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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心申请的专利一种风电储能站实时调控方法与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：CN116307449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211575702.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种风电储能站实时调控方法与系统是由谢平平;陆秋瑜;杨银国;李力;刘洋;闫斌杰;杨壁瑜设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电储能站实时调控方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种风电储能站实时调控方法与系统，方法包括：构建风电储能站的在线运行模型；基于Lyapunov优化方法对在线运行模型进行优化，获取基础在线调度策略；采用基础在线调度策略对风电储能站进行调度，获取基础运行数据；基于DDPG强化学习算法构建风电储能站的进阶调度模型；根据基础运行数据对进阶调度模型进行训练，直至进阶调度模型符合预设的评估标准，获取进阶在线调度策略；采用进阶在线调度策略对风电储能站进行调控。本方法提供的实时调控方法通过基础在线调度策略支持风电储能站建立初期的安全稳定运行，通过进阶在线调度策略支持风电储能站后期的经济高效运行，其实现无需依赖于历史数据，可以对风电储能站进行在线实时的调控。

本发明授权一种风电储能站实时调控方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种风电储能站实时调控方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建风电储能站的在线运行模型； 基于Lyapunov优化方法对在线运行模型进行优化，获取基础在线调度策略； 采用基础在线调度策略对风电储能站进行调度，获取基础运行数据； 基于DDPG强化学习算法构建风电储能站的进阶调度模型，包括Actor网络、Critic网络、Actor目标网络和Critic目标网络，其中： 所述Actor网络用于生成决策策略，即输入状态后会输出相应的动作，并生成Actor目标网络更新参数； 所述Critic网络用于对决策策略进行评估，即输入状态和动作后会输出相应的评分，并生成Critic目标网络更新参数； 所述Actor目标网络用于基于Actor目标网络更新参数及输入的状态生成模拟真实决策策略； 所述Critic网络用于基于Critic目标网络更新参数及输入的状态、模拟真实决策策略进行评估，生成模拟真实评分； 其中，在所述风电储能站的进阶调度模型中，所述状态包括储能电量、最大出力和实时电价，所述动作包括储能充电的功率、直接输给受端电网的功率和储能站输向受端电网的功率；所述评分为储能充放电动作带来的长期收益；所述模拟真实评分为模拟储能充放电动作带来的真实长期收益； 根据基础运行数据对进阶调度模型进行训练，直至进阶调度模型符合预设的评估标准，获取进阶在线调度策略；具体为： 所述基础运行数据为数据四元组，包括状态、动作、奖励和下一时刻的状态； 基于基础运行数据采用反向传播算法对Actor网络、Critic网络进行训练，不断更新网络参数，获取当前调度策略； 其中：Actor网络的训练目标为最大化储能充放电动作带来的长期收益；Critic网络的目标为训练最小化储能长期收益与模拟真实的储能长期收益之间的误差； 根据风电储能站在当前调度策略下的收益与在基础在线调度策略下的收益情况进行判断；若满足预设的评估标准，则将当前调度策略作为进阶在线调度策略；否则，继续对Actor网络、Critic网络进行训练； 采用进阶在线调度策略对风电储能站进行调控。

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