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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司电力科学研究院;中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种用户侧储能参与辅助服务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：CN118508485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410577221.9，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权一种用户侧储能参与辅助服务方法及系统是由翟冰聪;李相俊;徐福聪;陈雨鸽;李智诚;贾学翠;邓超平;董立志;张伟骏;李彪;陶以彬;孙博设计研发完成，并于2024-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用户侧储能参与辅助服务方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种用户侧储能参与辅助服务方法，属于电力系统调度控制技术领域。该方法包括采用预先构建的负荷预测聚类方法对预测日进行负荷预测，得到每个可调资源的负荷预测值；采用预先构建的用户侧储能物理‑行为模型，计算得到预测日的每个可调资源的调节成本，进而得到用户参与电网聚合的意愿；根据每个可调资源的调节成本、用户参与电网聚合的意愿、每个可调资源的负荷预测值以及预先获取的辅助服务交易公告信息，以用户利益最大化为目标对可调资源参与调峰辅助服务进行量价的申报。该方法一方面可以提高电网资产利用率，延缓或减少电网投资，另一方面可以为用户侧储能创造出额外的经济价值。

本发明授权一种用户侧储能参与辅助服务方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用户侧储能参与辅助服务方法，其特征在于，包括： 采用预先构建的负荷预测聚类方法对预测日进行负荷预测，得到每个可调资源的负荷预测值； 采用预先构建的用户侧储能物理-行为模型，计算得到预测日的每个可调资源的调节成本，进而得到用户参与电网聚合的意愿； 根据每个可调资源的调节成本、用户参与电网聚合的意愿、每个可调资源的负荷预测值以及预先获取的辅助服务交易公告信息，以用户利益最大化为目标对可调资源参与调峰辅助服务进行量价的申报； 所述预先构建的负荷预测聚类方法的构建过程包括： 基于用户侧历史用电负荷数据，采用聚类算法对用户侧可调资源进行聚类，得到基于分组负荷用电规律的负荷预测聚类方法； 所述基于用户侧历史用电负荷数据，采用聚类算法对用户侧可调资源进行聚类，包括： 对用户侧历史用电负荷数据按照季节进行分析； 基于季节分析结果，对一年中的每一日全天候的负荷数据进行采集，并记录得到用户侧历史用电负荷数据； 对用户侧历史用电负荷数据的异常数据和不良数据进行识别并删除，得到修正后用户侧所有可调资源的历史用电负荷数据； 基于修正后用户侧所有可调资源的历史用电负荷数据，采用SOINN聚类算法提取各类别可调资源典型曲线和聚类中心，将聚类中心作为可调资源的负荷预测值，得到基于分组负荷用电规律的负荷预测聚类方法； 所述基于修正后用户侧所有可调资源的历史用电负荷数据，采用SOINN聚类算法提取各类别可调资源典型曲线和聚类中心，将聚类中心作为可调资源的负荷预测值，包括： 初始化网络参数和神经元集合A={C1,C2}，以随机初始化的方式来初始化初始权重和偏置； 输入实际负荷数据，SOINN第一层网络以在线的方式自适应的生成神经元来表示输入数据，神经元的计算方法为： 1 其中，表示新的输入样本；表示神经元的权重；A表示神经元集合；T表示神经元集合中的任意神经元； 获胜神经元的方法为： 2 其中，表示新的神经元值； 使用当前的网络参数计算第一层神经网络的输出；第二层网络根据第一层网络的结果计算出神经元间的距离，并以此神经元间的距离为参数，把第一层的神经元作为输入再运行SOINN算法，从而进行动态调整； 如有新的输入数据，重复循环，直到达到停止条件，最终输出获胜神经元集合，作为可调资源的负荷预测值。

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