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龙图腾网获悉胜顶(湖南)智控科技有限公司;中南大学申请的专利储能系统的电力调度方法及储能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：CN120450355B 。

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：202510597319.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权储能系统的电力调度方法及储能系统是由曾定;梁忆;徐志胜;颜其新;殷耀龙;覃梓遥;杨洲;王杨森;张帆设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本储能系统的电力调度方法及储能系统在说明书摘要公布了：本发明涉及储能系统技术领域，尤其涉及储能系统的电力调度方法及储能系统，包括通过部署边缘计算节点和搭建云端全局优化引擎，为后续精准调控提供数据支撑，保障数据获取的时效性与完整性；通过借助智能算法分析储能设备能力与电网需求，设定合理响应优先级并动态分配任务，确保资源高效利用与任务精准执行；采用MPC算法以电网频率偏差为优化目标，滚动优化出力指令并修正预测误差，实现储能系统对电网频率波动的调节，增强电网稳定性；通过将全生命周期成本最小化作为目标，优化长时储能充放电计划，有效提升电网稳定性与储能设备运行的经济性。

本发明授权储能系统的电力调度方法及储能系统在权利要求书中公布了：1.储能系统的电力调度方法，其特征在于： S1、部署边缘计算节点，集成数据采集与功率执行功能，完成储能设备状态数据的实时采集；同时，搭建云端全局优化引擎，集成储能设备能力特征库与功率电价采集单元，完成储能设备数据解析与特征提取； S2、依据采集到的储能设备状态数据，通过智能算法分析储能设备的能力与电网需求，设定各储能设备的响应优先级，并动态分配任务；其中，依据采集到的储能设备状态数据，通过智能算法分析储能设备的能力与电网需求，设定各储能设备的响应优先级，并动态分配任务的过程包括： 获取电网调度中心提供的实时需求数据及储能设备状态数据，并将电网需求分类为高频响应需求、长时调节需求以及经济性调节需求；将需求类型转化为量化特征向量； 针对储能设备群，构建多维度能力特征库；将每类储能设备的特征向量映射至高维空间，形成设备能力画像； 基于已形成的储能设备能力画像及电网需求量化特征向量，将储能设备能力特征与电网需求特征进行关联匹配：通过余弦相似度计算储能设备能力特征向量与电网需求特征向量的匹配度；基于匹配度，为不同类型储能设备分配初始优先级权重；依据匹配度和初始优先级权重，构建储能设备与电网需求之间的关联规则，利用这些关联规则生成储能设备与电网需求的关联矩阵； 基于生成的储能设备与电网需求的关联矩阵，利用强化学习算法适配储能设备动态优先级分配，获取各类型储能设备的动态优先级权重； 结合多维度能力特征库建立多维度评估体系；基于储能设备动态优先级权重，运用熵权法将各维度评分加权求和，计算得出储能设备的动态优先级评分；依据优先级评分对储能设备进行降序排列，从而形成候选响应序列； 通过图神经网络，对电网当前运行状态进行深度分析，识别电网波动类型； 以储能响应功率为优化变量，构建目标函数；同时，建立等式约束条件；针对不同电网波动类型，分别设定互补约束；根据电网波动类型识别结果与储能设备的候选响应序列，动态调整拉格朗日乘数；将动态调整后的拉格朗日乘数与上述互补约束条件相结合，形成最终的约束方程组； 完成约束方程组构建后，使用内点法对构建的动态拉格朗日乘数法模型进行求解，得到各储能设备的出力指令；按照互补约束对储能设备进行任务类型分配，具体分为高频响应任务、长时调节任务以及经济性调节任务；将经过任务类型分配后的多类型储能设备实时出力指令发送至储能设备控制端； S3、根据设定的任务分配与优先级，协同边缘层秒级控制与云端分钟级优化，构建多时间尺度的优化调度策略；具体为： 在边缘计算层，采用MPC算法以电网频率偏差为优化目标，滚动优化未来Np秒出力指令；对未来Np秒内的储能系统在电网频率波动下的响应进行预测，结合卡尔曼滤波修正预测误差，调节储能系统对电网频率波动的动态响应； 在云端全局优化引擎中，融合超短期功率预测与分时电价信号，以全生命周期成本最小化为目标，优化长时储能充放电计划； 将秒级MPC控制结果与分钟级经济调度结果相结合，形成多时间尺度的优化调度策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人胜顶(湖南)智控科技有限公司;中南大学，其通讯地址为：410006 湖南省长沙市岳麓区银盆岭街道银盆南路359号威胜大厦附楼二楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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