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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利一种考虑储能单元状态的微电网运行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：CN119029982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411141884.2，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权一种考虑储能单元状态的微电网运行系统是由张刚;李祎琛;解佗;张靠社设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑储能单元状态的微电网运行系统在说明书摘要公布了：本发明申请提供了一种考虑储能单元状态的微电网运行系统，包括微电网并网指令集多目标滚动优化模型、考虑储能单元状态的电池储能系统功率分配模型以及微电网运行结果多维评价决策模型、电池储能系统；微电网并网指令集多目标滚动优化模型，将帕累托解集发送至考虑储能单元状态的电池储能系统功率分配模型、所述微电网运行结果多维评价决策模型；考虑储能单元状态的电池储能系统功率分配模型，将最优分配方案、帕累托解集发送至微电网运行结果多维评价决策模型；微电网并网指令集多目标滚动优化模型，基于所述本时段的最优运行方案，进行下一时段的优化。本发明可以减少电池储能系统充放电状态切换次数、降低SOC不一致水平。

本发明授权一种考虑储能单元状态的微电网运行系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑储能单元状态的微电网运行系统，其特征在于，包括微电网并网指令集多目标滚动优化模型、考虑储能单元状态的电池储能系统功率分配模型以及微电网运行结果多维评价决策模型、电池储能系统； 根据微电网及所述电池储能系统运行要求，用于构建评价体系及评价指标； 所述微电网并网指令集多目标滚动优化模型，用于采用多目标指数分布优化算法获取当前时段的电池储能系统充放电功率的帕累托解集，并将所述帕累托解集发送至所述考虑储能单元状态的电池储能系统功率分配模型、所述微电网运行结果多维评价决策模型； 所述考虑储能单元状态的电池储能系统功率分配模型，用于基于所述帕累托解集，得到帕累托解集中的各个电池储能系统充放电功率在电池储能系统内选定的储能单元间的最优分配方案，并将所述最优分配方案、所述帕累托解集发送至所述微电网运行结果多维评价决策模型； 所述微电网运行结果多维评价决策模型，用于基于所述帕累托解集、所述最优分配方案、所述评价体系、所述评价指标；采用层次分析法所述帕累托解集，确定决策指标，基于所述决策指标进行决策，得到本时段的最优运行方案，并将所述本时段的最优运行方案发送至所述微电网并网指令集多目标滚动优化模型； 所述微电网并网指令集多目标滚动优化模型，还用于基于所述本时段的最优运行方案，进行下一时段的优化； 所述微电网并网指令集多目标滚动优化模型，包括：微电网并网指令集多目标优化模型、滚动优化模型； 所述微电网并网指令集多目标优化模型，用于构建目标函数、约束条件； 所述滚动优化模型，用于接受并基于所述微电网运行结果多维评价决策模型得到的上一时段的所述最优运行方案，在微电网运行的本时段中求解该时段及其之后有限时段范围内的所述微电网并网指令集多目标优化模型； 所述目标函数，包括：调度范围内并网功率调度最小不合格时段数函数、并网功率波动最小不合格时段数函数、电池储能系统累计充放电最小吞吐量函数； 所述约束条件，包括：并网功率调度及波动合格状态约束、电池储能系统功率约束、电池储能系统能量约束； 所述考虑储能单元状态的电池储能系统功率分配模型，包括：单元分组子模块、单元筛选子模块和功率分配子模块； 所述单元分组子模块，用于接受并基于所述电池储能系统充放电功率的帕累托解集，在本时段以电池储能系统充放电切换次数为依据，将储能单元分成两组参与运行，将分组后的储能单元发送至所述单元筛选子模块，每次电池储能系统充放电之前通过动态分组机制对上时段的分组结果进行继承或修正； 所述单元筛选子模块，用于根据单元响应潜力计算方法确定所述分组后的储能单元参与响应的储能单元潜力大小、储能单元数量，根据所述参与响应的储能单元数量和所述潜力大小完成对储能单元的筛选；将所述筛选后的储能单元发送至所述功率分配子模块； 所述功率分配子模块，用于对所述筛选后的储能单元，以储能单元内电池荷电状态不一致程度最低为目标建立电池储能系统功率分配模型，使用能量谷优化算法求取充放电功率在选定储能单元间的最优分配方案；将所述最优分配方案发送至所述微电网运行结果多维评价决策模型。

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