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龙图腾网获悉国网山西省电力公司经济技术研究院;太原理工大学申请的专利一种基于置信度理论的储能电站动态策略配置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：CN119026853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411104480.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于置信度理论的储能电站动态策略配置方法是由高瑾;宋巍;王凯凯;郑晓明;梁燕;王鹏;石正;荆永明;李旭霞;陈洁;赵海波;常馨月设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于置信度理论的储能电站动态策略配置方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于置信度理论的储能电站动态策略配置方法，涉及电力系统规划技术领域，构建电力平衡模型，计算在特定置信水平下，风光发电能够向电网稳定供应的最大功率，使用特定时段容量系数和等效可靠机组容量作为指标，评估风光新能源系统的容量置信度，制定高比例新能源接入下的储能电站配置策略，并根据风光出力的置信容量和电网需求动态调整储能系统的充放电策略。本发明通过考虑电力生成与负载需求以及网络损耗之间的平衡关系，并在此基础上考虑风光新能源，引入容量置信度指标特定时段容量系数和等效可靠机组容量，在净负荷关键场景下计算其置信容量，获得考虑置信容量理论的电力平衡等式约束，有效提升新能源系统的容量置信度。

本发明授权一种基于置信度理论的储能电站动态策略配置方法在权利要求书中公布了：1.一种基于置信度理论的储能电站动态策略配置方法，其特征在于，储能电站动态策略配置方法如下： S1、置信度理论引入：将置信度理论应用于电力系统规划中； S2、数据收集与分析：收集风光新能源系统和储能系统的历史数据，分析其出力特性和波动性； S3、电力平衡模型：构建电力平衡模型； S4、风光出力置信容量计算：计算在特定置信水平下，风光发电能够向电网稳定供应的最大功率； 在S4中，还包括： S4-1、在电网规划模型中，加入电力平衡约束，在无风光新能源情况下，电力平衡约束方程如下： 其中t为时间，PG，it为第i个传统发电机在时间段t的发电量，PL，jt为第j个负荷的功率，Plosst为网络损耗，PESSt为储能功率，数值为正表示放电，为负表示充电； S4-2、当电网接入高比例新能源后，在S4-1的功率平衡基础上去考虑计算风光发电的置信容量； 在S4-2中，风光发电的置信容量计算步骤如下： 1获取风光和储能历史数据； 2在t时刻，风光出力PRE和储能系统PESS的出力和，统计出力和大于等于P的概率； 3在满足概率PrPREt+PESSt≥P≥α的条件下，寻找最大值PREα； PREα＝max{P|PrPREt+PESSt≥P≥α} 其中，α为置信概率，PREα表示风光出力在一定置信水平下能够稳定供应的最大功率，PRE为风光新能源系统向电网输送的功率，PESS为储能系统向电网输送的功率，P为提前确定的固定功率值； 则PREα为在置信概率α下，风光和储能系统可以向电网系统提供的稳定的输出； 因此S4-1中的电力平衡约束方程变为： 在电力平衡模型中，考虑发电机约束，储能约束和网络安全约束： SOCmin≤SOC≤SOCmax 其中：与为第i个发电机功率上下限，与为储能功率上下限，Vmin与Vmax为电力网络电压上下限，Vnt表示第n个节点的电压，SOC为储能的荷电状态，SOCmin与SOCmax为储能电荷状态的上下限，flmin与flmax为电力网络潮流上下限，flnt表示第n条线路的潮流； S5、容量置信度评估：使用特定时段容量系数和等效可靠机组容量作为指标，评估风光新能源系统的容量置信度； 在S5中，还包括： S5-1、特定时段容量系数是指按照比例选取负荷较高或者失负荷概率较高的时段，该时段对应的新能源负荷率可以作为新能源置信容量很好的近似，特定时段容量系数λ计算式为： 式中：CLDC，t表示t时刻负荷持续曲线数值，CNLDC，t为t时刻待评估新能源接入后的净负荷持续曲线数值，Tp为选取的负荷持续曲线高峰时段，Cres为新能源装机容量； S5-2、等效可靠机组容量比例是指新能源系统可替代完全可靠的常规机组的容量比例，即新能源系统去除待评估资源并加入一定容量无停运率的常规机组后其可靠性与包含待评估资源的新能源系统的可靠性水平一致，此时等效常规机组容量占新能源装机容量的比例即为新能源容量可信度，其计算式如下： R{Cg+Cres；D}＝R{CEFC+Cres；D} χ＝CEFCCres 式中：R为可靠性指标，Cg和Cres分别代表常规机组和新能源装机容量，D表示负荷序列，CEFC代表达到相同系统可靠水平加入的常规机组装机容量，χ为对应评估资源的容量置信度； S6、储能系统出力策略：制定高比例新能源接入下的储能电站配置策略，并根据风光出力的置信容量和电网需求动态调整储能系统的充放电策略； S7、鲁棒性优化模型：构建一个考虑新能源出力不确定性的鲁棒性优化模型； 在S7中，提出鲁棒性优化模型，优化问题的目标函数f，希望对成本进行最小化： ftotal＝minfi+fo+fc 其中fi为投资成本，fo为运行成本，fc为弃风弃光成本； S8、两阶段鲁棒优化：采用两阶段鲁棒优化方法，第一阶段确定新能源出力，第二阶段在给定新能源出力的基础上最小化总成本； S9、模型求解：使用列与约束生成算法求解鲁棒性优化模型，找到最优的储能电站配置和充放电策略； S10、动态调整：根据电网的实时运行状态和新能源出力的变化，动态调整储能电站的策略，并持续监控电网运行状态； S11、反馈与优化：根据实施结果和监控数据，对策略进行反馈和进一步优化。

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