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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司申请的专利一种基于显式模型预测控制的构网风储系统调频优化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：CN120454115B 。

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：202510932916.9，技术领域涉及：H02J3/24；该发明授权一种基于显式模型预测控制的构网风储系统调频优化方法是由刘会强;刘建强;乌小茜;达尔汗;姜景耀;伊特格乐设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于显式模型预测控制的构网风储系统调频优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于显式模型预测控制的构网风储系统调频优化方法，包括：获取风储系统实时状态数据，实时状态数据包括储能工作状态、系统需求功率、风电工作状态和风速；根据实时状态数据，确定状态变量、控制输入以及干扰输入；根据状态变量、控制输入以及干扰输入对风储系统的作用关系，得到初始状态空间方程；将初始状态空间方程进行离散化处理，得到离散状态空间方程；根据离散状态空间方程的系数矩阵，得到功率跟踪误差预测模型；根据功率跟踪误差预测模型，结合控制量变化范围，得到优化控制模型；根据实时状态数据和优化控制模型，得到风储系统的风电控制策略和储能控制策略。本发明能够提高风储系统调频的响应效率、持续性和精确性。

本发明授权一种基于显式模型预测控制的构网风储系统调频优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于显式模型预测控制的构网风储系统调频优化方法，其特征在于，包括： 获取风储系统实时状态数据，所述实时状态数据包括储能工作状态、系统需求功率、风电工作状态和风速； 根据所述实时状态数据，确定状态变量、控制输入以及干扰输入； 根据所述状态变量、控制输入以及干扰输入对风储系统的作用关系，得到初始状态空间方程； 将所述初始状态空间方程进行离散化处理，得到离散状态空间方程； 根据所述离散状态空间方程的系数矩阵，得到功率跟踪误差预测模型； 根据所述功率跟踪误差预测模型，结合控制量变化范围，得到优化控制模型； 根据所述实时状态数据和优化控制模型，得到风储系统的风电控制策略和储能控制策略； 其中，根据所述离散状态空间方程的系数矩阵，得到功率跟踪误差预测模型，包括： 根据所述离散状态空间方程的系数矩阵，得到状态偏离矩阵、控制偏离矩阵和干扰偏离矩阵； 根据所述状态偏离矩阵、控制偏离矩阵和干扰偏离矩阵，结合状态增量、控制增量和干扰增量，得到功率跟踪误差预测模型； 具体的，所述功率跟踪误差预测模型为： ， 其中， ， ， ， ， 式中，表示在第k时刻，基于当前状态预测未来k+1时刻的实际功率与目标功率的偏差，，SOC为储能调节系数，P为系统需求功率，为t时刻状态变量，为控制输入，为干扰输入，A为状态变量系数，B为控制输入系数，C为对角矩阵，D为干扰输入系数，为状态增量，为控制增量，即储能功率、风电功率和VSG一次调频功率控制量变化值；为干扰增量，即参考点处系统频率变化和风速变化值；为状态偏离矩阵，为控制偏离矩阵，为干扰偏离矩阵，p为预测时域，q为控制时域； 其中，根据所述功率跟踪误差预测模型，结合控制量变化范围，得到优化控制模型，包括： 根据所述功率跟踪误差预测模型，得到功率偏差向量； 根据所述初始状态空间方程，得到控制约束矩阵和控制代价矩阵； 根据所述功率偏差向量、控制约束矩阵和控制代价矩阵，结合控制量变化范围，得到优化控制模型； 具体的，优化控制模型为： ， 其中，表示最优目标，表示储能荷电优化目标，表示功率响应优化目标，表示控制代价优化目标，p为预测时域，q为控制时域，为功率偏差向量，Q为控制约束矩阵，为控制代价矩阵，表示取数值L的2次范数，表示第k+i离散时刻的控制量，表示u的转置矩阵，表示第k+i-1离散时刻的控制增量，表示控制增量的最小值，表示控制增量的最大值，表示储能荷电最小值，表示储能荷电最大值，E表示系统需求功率，表示系统需求功率最小值，表示系统需求功率最大值，表示约束条件。

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