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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于数字孪生的源网荷储系统运行优化方法及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：CN120389441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510873289.6，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权基于数字孪生的源网荷储系统运行优化方法及系统是由栾卉;朴欣玥;张嵩;许猛设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的源网荷储系统运行优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于智能电网建设技术领域，为一种基于数字孪生的源网荷储系统运行优化方法及系统，包括：测试实体，通过各类传感器采集物理实体的信息，并将物理实体的信息输入至虚拟实体；虚拟实体，包含预测模型用于根据物理实体的信息对新能源发电功率进行预测；多目标优化模型用于实时优化并确定储能的充放电功率、源网荷储系统与配电网的联络线功率；以及健康指数计算模型计算物理实体的健康指数，根据健康指数划分健康状态等级；数字孪生模型，用于根据虚拟实体的输出结果映射物理实体。本申请能够根据相似日气象搜索算法补偿预测值，从而确定新能源发电最终功率预测值，避免了长期运行后预测误差逐步增大的情况。

本发明授权基于数字孪生的源网荷储系统运行优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的源网荷储系统运行优化系统，其特征在于，该系统包括： 测试实体，通过各类传感器采集物理实体的信息，并将物理实体的信息输入至虚拟实体，所述物理实体的信息包含气象数据、历史新能源发电功率和物理实体中的设备参数； 虚拟实体，包含预测模型用于根据物理实体的信息对新能源发电功率进行预测；多目标优化模型用于实时优化并确定储能的充放电功率、源网荷储系统与配电网的联络线功率；以及健康指数计算模型计算物理实体的健康指数，根据健康指数划分健康状态等级； 所述预测模型用于根据物理实体的信息对新能源发电功率进行预测，包括： 将新能源发电功率分解得到若干本征模态函数分量和残差分量； 将样本熵值相近的本征模态函数分量和残差分量重构为多个功率分量； 将功率分量和新能源发电功率相关的气象变量数据作为输入，采用长短时记忆神经网络对新能源发电功率进行初步预测得到初步预测值； 从历史气象数据库中搜索与新能源发电功率相关的气象变量数据最相似的气象日数据，获取最相似的气象日数据的发电输出功率实际值，对最相似的气象日数据采用长短时记忆神经网络预测得到最相似的气象日数据发电输出功率预测值； 当监测到某一时刻的新能源发电功率初步预测值和最相似的气象日数据的发电输出功率实际值偏差超过阈值时，自动触发补偿机制，将最相似的气象日数据的发电输出功率实际值与最相似的气象日数据发电输出功率预测值的预测误差用于补偿初步预测值，得到最终功率预测值，最终功率预测值的计算公式为：，其中，为最终功率预测值，为初步预测值，为最相似的气象日数据的发电输出功率实际值，为最相似的气象日数据发电输出功率预测值，为相似日气象目标函数； 相似日气象目标函数表示为：，满足以下条件： ， 式中：为气象数据集；为包括太阳辐照度、温度、湿度以及气压的数据；为皮尔逊相关系数，；是各数据点到每个的欧氏距离；为气象数据种类的个数；为数据点个数；为最大可允许修正量，超出最大可允许修正量，则修正无效； 数字孪生模型，用于根据虚拟实体的输出结果映射物理实体，包含风力发电模型、光伏发电模型、蓄电池储能模型、外部电网模型、交流负荷模型和直流负荷模型。

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