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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种混合储能系统预测控制方法、装置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：CN115986900B 。

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：202211496859.7，技术领域涉及：H02J7/34；该发明授权一种混合储能系统预测控制方法、装置及存储介质是由杨玮林;许德智;潘庭龙;董越;沈婉琳设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合储能系统预测控制方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及混合储能系统控制技术领域，尤其是指一种混合储能系统预测控制方法、装置、设备及计算机存储介质。包括：本发明所述的混合储能系统预测控制方法，采用子空间辨识算法获得的混合储能系统状态空间模型作为预测模型，相比传统基于拓扑的模型，其设计降低了模型预测控制对参数的敏感性，并具有较高的准确度；本发明采用离线辨识与在线辨识结合，相比传统离线辨识，其设计考虑了系统参数变化的情况，更好地模拟了实际工作场景，在系统参数突变时采用鲁棒模型预测控制，用于抑制参数变化对控制性能的影响，提高了系统鲁棒性。

本发明授权一种混合储能系统预测控制方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种混合储能系统预测控制方法，其特征在于，包括： 根据离线输入输出数据，建立基于子空间辨识的混合储能系统状态空间模型，并将其作为预测控制策略的预测模型； 当系统参数固定时，采用模型预测控制策略控制所述混合储能系统运行，所述模型预测控制策略为：以最小化成本为优化目标，建立第一目标函数和第一约束，测量当前系统状态并求得最优解，施加给系统； 当系统参数突变时，切换为鲁棒模型预测控制策略控制所述混合储能系统运行，采集控制过程中实时生成的在线输入输出数据，利用子空间辨识技术获取对应时刻混合储能系统的在线状态空间模型，所述鲁棒预测控制策略为以最小化成本为优化目标，建立H∞型的第二目标函数和第二约束，测量当前系统状态并求得最优解，施加给系统； 其中，所述以最小化成本为优化目标，建立H∞型的第二目标函数和第二约束包括： 建立H∞型成本函数： 其中，第一部分是状态变量偏差的成本项，第二部分是输入变量偏差的成本项，Qs＞0和Rs0为对称加权矩阵，μ为一个正标量，d∈Rq为外部干扰，q为干扰向量的维数，xk+i∣k表示基于时间k的时间瞬间k+i对应的状态预测量，uk+i∣k表示基于时间k的时间瞬间k+i对应的输入变量，dk+i∣k表示基于时间k的时间瞬间k+i对应的干扰变量； 以最小化H∞型成本函数为优化目标建立第二目标函数： 求取所述H∞型成本函数的上界，并采用状态反馈控制律最小化所述上界，将所述第二目标函数转换为寻找Q，F,γ以及λ使得最小： 其中，γ，λ为一个正标量，Q，F为一个矩阵； 所述第二约束为： γ≤γ0 其中，xk为当前时刻的状态变量，ζ,ξ为一个正标量，γ0为γ的上限值，X为一个矩阵，I为一个单位矩阵； 当满足预设条件时，由鲁棒模型预测控制策略切换回模型预测控制策略，同时将此刻的在线状态空间模型作为模型预测控制策略的预测模型，所述预设条件为在线状态空间模型控制的负载电压与系统的实际负载电压之间的差值不大于预设阈值。

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