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龙图腾网获悉安徽智储新能源科技发展有限公司申请的专利风光储系统日前日内经济调度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：CN120150103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510152401.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权风光储系统日前日内经济调度方法是由崔中强;张旭;葛艳秋;黄智浩设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本风光储系统日前日内经济调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了风光储系统日前日内经济调度方法，涉及风光储技术领域，包括以下步骤：基于电池的历史运行数据，建立动态老化模型，通过机器学习拟合电池的实际衰减特性，获取不同运行状态下的电池健康状态及其随时间的变化规律，以形成动态调整策略的基础。本发明通过健康因子优化储能充放电，系统实时监测SOH、SOC等参数，动态调整任务，减少电池老化，提高稳定性，并结合深度强化学习优化SOC策略，延长寿命，降低维护成本。采用滚动优化调度与经验回放，系统可动态调整策略，提高风光消纳率，优化电网平衡，减少火电依赖，降低调度成本，增强极端天气适应性，推动电力绿色低碳发展。

本发明授权风光储系统日前日内经济调度方法在权利要求书中公布了：1.风光储系统日前日内经济调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于电池的历史运行数据，建立动态老化模型，通过机器学习拟合电池的实际衰减特性，获取不同运行状态下的电池健康状态及其随时间的变化规律，以形成动态调整策略的基础； 在日前调度阶段，结合风光发电预测数据、电网负荷预测数据及储能系统的健康状态，采用多目标优化方法计算储能的最优充放电计划，确保在最大化风光消纳的同时，减少高倍率充放电对电池寿命的影响，并为日内调度提供基准方案； 在日内调度过程中，利用高精度传感器和状态估计方法，获取风光发电的实际出力、电网负荷的实时需求以及储能系统的实际可用容量，并与日前调度计划进行对比，识别存在的偏差，以确定是否需要调整储能充放电计划； 基于储能动态老化模型计算的电池健康状态参数，对实际运行中的调度策略进行调整，通过引入健康因子修正充放电计划，防止电池过度充放电，同时优化不同电池组的负荷分配，使储能系统整体衰减均衡，延长使用寿命并减少不确定性带来的调度偏差； 基于实时监测数据和老化补偿控制机制，采用滚动时域优化方法对日前调度方案进行动态修正，每隔设定时间间隔重新计算未来一段时间内的最优储能充放电策略，使其适应风光出力和负荷需求的动态变化，减少由于预测误差导致的能量平衡问题，具体步骤如下： 在当前时刻，基于风光发电、电网负荷及储能系统状态，建立滚动优化目标函数，以最小化储能系统的老化损耗，同时保证系统能量平衡，在预测时域内，对未来时刻的风光发电和负荷需求进行预测，并结合电池的健康因子，计算储能系统的可用功率以及最优调度策略，优化目标定义如下： ，式中，是优化目标函数，衡量储能调度策略的综合成本，是当前时刻，是预测时域，是优化时刻，表示在滚动优化过程中每个离散的时间点，是储能系统在时刻的充放电功率，是储能系统在时刻的荷电状态，是目标值，是电池健康因子，用于衡量电池的健康状态，是储能功率调节权重，控制储能系统的功率波动，是偏离惩罚权重，是电池老化影响权重； 结合历史运行数据和实时调度反馈，利用强化学习算法动态调整调度参数，使储能系统自适应电池老化状态的长期变化，提高储能利用效率，并优化不同运行场景下的调度策略，从而在长期运行过程中减少累积误差，使储能系统智能化和经济化。

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