命；r为折现率；s为1天中的最大调度次数；ce为上网电价，不考虑分时电价对调频成本的影响；Δt为两采样点之间的采样间隔；Pchar,it和Pdis,it为t时刻第i个储能电站的充电功率和放电功率；ηi c、ηi d为电站的充、放电效率；cFR,i、Prate,i分别为第i个储能电站的单位功率成本和额定功率；N0,i为100％充放电深度下储能电站i的等效循环次数；kp为经验值，表示基于储能设备实际运行信息，对储能循环次数与充放电深度关系进行拟合得到的数值； 抗拒系数模型通过抗拒系数REFit来促进成本高充放电能力强的电站参与平抑，减少成本低、充放电能力弱的电站出力；抗拒系数为本时刻储能电站内部单元SoC与其上下限值的差值，为下一时刻电站充放电能力提供评估或参考；抗拒系数REFit分为充电抗拒系数和放电抗拒系数，其计算公式为： 5 6 式中，J表示每个储能电站内储能单元个数；SoCi,jt为t时刻第i个储能电站第j个单元的荷电状态，SoCmax和SoCmin为其最大值和最小值； SoC恢复模型通过SoC恢复因子来量化储能单元SoC向理想状态SoCideal的恢复程度，其计算公式为： 7 为SoC恢复因子，表示第i个储能电站第j个单元的SoC恢复程度。

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