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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于GRU优化模型的工商业储能系统充放电决策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：CN119891286B 。

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：202510053502.9，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权一种基于GRU优化模型的工商业储能系统充放电决策方法是由陈科明;杨海文;曾佳设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GRU优化模型的工商业储能系统充放电决策方法在说明书摘要公布了：本发明属于储能系统充放电决策领域，具体涉及基于GRU优化模型的工商业储能系统充放电决策方法。将最近7天的每分钟总有功功率数据作为训练使用的数据集。预处理去除异常数据，使用粒子优化算法对GRU模型进行参数寻优得到超参数值，构建PSO‑GRU模型以预测下一个时刻的功率情况，并做出充放电的决策。本发明能提高能源利用效率，通过优化储能系统的充放电时间决策，可以更好地匹配电力供需，减少能源浪费，增强电网稳定性。

本发明授权一种基于GRU优化模型的工商业储能系统充放电决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GRU优化模型的工商业储能系统充放电决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：在每天的用电低谷期，通过工商业储能系统的储能电表获取最近一周的工商业储能系统时序功率数据的数据点ei，i＝e1,e2,e3,…,e7t；所述时序功率数据按固定采样周期进行采样，每天采集到的数据点t个； S2：数据点预处理： 通过滚动窗口的方法将时序功率数据中的前7t-1个数据点组成为6t个组： {e1,e2,e3,…,et},{e2,e2,e3,…,et+1},{e3,e4,e5,…,et+2},…,{e6t,e6t+1,e6t+2,…,e7t-1} 6t个组对应的标签依次为：et+1,et+2,et+3,…,e7t； S3：使用粒子优化算法PSO对GRU模型进行参数寻优得到超参数值； 所述超参数值具体为：第一层GRU神经网络的神经元数量、随机丢弃率、批次大小为优化对象； S4：代入超参数值到GRU网络构建PSO-GRU功率预测模型；将S2中的6t个组分别输入PSO-GRU功率预测模型，使用6t个组对应的标签对PSO-GRU功率预测模型进行有监督的训练；得到训练好的PSO-GRU功率预测模型； S5：获取当前时刻之前的t个数据点，将其输入训练好的PSO-GRU功率预测模型，得到下一个时刻的功率预测值； S6：根据下一个时刻的功率预测值，对下一个时刻做出充放电决策； 获取当前的电价时段表，由电价从高到低确定尖时段、峰时段、平时段、谷时段， 获取当前时刻的功率W1，当天0点到目前时刻为止的平均功率W2； 获取提前设定的最大需量功率W3和储能系统最大充放电功率W4； 判断是否任何时刻都做需量控制； 若否：则充放电决策遵循以下规则： 规则1：当W1大于W2或者W1大于W3，储能系统进行放电，放电功率为MinMaxW1-W2,W1-W3,W4； 规则2：当W1小于W2或者W1小于W3，储能系统进行充电，充电功率为MinMaxW2-W1,W3-W1,W4； 规则3：在当前储能系统剩余电量不足以支持下一个时刻进行需量控制时且当前时刻不需要进行需量控制时，若存在充电行为，则停止原有的充电行为，根据PSO-GRU功率预测模型预测的值判断下一个时刻是否需要做需量控制，如果判断得到当前时刻充电才能满足下一个时刻的放电需求，则当前时刻以W3-W1功率进行充电，直到满足下一个时刻的需量控制的电量需求； 若是：当当前属于平时段和低谷时段时，充放电决策遵循规则2； 当当前属于尖时段和峰时段时，充放电决策遵循规则1。

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