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龙图腾网获悉天津天与光能新能源科技发展有限公司申请的专利一种太阳能发电储能系统及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：CN120090175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510212637.5，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种太阳能发电储能系统及方法是由杨平设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种太阳能发电储能系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及太阳能储能技术领域，公开了一种太阳能发电储能系统及方法，该方法包括以下步骤：采集历史天气数据、历史用电数据和用户太阳能设备数据；分析历史天气数据，获得调整系数；分析历史用电数据，构建用户的用电行为模型，预测该用户未来72小时内的用户的电负荷数据；根据气象部门提供的未来72小时内的天气预报数据，获得未来72小时的光伏发电量集合；构建充放电决策优化模型，将一组充放电策略中成本最低的充放电策略作为优化后的充放电策略进行执行；本发明通过精确预测光伏发电量和用户电负荷，系统可以优化储能设备的充放电策略，确保尽可能多地使用自己产生的电力，减少对电网的依赖，降低用户的电费支出。

本发明授权一种太阳能发电储能系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种太阳能发电储能方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤101，采集历史天气数据、历史用电数据和用户太阳能设备数据； 步骤102，分析历史天气数据，获得影响光伏板发电效率的关键因素，结合该用户太阳能发电设备所在地区的天气特点，获得该地区的季节性变化规律，根据该地区的季节性变化规律，为每个季节设定相应的调整系数； 步骤103，分析历史用电数据，构建用户的用电行为模型，预测该用户未来72小时内的用户的电负荷数据； 步骤104，根据气象部门提供的未来72小时内的天气预报数据，天气预报数据包括每小时的日照时间信息、太阳辐射强度信息和环境温度信息，将天气预报数据输入到光伏发电模型中，获得预测的未来每小时的光伏发电量，根据步骤102中的调整系数，修正预测的未来每小时的光伏发电量，获得未来72小时的光伏发电量集合； 步骤105，构建充放电决策优化模型，将预测的该用户未来72小时内的用户的电负荷数据和未来72小时内的每小时的光伏发电量值进行编码后输入到充放电决策优化模型中，充放电决策优化模型输出一组充放电策略，一个充放电策略包括未来72小时内太阳能储能设备每小时对应的总充电量和总放电量，将一组充放电策略中成本最低的充放电策略作为优化后的充放电策略进行执行； 构建充放电决策优化模型的方法，包括以下步骤： 步骤201，编码输入数据； 首先，将预测的该用户未来72小时内的用户的电负荷数据和未来72小时内的每小时的光伏发电量值进行编码； 光伏发电量的编码形式如下：P’t，t＝1到72； 用户的电负荷数据：Dt，t＝1到72，表示用户在时间t的需求电量； 步骤202，定义充放电决策变量； 定义两个充放电决策变量来描述储能设备的行为： Ct表示时间t的充电量； Dst表示时间t的放电量； 步骤203，设定目标函数，优化目标是找到一个充放电策略，使得总成本最小，其中，成本包括从电网购买电力的成本和储能设备的运营成本； 计算充放电策略中最小化成本的目标函数为： 其中，yi表示第i个充放电策略的总成本，min表示取最小值的函数，Cgridt表示时间t的电价，Dt表示在时间t的用户的需求电量，P’t表示在时间t的光伏发电量，表示第i个充放电策略在时间t的放电量，Cit表示第i个充放电策略在时间t的充电量，表示第i个充放电策略中储能设备的运营成本； 储能设备的运营成本的计算公式为： 其中，表示第i个充放电策略中储能设备的运营成本，表示第i个充放电策略在时间t的储能设备的充电的成本，表示第i个充放电策略在时间t的储能设备的充电的成本，Cit表示第i个充放电策略在时间t的储能设备的充电的能量，t表示第i个充放电策略在时间t的储能设备的放电的能量； 步骤204，设置约束条件，约束条件包括： 一、 P’t+Ct＝Dt+Dst 其中，Dt表示在时间t的用户的电负荷数据，P’t表示在时间t的光伏发电量，Dst表示在时间t的放电量，Ct表示在时间t的充电量； 二、 0≤SOCt≤SOCmax 其中，SOC表示储能状态，SOCmax表示最大容量； 三、 0≤Ct≤Cmax 0≤Dst≤Ds，max 其中，Ct、Dst分别表示在时间t的充电量和放电量，Cmax、Ds，max分别表示充电和放电的最大功率； 步骤205，根据线性规划或混合整数线性规划优化算法获得成本最低的充放电策略。

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