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龙图腾网获悉中技江苏清洁能源有限公司申请的专利储能电站充放电的动态负载预测与优化调度方法及系统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：CN120879572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511367865.6，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权储能电站充放电的动态负载预测与优化调度方法及系统是由徐显胜;顾振兴;龚正雄设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本储能电站充放电的动态负载预测与优化调度方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种储能电站充放电的动态负载预测与优化调度方法及系统，属于工业大数据技术领域。该方法通过获取电网需求信号、市场电价、发电量等电网运行关联参数，并对其进行时序特征处理，以生成时序特征序列，通过判断时序特征序列的波动幅度是否超过预设波动幅度阈值，若超过则采用蒙特卡洛模拟算法量化不确定因素，有效解决了传统负载预测中忽略参数波动不确定性的问题，使构建的负载预测模型更贴合实际电网运行场景，大幅提升负载预测结果的可靠性与精准度。再者，基于储能设备剩余容量百分比与预设百分比阈值的对比，动态决策充放电操作，既避免了储能设备剩余容量过低时的供电能力不足风险，又防止了储能设备剩余容量过高时的资源闲置。

本发明授权储能电站充放电的动态负载预测与优化调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种储能电站充放电的动态负载预测与优化调度方法，其特征在于，包括： 获取电网运行关联参数，所述电网运行关联参数包括电网需求信号、市场电价、发电量； 基于长短期记忆网络，对所述电网运行关联参数进行时序特征处理，以生成时序特征序列； 判断所述时序特征序列的波动幅度是否超过预设波动幅度阈值； 若判断超过所述预设波动幅度阈值，则基于蒙特卡洛模拟算法，量化所述时序特征序列中的不确定因素，以生成不确定因素分布； 基于长短期记忆网络，根据所述时序特征序列和所述不确定因素分布构建负载预测模型； 根据所述负载预测模型确定负载预测结果； 从所述负载预测结果中获取储能电站中储能设备的运行状态，所述运行状态包括储能设备剩余容量百分比； 判断所述储能设备剩余容量百分比是否超过所述预设百分比阈值； 若判断超过所述预设百分比阈值，则执行放电操作安排； 根据所述放电操作安排确定放电操作优先级序列； 根据所述放电操作优先级序列确定放电时序； 若判断未超过所述预设百分比阈值，则执行充电操作安排； 根据所述充电操作安排确定充电操作优先级序列； 根据所述充电操作优先级序列确定充电时序； 获取电价波动数据和辅助服务数据； 基于时序序列分析算法，根据所述电价波动数据和所述辅助服务数据确定价格变化趋势和辅助服务需求； 根据所述电价变化趋势和所述辅助服务需求构建收益模型； 根据所述收益模型确定经济效益预期值； 基于遗传算法，根据所述放电时序和所述经济效益预期值确定第一放电功率，并根据所述充电时序和所述经济效益预期值确定第一充电功率。

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