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龙图腾网获悉广东莞银信息科技股份有限公司;中科众智(广东)科技有限公司申请的专利绿电储能系统动态优化调度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：CN119674977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411741321.7，技术领域涉及：H02J3/06；该发明授权绿电储能系统动态优化调度方法及系统是由梁志斌;袁汉尧设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本绿电储能系统动态优化调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供绿电储能系统动态优化调度方法及系统，该方法通过采集储能系统运行数据并进行标准化处理和异常值剔除，生成标准化数据集；基于数据集提取环境数据时变特征，构建风电功率预测模型，考虑储能系统充放电效率非线性特性和容量动态变化，确定可行运行区间；结合预测模型和可行区间，建立基于电网功率平滑度最大化、风电消纳率最大化和储能容量利用率最优化的协同优化目标函数；采用多目标优化算法求解目标函数，构建约束集合，建立状态观测方程，基于实时数据反馈，采用自适应控制方法动态更新控制输入实现最优调度。本发明可显著提升预测精度和运行效率，实现多目标协同优化，具有重要应用价值。

本发明授权绿电储能系统动态优化调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.绿电储能系统动态优化调度方法，用于自适应优化基于风电场的储能系统中的电网功率平滑度、风电消纳率和储能容量利用率，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤一，采集绿电储能系统的运行数据，对运行数据进行标准化处理和异常值剔除，生成标准化数据集； 所述运行数据包括：风电场环境数据、风机出力、储能系统参数和电网负荷数据；所述风电场环境数据包括：风速、风向、温度、气压和湍流强度； 步骤二，基于所述标准化数据集，提取环境数据的时变特征，构建具有时变参数的风电功率预测模型；考虑储能系统充放电效率非线性特性以及容量动态变化，根据系统安全约束确定储能系统的可行运行区间； 对环境数据的时变特征进行提取，，其中，为时间变量，单位：s；为时刻的环境特征向量；为时刻的环境状态矩阵，为时刻的时变映射矩阵，Dt为时刻的环境扰动向量； 时刻的环境状态矩阵的表达式为：，其中，为风速，单位：；为风向角，为温度，单位：；为气压，单位：；为湍流强度，单位：； 时刻的变映射矩阵的表达式为：，其中，为学习率参数，取值范围0，1，为特征误差向量； 基于时变特征的风电功率预测模型表达式为：；其中，为预测功率，单位：kW； 为时变特征影响向量，，，，，，分别表示风速特征影响系数、风向特征影响系数、温度特征影响系数、气压特征影响系数和湍流特征影响系数； ； 其中，为额定风速，为最优风向角，为参考温度，取20℃，为温度影响系数，取值范围0，1，为标准大气压，为湍流影响系数，取值范围0，1； 步骤三，结合风电功率预测模型和储能系统的可行运行区间，建立储能系统协同优化目标函数； 所述储能系统协同优化目标函数基于电网功率平滑度最大化、风电消纳率最大化和储能容量利用率最优化三个协同目标； 步骤四，采用多目标优化算法求解储能系统协同优化目标函数，构建系统运行约束集合，建立储能系统状态观测方程，基于实时数据反馈，采用自适应控制方法动态更新储能系统的控制输入实现储能系统的最优调度。

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