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龙图腾网获悉南京大火科技有限公司申请的专利一种变电站-储能站-光伏站协同功率控制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：CN120377342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510855639.6，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权一种变电站-储能站-光伏站协同功率控制方法是由赵明明设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站-储能站-光伏站协同功率控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变电站‑储能站‑光伏站协同功率控制方法，属于电力技术领域，通过融合变电站、储能站、光伏站及气象平台的异构数据，构建光伏功率动态预测与母线功率平滑轨迹，结合滚动优化控制和毫秒级波动抑制，实现三站协同的电网功率平稳输出，解决了变电站‑储能站‑光伏站的功率协同、预测前馈和快速扰动补偿的的技术问题，本发明提升了光伏预测准确性，提前输出预调节指令，增强系统前馈控制能力，提升母线功率跟踪能力，并控制储能功率波动和SOC安全边界，实现本地快速响应和闭环动态补偿，显著提升系统抗扰动能力和稳定性。

本发明授权一种变电站-储能站-光伏站协同功率控制方法在权利要求书中公布了：1.一种变电站-储能站-光伏站协同功率控制方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：对来自变电站、储能站、光伏站和气象平台的异构数据进行采集，对异构数据进行预处理，构建统一时序的原始数据集；异构数据包括母线电压、有功功率、调度指令、当前SOC状态、预测SOC状态、储能充放电能力、电池健康状态SOH、光伏当前发电功率、本地环境数据和天气预报；对原始数据集进行特征提取，得到反映母线状态、储能能力边界和光伏发电趋势的特征； 步骤2：基于历史数据和本地环境数据，构建短时光伏功率预测模型，生成未来10分钟光伏发电的初级预测曲线；引入从天气预报中提取的天气因子向量，构建多模型融合机制，得到光伏功率动态趋势预测结果，并生成置信区间；根据光伏功率动态趋势预测结果，构造未来10分钟的目标母线有功功率曲线，融合斜率限制与波动区段标识，形成平滑的功率期望轨迹，根据预测波动趋势提前输出储能预调节指令； 在执行步骤2时，具体包括如下步骤： 步骤2-1：利用历史运行数据和本地环境数据，利用LSTM模型构建短时光伏功率预测模型，快速预测未来10分钟内的光伏发电的初级预测曲线，即初级预测结果； 步骤2-2：采用多模型融合加权算法，融合初级预测结果和天气因子向量，得到次级预测结果，用来表示未来10分钟内光伏功率的动态趋势预测结果，即光伏动态预测结果； 多模型融合加权算法如下公式所示： ； 其中，表示融合后的次级预测值，表示初级预测结果，表示引入天气因子后通过轻量级神经网络模型进行预测的结果；表示加权系数，表示时间步长，； 在次级预测结果的基础上，生成置信区间，用于反映预测值上下限； 步骤2-3：根据光伏预测结果，构造未来10分钟的目标母线有功功率曲线； 若目标母线有功功率曲线上存在波动的时间区段，即波动区段，则增加上下限功率缓冲区和标识，用于给储能系统预留调节空间； 在目标母线有功功率曲线上设置容差冗余，用于应对预测误差或突发天气扰动； 最终输出目标母线有功功率曲线、波动区段标识和动态调节裕度标注； 步骤2-4：当预测到未来存在功率波动时，提前生成并输出储能预调节指令，并下发给储能系统； 生成的储能预调节指令如下所示： 若预测出现上升波动，则提前生成进入“预充电”状态的储能预调节指令，并下发给储能站； 若预测出现下降波动，则提前生成进入“预放电”状态的储能预调节指令，并下发给储能站； 步骤3：以母线功率平稳输出为目标，构建协同优化控制模型，协同优化控制模型的输入包括光伏功率动态趋势预测结果、目标母线有功功率曲线、当前SOC状态、预测SOC状态、储能充放电能力、电池健康状态SOH、实时负荷功率、母线电压频率和调度指令； 为协同优化控制模型设置约束条件，包括光伏出力约束，储能功率约束，SOC边界约束，电压频率约束，功率变化率约束；通过对协同优化控制模型进行滚动求解，输出每分钟的控制指令集； 在控制指令集生成后，在储能PCS中嵌入毫秒级波动抑制机制，当母线电压或频率发生快速扰动时，毫秒级波动抑制机制触发下垂控制逻辑，快速修正功率偏移，进行动态响应补偿。

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