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龙图腾网获悉天津松山环保科技有限公司申请的专利一种低碳变电站光储直柔系统的自适应调控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：CN119726879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510212821.X，技术领域涉及：H02J3/36；该发明授权一种低碳变电站光储直柔系统的自适应调控方法是由贾玉静设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低碳变电站光储直柔系统的自适应调控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自适应调控技术领域，具体地说，涉及一种低碳变电站光储直柔系统的自适应调控方法。其包括以下步骤：S1、收集来自光伏板、储能装置、负荷端以及电网接口的实时运行数据；S2、基于实时运行数据建立光伏发电模型，并建立储能系统和直流柔性电网的数学模型；S3、基于光伏发电模型和数学模型通过模型预测控制算法，优化光伏发电、储能系统和电网的协同调控。本发明设计通过精确预测光伏发电量并结合储能系统和直流柔性电网的数学模型，该自适应调控方法可以优化光伏发电、储能充放电以及电网调度之间的协同工作。这不仅提高了可再生能源如太阳能的利用率，减少了对化石燃料的依赖，实现低碳环保。

本发明授权一种低碳变电站光储直柔系统的自适应调控方法在权利要求书中公布了：1.一种低碳变电站光储直柔系统的自适应调控方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集来自光伏板、储能装置、负荷端以及电网接口的实时运行数据； S2、基于实时运行数据建立光伏发电模型，并建立储能系统和直流柔性电网的数学模型； 其中，基于实时运行数据建立光伏发电模型，包括以下步骤： S2.1、对收集的实时运行数据进行清洗和预处理； S2.2、对光伏发电功率与辐照度之间的关系进行回归分析； S2.3、将实时运行数据作为数据集，并将数据集分为训练集和验证集，使用训练集进行模型拟合，使用验证集评估模型的准确性； S2.4、根据拟合结果，建立光伏发电模型，针对光伏板的角度，对光伏发电模型进行优化； 其中，光伏发电模型为： ； 其中，表示实际光伏发电功率；表示参考辐照度下的光伏发电功率；表示实际辐照度；表示参考辐照度；表示当前光伏板的温度；表示温度系数；表示参考温度； 针对光伏板的角度，对光伏发电模型进行优化： ； ； ； 其中，表示引入光伏板的角度因素后实际光伏发电功率；表示考虑角度修正后的有效辐照度；表示直接辐照度；表示散射辐照度；表示入射角；表示光伏板的倾斜角；表示太阳高度角；表示太阳方位角；表示光伏板的方位角； S2.5、将新的实时数据输入已建立的光伏发电模型，进行实时发电量预测； S2.6、定义储能系统的基本变量和参数； S2.7、建立储能系统的能量动态模型； 其中，储能系统的能量动态模型为： ； 其中，表示时间的储能系统能量；表示时间；表示时间的储能系统能量；表示储能系统的充电效率系数；表示时间储能系统的充电功率； 表示时间储能系统的放电功率；表示储能系统的放电效率系数； S2.8、设置储能充放电的约束条件； S2.9、定义直流电网的基本变量； S2.10、根据基尔霍夫定律，为电网的每个节点建立电流平衡方程： ； 其中，表示流入节点的电流，表示连接矩阵的元素，表示通过支路的电流，、表示节点索引； S2.11、基于电压差异和节点之间的电阻来描述功率流动模型，通过总功率供应与需求的关系来建立电网的功率平衡模型，其中功率流动模型和功率平衡模型为： 功率流动模型为： ； 功率平衡模型为： ； 其中，表示节点和节点之间线路的电阻；表示从节点到节点的功率流；表示节点的电压；表示节点的电压；表示节点的净功率注入；表示节点处的发电功率；表示节点处的负荷消耗； S2.12、设置电网的约束条件； S3、基于光伏发电模型和数学模型通过模型预测控制算法，通过定义优化目标函数和约束条件，优化光伏发电、储能系统和电网的协同调控，并根据目标函数的优化结果，调整储能的充放电策略：如果新预测的光伏发电功率高于负荷需求，或者电网电压过高，储能系统通过充电来吸收多余的电能，避免电网过载，反之，如果电网负荷较大，储能则需要通过放电来支撑电网需求；当新预测的光伏发电不足或电网负荷较大时，储能系统会放电以弥补光伏发电的不足或满足电网的额外功率需求，这一过程需要通过储能系统的能量动态模型来保证在电池的充电容量范围内进行； 电网功率调度为：通过调整电网中的功率流动和储能状态，优化电网运行，优化过程中保持电网的供电功率与负荷需求之间的平衡，并保证电网电压在合理范围内波动，防止出现过高或过低的电压。

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