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龙图腾网获悉华中科技大学;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种多类型储能爬坡功率秒级动态优化分配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：CN120073801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510101012.1，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权一种多类型储能爬坡功率秒级动态优化分配方法是由苗世洪;王杰;王廷涛;励刚;王吉文;汤伟;姚福星;王佳旭;谭昊宇;侯心宇;许敏兴;陈骏鹏;李端超;汪伟;叶海峰;徐斌;马伟设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多类型储能爬坡功率秒级动态优化分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多类型储能爬坡功率秒级动态优化分配方法，属于储能支撑电力系统爬坡及其智能调控领域，该方法构建了多类型储能爬坡功率分配模型并将其转换为马尔科夫决策过程，并采用强化学习算法进行训练求解，实现了功率的快速、协调分配；相比于传统方法，本发明提供的方法能够根据各类储能的调节特性进行爬坡功率的协调分配，实现功率指令的精准跟踪，同时能够较好应对A‑CAES和风储系统的复杂运行工况；此外，现有技术通常采用的简化环境一定程度上可以刻画多类型储能的调节特性，然而难以反映储能复杂工况，经其训练生成的“简化”策略应用效果不佳，存在局限，本发明所提供的精细训练环境可促使智能体学习更具合理性、适用性的分配策略。

本发明授权一种多类型储能爬坡功率秒级动态优化分配方法在权利要求书中公布了：1.一种多类型储能爬坡功率秒级动态优化分配方法，其特征在于，包括： S1，建立多类型储能爬坡功率响应模型；其中，所述多类型储能包括先进压缩空气储能A-CAES、风电场联合电化学储能及火电机组联合飞轮储能； S2，将所述多类型储能爬坡功率响应模型转化为马尔可夫决策过程； 其中，所述马尔可夫决策过程对应的状态空间，为时间步的系统不平衡功率，为时间步时各机组或储能的最大向上爬坡能力，下标表示该下标依次取1,2...,Na，Na=3,1表示火储系统，2表示A-CAES，3表示风储系统，为时间步时各机组或储能的最大向下爬坡能力,为时间步时各机组或储能的实际出力，为时间步时各机组或储能的荷电状态，为风轮转速；智能体的动作空间，且动作空间满足约束：，；分别为火储系统、A-CAES、风储系统的功率分配因子；智能体的奖励函数，为常数，,,分别为火储、A-CAES、风储的功率响应偏差； S3，采用强化学习算法对所述马尔可夫决策过程进行训练求解，以获取多类型储能爬坡功率分配策略。

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