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龙图腾网获悉三峡智控科技有限公司申请的专利适用于现货交易的电化学储能电站运行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：CN119315608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411535180.3，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权适用于现货交易的电化学储能电站运行控制方法是由付昌宇;廖中亮;范金伟;乐绪鑫;王浩然;李小坤;何琪峰设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于现货交易的电化学储能电站运行控制方法在说明书摘要公布了：适用于现货交易的电化学储能电站运行控制方法，包括：原始数据的收集及处理；使用集合经验模态分解对数据进行分解，并使用灰狼‑LSMT网络对分解后的信号进行训练；对预测并进行修正；基于生成对抗网络，建立电网的功率平衡公式；建立总目标函数模型，利用生成器输出总目标函数的预测情景，生成情景并进行情景缩减；建立约束条件。利用LSMT及灰狼算法进行实时预测，并通过生成对抗网络建立电化学储能电站长周期收益和电网稳定性指标的目标函数，找到电化学储能电站的最佳控制方法，保证了提高电化学储能电站的充放电稳定性，优化发电厂电力机组的运行效率，实现经济效益最大化，实现电化学储能电站与电网供需之间的实时动态平衡，提高新能源的消纳率。

本发明授权适用于现货交易的电化学储能电站运行控制方法在权利要求书中公布了：1.适用于现货交易的电化学储能电站运行控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、原始数据的收集及处理；原始数据包括历史风光电能发电功率、历史电力负荷、峰谷计电时段、发电机组数量及特性参数以及电化学储能组数量及容量； S2、基于S1中的历史电力负荷数据和历史风光电能发电功率，使用集合经验模态分解对数据进行分解，并使用灰狼‑LSMT网络对分解后的信号进行训练； S3、利用S2中训练好的模型对当前的电力负荷量进行预测并进行修正，得到各个分量的电力负荷预测值和风光电能发电功率，将各个分量信号的预测值进行叠加得到实时的电力负荷预测值和风光电能发电功率并进行修正； S4、基于生成对抗网络，结合S3中的电力负荷预测值、S4中风光电能发电功率预测值以及电化学储能的充放电状态建立电网的功率平衡公式； S5、根据平衡公式建立电化学储能的单周期经济效益目标函数公式与电网质量评价公式，得到长周期净收益目标函数，对长周期净收益目标函数与电网稳定性评价公式分别设置权重得到总目标函数模型，利用生成器输出总目标函数的预测场景，生成场景并进行场景缩减； 电化学储能的单周期经济效益目标函数为： ； 其中，T为计量周期，，为放电时的实时功率，在电化学储能不在放电状态时取值为0，为放电时的下网电价，按煤电价格进行计算；，时为峰段电价，，时为平段电价，，时为谷段电价，、及分别为峰段、平段及谷段时间段时的实时充电功率，当在峰段、平段及谷段时间段不在充电状态时三者取值0；为容量补偿收益，为输配电费用，为其他成本费用，包括设备维修费、运维成本以及容量电费； 随着电化学储能使用周期的增加，电池组内阻增加，充放电的时间加长，使得单周期经济效益下降，从而影响到电化学储能的投资收益； 在电化学投资经济效益最大化角度出发，长周期时的单位容量的收益最大化为目标，长周期收益目标函数为： ； 其中为电化学储能生命周期中收益，为电化学储能生命周期的计量周期数量，Q为电化学储能容量； 长周期净收益目标函数为： ； 其中为投资成本，C为单位容量储能的投资成本；为电化学电池组衰减效益损失，为衰减电池生命周期衰减效益损失系数； 而从电网的稳定及发电厂长期效益出发，每台发电机组的单周期开机时间和平均发电机组台数率V是获得高供电质量的长期保证，平均发电机组台数率V为： 其中，为单周期发电机组平均开机台数，为实时的开机数量； 每台发电机组的单周期开机时间和平均发电机组台数率V与长周期净收益目标函数为相互制约关系，对两者设定权重并得到总目标函数R: ； 其中，和为长周期净收益目标函数和平均发电机组台数率V的权重，当目标函数R的值为设定值时，长周期净收益目标函数和平均发电机组台数率V两者为此消彼长的关系； S6、建立风光电能以及电化学储能控制的约束条件，输出最优电化学储能电站运行控制决策。

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