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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利风-储场站日前-日内两阶段功率上报的优化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：CN114977166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210687578.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权风-储场站日前-日内两阶段功率上报的优化方法是由柯德平;吴浩天;刘念璋;方珂;徐箭;廖思阳;孙元章设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本风-储场站日前-日内两阶段功率上报的优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风‑储场站日前‑日内两阶段功率上报的优化方法，包括：基于气象数据与预测时间步的差异性分别对日前、日内预测误差进行分箱处理，并根据分箱后的预测误差样本集构建日前、日内风功率场景集；根据步骤1得到的日前、日内风功率场景集，以期望考核电量最小为优化目标，构建日前风功率优化上报模型以及考虑储能调节的日内风‑储功率优化上报模型；考虑到日前、日内上报优化问题的多重非线性特征，采用优化算法对上述优化上报模型进行求解，得到优化后的上报策略。本发明在考虑风功率不确定性的同时能将不同时间尺度的优化实现深度融合，从而有效提升风‑储场站功率上报的准确率，降低考核电量。

本发明授权风-储场站日前-日内两阶段功率上报的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种风-储场站日前-日内两阶段功率上报的优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，基于气象数据与预测时间步的差异性分别对日前、日内预测误差进行分箱处理，并根据分箱后的预测误差样本集构建日前、日内风功率场景集； 步骤2，根据步骤1得到的日前、日内风功率场景集，以期望考核电量最小为优化目标，构建日前风功率优化上报模型以及考虑储能调节的日内风-储功率优化上报模型； 步骤3，考虑到日前、日内上报优化问题的多重非线性特征，采用优化算法对日前风功率优化上报模型和日内风-储功率优化上报模型进行求解，得到优化后的上报策略； 其中，步骤1具体包括： 步骤1.1、根据风电场历史的实际功率与预测功率计算日前、日内阶段的预测误差； 步骤1.2、将日前阶段的预测误差按照气象模式进行分箱；将日内阶段的预测误差按照预测时间步进行分箱； 步骤1.3、分别对步骤1.2中日前阶段、日内阶段的各预测误差箱中样本进行取样并计算得到相应的日前、日内预测误差场景，再利用Cholesky分解法分别对日前、日内预测误差场景中各行元素位置计及时间相关性进行重排序，得到满足时间相关性的日前、日内预测误差场景集； 步骤1.4、将步骤1.3获得的日前、日内预测误差场景集中的每个预测误差场景与对应的预测值叠加，从而得到相应的风功率场景集； 步骤2具体包括： 利用步骤1得到的日前风功率场景集，通过最小化各场景下的期望考核电量，构建日前风功率优化上报模型的目标函数如下式所示： ； 式中：为日前上报待优化变量集；为t时刻风电场日前上报功率；T为总调度时段数，为日前总的期望考核电量；I为总场景数；为日前第i个场景的考核电量； 上述模型相应的上报功率上下限的约束条件为： ； 上述模型相应的考核电量计算的约束条件为： ； ； 式中：为风电场装机容量；为第i个场景的日前功率上报准确率；为日前预测t时刻第i个场景的风功率； 步骤2在构建计及储能调节的日内风-储功率优化上报模型时，需要计及既定的日前上报曲线，通过储能的功率修正改变实际的并网功率，即当日内处在t时刻对未来n小时共4n步的风功率进行预测优化上报时，上报第t+4n时刻的风功率，而储能修正的则是第t+1时刻的实际并网功率，二者存在时间差，故日内风-储功率优化上报模型根据所在时段进行划分为：时段下上报模型、时段下上报模型以及时段下上报模型，T为总调度时段数；每一时段的风-储优化上报结束后，记录第n小时上报功率、储能充放功率与、剩余能量，以供后续时刻的滚动调度计算使用。

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