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龙图腾网获悉北京如实智慧电力科技有限公司申请的专利商业储能电站收益模式智能优化方法及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：CN120601424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511102971.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权商业储能电站收益模式智能优化方法及系统是由潘颖超;段骁晗;线策设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本商业储能电站收益模式智能优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供商业储能电站收益模式智能优化方法及系统，涉及储能电站技术领域，包括获取历史运行数据构建深度强化学习模型；通过分析储能设备健康状态数据建立多维度寿命损耗系数矩阵；基于深度强化学习模型生成候选充放电调度策略，将预测收益与寿命损耗作为奖励函数的双重约束优化充放电策略；最后生成控制指令实现储能电站优化运行。本发明综合考虑设备寿命损耗与经济收益，实现储能电站长期收益最大化。

本发明授权商业储能电站收益模式智能优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.商业储能电站收益模式智能优化方法，其特征在于，包括： 获取所述商业储能电站的历史运行数据，所述历史运行数据包括充放电功率数据、电池荷电状态数据、电网实时电价数据以及储能设备健康状态数据； 基于所述历史运行数据构建商业储能电站的深度强化学习模型，所述深度强化学习模型采用深度神经网络结构，通过所述深度神经网络结构对所述历史运行数据非线性映射，生成预测收益数值，包括： 深度强化学习模型采用多层前馈神经网络结构，所述多层前馈神经网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中所述隐藏层通过权重矩阵、偏置向量以及非线性激活函数对所述历史运行数据进行特征提取和非线性映射； 将所述多层前馈神经网络结构的网络参数构建为随机变量，采用变分推断方法建立所述网络参数的高斯分布模型，通过所述高斯分布模型的均值参数和方差参数对所述多层前馈神经网络结构的预测不确定性进行量化表征； 基于所述高斯分布模型对所述历史运行数据添加扰动生成对抗样本，将所述对抗样本用于所述多层前馈神经网络结构的训练过程，提升所述多层前馈神经网络结构的鲁棒性； 基于所述多层前馈神经网络结构的预测结果计算预测均值和预测标准差，根据所述预测均值和所述预测标准差确定预测结果的置信区间；根据所述预测标准差计算动态调整系数，基于所述动态调整系数对所述多层前馈神经网络结构的预测结果进行自适应优化，得到优化后的预测结果； 将所述优化后的预测结果与所述置信区间输入至收益计算模块，通过所述收益计算模块生成商业储能电站的预测收益数值； 通过所述深度强化学习模型分析所述储能设备健康状态数据，基于循环次数、深度循环率以及工作温度建立多维度寿命损耗系数矩阵，实现对设备寿命损耗的评估； 基于所述深度强化学习模型生成多组候选充放电调度策略，将预测收益与寿命损耗作为奖励函数的双重约束，通过策略网络和价值网络的交替训练，实现考虑设备寿命的收益最大化充放电策略生成； 根据优化后的充放电调度策略生成运行控制指令，将所述运行控制指令发送至商业储能电站的能量管理系统，控制储能电站按照优化后的充放电调度策略运行。

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