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龙图腾网获悉国网青海省电力公司海南供电公司;国网青海省电力公司申请的专利一种新能源云储能运行机制的时序模拟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：CN119726655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411710868.0，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种新能源云储能运行机制的时序模拟方法是由贺顺生;卢耕儒;何东红;王荔;于浩颖设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新能源云储能运行机制的时序模拟方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种新能源云储能运行机制的时序模拟方法。包括：收集新能源电力系统的输出数据，对收集的数据进行清洗、标准化和格式化处理。用户行为特征分析，对收集的用户用电行为进行分类；构建一个多时相生成网络模型，从历史数据中学习并预未来电力系统状态的预测数据；根据预测的未来电力系统状态的预测数据和实时数据构建动态带宽分配策略，制定储能设备的充放电计划；利用生成的实时数据和充放电计划进行识别，对电力系统运行状态进行分类；构建一多个维度的时序模拟模型。考虑了影响云储能运行的各项因素，提供了更为精确的模拟预测，提高了电网对波动性能源的调节和响应能力。

本发明授权一种新能源云储能运行机制的时序模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种新能源云储能运行机制的时序模拟方法，包括以下： S1.通过智能电表实时监控用户的用电行为数据，利用气象数据API获取与用电行为相关的天气信息，用电行为数据包括： 峰谷用电时段：区分用电高峰和低谷的具体时间； 日均用电量：用户每天的总用电量； 季节性用电模式：用户在不同季节的用电习惯； 用电设备类型和数量：用户使用的电器类型和数量； S2.用户行为特征分析，应用层次聚类算法，对S1中的用户用电行为进行分类，识别不同用户群体的特征和用电模式； S3.构建多时相生成网络模型，根据S2中用户行为特征分析的结果，构建一个多时相生成网络模型，多时相生成网络模型用于从历史数据中学习并预未来电力系统状态的预测数据； S4.根据S3预测的未来电力系统状态的预测数据和S1得到实时数据构建动态带宽分配策略，制定储能设备的充放电计划； S5.时序信号分类识别，利用分类识别方法对S1得到实时数据和S4中生成的充放电计划进行识别，整合历史运行数据，对电力系统运行状态进行分类； S6.云储能运行机制的时序模拟模型构建，综合S1到S5的结果，构建一个包含储能设备、用户行为、电力系统状态多个维度的时序模拟模型； S6构建的包含储能设备、用户行为、电力系统状态多个维度的时序模拟模型为： ； 为状态更新函数，根据当前状态和输入变量计算下一个时间步的状态； 为时间电力系统状态，包括电力供应、需求、储能水平；时间为新能源电力系统输出；时间负荷需求，即电力系统的电力消耗量，为S2中识别的时间的用户行为特征；为时间的天气条件；为时间的充放电计划，为时间的带宽分配； 利用S1至S6建立的多个维度的时序模拟模型，全面反映云储能系统的运行状态，为测试和优化云储能运行策略提供模拟环境，实现电力系统的稳定运行和能源的高效利用。

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