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龙图腾网获悉中车株洲电力机车研究所有限公司申请的专利一种光储协同控制优化方法、电子设备及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：CN119482589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411661083.9，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权一种光储协同控制优化方法、电子设备及介质是由文宇良;罗文广;唐文冰;许东阳;夏文杰;郑汉锋;吕亮;蒋培军;王童立设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光储协同控制优化方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种光储协同控制优化方法、电子设备及介质。该方法包括：采集园区历史耗能及光伏数据，基于数据构建光伏电子模型，采用CNN‑BiGRU进行日前预测，生成负荷功率及光伏发电功率序列；计算各时段用电量与光伏发电量；设定储能模块容量，基于SOC公式计算储能充放电能力；根据用电量、发电量及储能能力，确定峰段放电需求；结合光伏波动约束，调整储能充放电功率以平抑波动；基于功率平衡关系，优化负荷用电、光伏发电及储能功率调度；构建收益最大化目标函数，结合约束建立光储协同优化模型，求解预测日最优运行方案。该方法减少光伏发电误差，平衡电力输出，满足电网需求，提高光伏消纳率，保障系统健康运行并提升运营收益。

本发明授权一种光储协同控制优化方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种光储协同控制优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集园区历史数据，包括能源输出端和需求端的耗能数据及光伏发电相关数据； 基于所述历史数据，构建光伏发电子模型，并采用CNN-BiGRU模型进行日前预测，分别生成预测日负荷功率数据序列和光伏发电功率数据序列； 根据预测日负荷功率数据序列和光伏发电功率数据序列，计算预测日各时段的用电量及光伏发电量，并对时段划分为谷段、第一峰段、第一平段、第二峰段和第二平段； 设定储能模块的额定容量和当前剩余电量，基于储能的荷电状态SOC计算公式，计算预测日各时段储能模块的充放电能力； 根据预测日各时段的用电量、光伏发电量以及储能模块的充放电能力，确定储能模块在第一峰段和第二峰段的放电功率需求； 设置光伏波动平抑约束条件，根据光伏功率预测值及波动允许偏差，调整储能模块的充放电功率，计算平抑光伏波动的储能功率信号； 基于园区功率平衡关系，确定负荷用电功率、光伏发电功率及储能模块充放电功率之间的调度关系； 构建以园区综合收益最大为目标的优化目标函数，结合光伏利用率约束、储能SOC约束和功率平衡约束，建立园区级光储协同优化模型； 利用优化算法对所述园区级光储协同优化模型进行求解，得到预测日各时段光伏发电、储能模块和负荷的最优运行方案； 构建以园区综合收益最大为目标的优化目标函数的步骤包括： 确定园区综合收益由负荷用电收益、储能放电收益和储能充电支出组成，优化目标函数的表达式为： Wtotal＝∑t[C1t·P1t+C2t·Pbdt-C3t·Pbct] 其中，Wtotal为园区综合收益，C1t、C2t、C3t分别为用户电价、储能放电电价和储能充电电价；P1t、Pbdt、Pbct分别为负荷功率、储能放电功率和储能充电功率； 考虑储能模块的经济寿命损耗，通过充电和放电的损耗进行修正，补充储能模块的经济损耗公式： Wbt＝αCb·|Pbct|·Δt+βCb·|Pbdt|·Δt 其中，Wbt为储能模块的经济损耗，α和β分别为储能充放电损耗系数，Cb为储能寿命损耗单价，Δt为时间间隔； 将储能经济损耗Wbt引入目标函数，优化目标函数最终表示为： maxWtotal＝∑t[C1t·P1t+C2t·Pbdt-C3t·Pbct-Wbt]； 所述建立园区级光储协同优化模型的步骤包括： 设置光伏利用率约束，确保光伏发电的利用率达到最低要求，约束条件为： 其中，ρ为光伏利用率，PVt表示t时刻光伏的实际功率，PVpret为光伏预测功率，ρ0为设定的最低光伏利用率； 设置储能SOC约束，确保储能模块的荷电状态在安全范围内运行，约束条件为： SOCmin≤SOCt≤SOCmax 其中，SOCt为储能模块在时刻t的荷电状态；SOCmin和SOCmax分别为储能模块的荷电状态下限和上限； 设置园区功率平衡约束，确保园区内负荷需求与光伏发电功率及储能功率平衡，约束条件为： P1t+Padt＝Ppvt+Pbdt-Pbct 其中，P1t、Pbdt、Pbct分别为负荷功率、储能放电功率和储能充电功率，Padt表示园区内的附加负荷功率需求；Ppvt表示光伏发电系统在时刻t的发电功率输出； 将优化目标函数与上述约束条件相结合，构建园区级光储协同优化模型，最终形成以园区综合收益最大为目标的光储协同优化模型。

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