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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;浙江侨翊电气科技有限公司申请的专利低压台区的储能系统优化方法、装置、设备及存储介质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：CN120433207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510934760.8，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权低压台区的储能系统优化方法、装置、设备及存储介质是由冯万里;宿磊;曹侃;蔡萱;严方彬;魏明江;谷若诗;陈子娅;李喆;胡畔;康逸群;张朋良设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本低压台区的储能系统优化方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统领域，公开了一种低压台区的储能系统优化方法、装置、设备及存储介质，该方法通过获取低压台区中当前时刻的电力负荷数据、可再生能源的发电数据、气象数据和三相电网数据；利用预先训练好的预测模型，基于电力负荷数据、发电数据和气象数据预测出低压台区在当前时刻的下一时间点的负荷数据和发电数据；利用三相线性电网模型，基于三相电网数据中各相的电参数确定三相电网中各相之间的平衡参数，并利用改进遗传算法，根据平衡参数、预测的负荷数据和发电数据对储能系统中的三相储能配置参数进行优化。本发明可以解决现有的储能系统配置与运行策略匹配不灵活，导致系统的运行效率低且资源浪费的问题。

本发明授权低压台区的储能系统优化方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种低压台区的储能系统优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 数据获取步骤：获取低压台区中当前时间段的工作数据，包括电力负荷数据、可再生能源的发电数据、气象数据和三相电网数据； 数据预测步骤：利用预先训练好的预测模型，基于所述电力负荷数据、所述可再生能源的发电数据和所述气象数据预测出所述低压台区中预测时间段的负荷数据和发电数据；其中，所述预测模型包括基于长短期记忆网络的负荷预测模型和基于支持向量回归的发电量预测模型； 配置优化步骤：利用三相线性电网模型，基于所述三相电网数据中各相的电参数确定三相电网中各相之间的平衡参数，并利用改进遗传算法，根据所述平衡参数、预测出的负荷数据和发电数据对所述储能系统中的三相储能配置参数进行优化，并基于优化后的参数控制所述储能系统的运行调度，其中，所述三相线性电网模型为基于三相电网负荷流算法的模型，所述平衡参数为每相负荷占比； 所述利用改进遗传算法，根据所述平衡参数、预测出的负荷数据和发电数据对所述储能系统中的三相储能配置参数进行优化，并基于优化后的参数控制所述储能系统的运行调度包括：利用改进遗传算法构建多个储能配置方案，根据预测出的负荷数据和发电数据计算储能配置方案的适应度，基于所述适应度从多个储能配置方案中选择一个进行交叉、变异操作，直到收敛至最优，并基于每相负荷占比、最优的储能配置方案控制所述储能系统的运行调度。

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