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龙图腾网获悉西安热工研究院有限公司;华能伊敏煤电有限责任公司申请的专利一种基于误差反馈的混合储能调频指令预测方法及系统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：CN119813268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510288476.8，技术领域涉及：H02J3/24；该发明授权一种基于误差反馈的混合储能调频指令预测方法及系统是由李志鹏;王小辉;康祯;王华卫;郑安;姜楠;李广山;李刚;穆凯;杨德明;袁树斌;孙国辉;马静波;陈雁凯;桂圆;秦继伟;吴显钢;卞圣珺;刘向亮;于妍妍;周家宁;韩博文设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于误差反馈的混合储能调频指令预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于误差反馈的混合储能调频指令预测方法及系统，涉及混合储能调频预测优化领域，方法包括：收集调频指令，得到第一数据，进行第一筛选和第二筛选；基于第一数据和第一筛选、第二筛选的结果，找到数据异常值并进行修复，得到第二数据；对第二数据进行分解，得到第三数据；将第三数据输入卷积神经网络，得到调频指令的预测结果；本发明通过多层次异常值检测与修复、优化分解策略、使用卷积神经网络进行特征提取与预测以及多层次误差反馈机制，显著提高了调频指令预测的准确性、稳定性、实时性和适应性；能够根据不同应用场景进行调整和优化，在电力系统调频、混合储能系统控制等领域具有重要的应用价值。

本发明授权一种基于误差反馈的混合储能调频指令预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于误差反馈的混合储能调频指令预测方法，其特征在于，包括： 收集调频指令，得到第一数据，进行第一筛选和第二筛选； 所述第一筛选为大小异常的筛选： 设调频指令为Pt=[X1,X2,X3,...,Xi,...,XN]，均值是J=avgX1,X2,X3,...,Xi,...,XN，其中X1,X2,X3,...,Xi,...,XN均为调频值； 若调频指令的某个值大于3倍的J或小于13的J，则列为可疑点； 所述第二筛选为前后变化异常的筛选： 设调频指令中三个连续的值为Xi-1、Xi、Xi+1； 若满足sinXi-1-Xi与sinXi-Xi+1异号，且： ，则将Xi列为可疑点； 基于第一数据和第一筛选、第二筛选的结果，找到数据异常值并进行修复，得到第二数据； 所述基于第一数据和第一筛选、第二筛选的结果，找到数据异常值并进行修复，得到第二数据包括： 若某个点既为第一筛选中的可疑点又为第二筛选中的可疑点，将该点认定为异常值；将第一数据中的异常值修复后，得到第二数据； 对第二数据进行分解，得到第三数据； 所述对第二数据进行分解，得到第三数据包括： 设置迭代轮数p初始值为0，设置初始分解层数K，进行第一分解： 进行五次随机分解，每次生成K个子序列，所述五次随机分解结束后进行第一操作，所述第一操作包括：计算每次分解的误差系数，表示为[W1,W2,W3,W4,W5]；找出其中最小误差系数对应的分解； 将最小误差系数对应的分解作为本轮最优分解，将p的值加一； 重复第一分解，当迭代轮数p达到设定值时，若K还未达到层数设定值，将K的值加一，继续重复第一分解； 下一轮分解的五次随机分解方向基于上一轮最优分解的方向； 当迭代轮数p达到设定值且K达到层数设定值时，找出对应的轮次中分解误差最低的对应分解，将该分解的子序列作为最终的分解结果，将最终的分解结果作为第三数据； 将第三数据输入卷积神经网络，得到调频指令的预测结果； 所述将第三数据输入卷积神经网络，得到调频指令的预测结果包括： 将第三数据中每个子序列前长度为0.9N的数值输入卷积神经网络，输出对应的未知组的值，再把每个子序列预测的未知组的值相加得到预测结果，其中，N为子序列的总长度。

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