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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司长春供电公司申请的专利一种融合高比例新能源与储能的孤立微电网优化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：CN119853167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411758551.4，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种融合高比例新能源与储能的孤立微电网优化方法是由孙莉;石钰;宋玉飞;刘晓航;曹旭东;付林;焦明曦;王大亮;张科学;孙潇萌;邓一铭;姜欣;唐曼莉;杨明地;王凤歌;王元蒙;李天权;孙佳龙;杨光;张敏学;刘大为;徐炜彬;刘鑫;丁宇;林玉峰;张航;钟磊;赵旭;贾京苇;王金霞;王茗萱;单书航;石皓天;周艺;邓炜瑛;潘艳君;姜帆;刘思斯;汤荡之;孟祥朋;徐中军;郭淼;仇晋;张茜;岳增显;王政国;李惠娟;朱航设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合高比例新能源与储能的孤立微电网优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合高比例新能源与储能的孤立微电网优化方法，属于可再生能源与储能系统领域，该方法分为三个方面：首先，针对孤立微电网的最优调度问题，将孤立微电网的最优电力调度问题公式化为MILP优化模型，该模型集成了微电网组件和交流潮流约束的详细建模，保证全局最优性和可行性，以最小化运行成本；利用历史数据，利用MILP求解器对该优化模型进行求解，得到孤立微电网中最优决策的机组出力数据集。其次，通过在获得的机组出力数据集上训练密集残差神经网络ResNetD，部署SL策略来学习和模拟最优ESS充放电决策。最后，应用训练良好的ResNetD模型，根据实时信息提供接近最优的电力调度决策。

本发明授权一种融合高比例新能源与储能的孤立微电网优化方法在权利要求书中公布了：1.一种融合高比例新能源与储能的孤立微电网优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：以最小化运行成本为目标，将孤立微电网的最优电力调度问题公式化为混合整数线性规划MILP优化模型，将MILP优化与监督学习SL策略相结合，利用历史数据，通过MILP求解器对该MILP优化模型进行求解，得到孤立微电网中最优决策的机组出力数据集； 其中孤立微电网所需的电力由柴油发电机DEG和可再生能源发电提供，并且孤立微电网在激励的需求响应DR程序下运行；可再生能源发电为太阳能光伏PV发电和风力发电WG发电，并采用储能系统ESS来存储可再生能源产生的多余能量； 其中，建立最优电力调度问题的决策变量矩阵，采用SL策略将决策变量部分转化为动作变量，并根据状态变量中的实时信息在线确定；具体的，将决策变量定义为两步： 第一步，根据状态向量中观察到的状态，由SL策略直接确定ESS在每个时间间隔t的充放电功率； 第二步，执行每个时间间隔t的一步优化问题，确定剩余决策； 步骤2：通过在获得的机组出力数据集上训练密集残差神经网络ResNetD，部署SL策略来学习和模拟最优ESS充放电决策； 步骤3：利用训练好的密集残差神经网络ResNetD，根据实时信息，确定最优的电力调度决策。

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