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龙图腾网获悉广东顺德电力设计院有限公司申请的专利基于大数据分析的储能集群优化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：CN119294784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411833606.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于大数据分析的储能集群优化调度方法是由梁永全;万智赟;丁宜;王晓锋;史勤防;麦惠俊;黎炽豪;景琪文设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的储能集群优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据分析的储能集群优化调度方法，涉及储能集群调度技术领域，包括部署智能监控设备收集运行数据进行预处理，将预处理后的运行数据传输至中央数据库；提取中央数据库中的运行数据构建调度优化目标函数，通过灰狼优化算法对调度优化目标函数进行全局搜索，生成最优储能集群调度策略。本发明通过部署智能监控设备收集运行数据进行预处理，将预处理后的运行数据传输至中央数据库；提取中央数据库中的运行数据构建调度优化目标函数，通过灰狼优化算法对调度优化目标函数进行全局搜索，生成最优储能集群调度策略；增加了储能系统的运行效率和智能化水平，提升了调度方案的精准度与实时性。

本发明授权基于大数据分析的储能集群优化调度方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的储能集群优化调度方法，其特征在于：包括， 部署智能监控设备收集运行数据进行预处理，将预处理后的运行数据传输至中央数据库； 提取中央数据库中的运行数据构建调度优化目标函数，通过灰狼优化算法对调度优化目标函数进行全局搜索，生成最优储能集群调度策略； 中央数据库控制执行最优储能集群调度策略，收集用户反馈数据调整调度优化目标函数； 构建可视化界面展示执行策略与运行数据，存储收集和分析产生的运行数据； 所述部署智能监控设备收集运行数据进行预处理包括， 在每个储能单元上部署智能监控设备收集储能单元的运行数据； 通过智能监控设备使用日志中收集储能最大量、电价成本和智能监控设备的累积使用时间数据； 所述运行数据包括，输出功率、输入功率和温度数据； 所述预处理包括，使用线性插值法对缺失数据进行填补，使用异常检测算法筛选并删除运行数据中的异常值，使用标准化公式对收集的运行、储能最大量、电价成本和智能监控设备的累积使用时间数据进行归一化处理； 所述将预处理后的运行数据传输至中央数据库指将预处理后的运行、储能最大量、电价成本和智能监控设备的累积使用时间数据按照MQTT主题结构打包为JSON格式，使用UTF-8编码将JSON格式进行序列化，通过MQTT发布订阅机制，将打包的JSON数据发送至中央数据库； 中央数据库的接收端订阅MQTT主题并解析JSON数据； 所述提取中央数据库中的运行数据构建调度优化目标函数，通过灰狼优化算法对调度优化目标函数进行全局搜索，生成最优储能集群调度策略包括， 使用充放电效率计算储能单元的效率； 使用指数函数计算储能单元的健康状态； 使用功率电价法计算第i个储能单元的电力成本； 使用线性累积计算第i个储能单元的维护成本； 使用熵权法计算健康状态的权重系数和电力成本的权重系数，公式为： ，， ，， 其中为健康状态的熵值，为电力成本的熵值，n为储能单元的总数量，o为计数变量，k为归一化常数，为健康状态的权重系数，为维护成本的权重系数； 基于储能单元的效率、健康状态、电力成本以及维护成本，构建调度优化目标函数，公式为： ， 其中J为调度优化目标函数； 设定调度优化目标函数约束条件； 将每个灰狼的位置带入到调度优化目标函数中计算代入目标函数后的结果，记作适应度值，将适应度值按升序排序，选取适应度值排名前三的灰狼，将适应度值最低的灰狼标记为Alpha狼，适应度值排名第二的灰狼标记为Beta狼以及适应度值排名第三的灰狼标记为Delta狼； 根据当前Alpha狼位置使用对抗学习公式生成对抗解，公式为： ， 其中为当前Alpha狼位置，为对抗系数，为第i个非Alpha狼在时间t的位置； 使用Logistic混沌映射生成灰狼的初始位置，灰狼位置包含储能单元的效率、健康状态、电力成本以及维护成本； 将生成对抗解带入到调度优化目标函数中计算对抗解适应度值，将对抗解适应度值与当前Alpha狼位置进行对比，若对抗解适应度值大于当前Alpha狼位置的对抗解适应度值时，则更新灰狼的位置，若对抗解适应度值小于等于当前Alpha狼位置的对抗解适应度值时，则保持当前Alpha狼位置不变； 使用欧几里得距离计算灰狼初始位置与Alpha狼、Beta狼和Delta狼的距离； 根据Alpha狼、Beta狼和Delta狼的距离使用位置更新公式更新第i个灰狼位置； 将更新第i个灰狼位置与调度优化目标函数约束条件进行对比，将超出调度优化目标函数约束条件的灰狼位置使用剪切方法删除灰狼位置； 使用启发式设定法设定最大迭代次数，当位置更新达到最大迭代次数时停止迭代，输出Alpha狼； 将输出Alpha狼的结果设定为最优储能集群调度策略。

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