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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国网吉林省电力有限公司;三峡大学;吉林省电力科学研究院有限公司申请的专利基于改进蝙蝠算法的风-光-抽水储能联合发电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：CN121216630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511787101.2，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权基于改进蝙蝠算法的风-光-抽水储能联合发电调度方法是由董运昌;高松;张海锋;徐友清;姜勇;张懿夫;冯浩然;孟祥东;张家郡;张磊;周书宇;林润滋设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进蝙蝠算法的风-光-抽水储能联合发电调度方法在说明书摘要公布了：基于改进蝙蝠算法的风‑光‑抽水储能联合发电调度方法，属于可再生能源发电调度技术领域，本发明构建了一个以联合发电系统期望收益最大化为目标的调度模型，并考虑了各类发电机组的上网收益、运行成本、抽水储能的抽水费用以及火电机组的污染物排放惩罚成本，旨在优化风电、光伏、火电及抽水储能机组的联合调度，提高系统的整体收益和稳定性。本发明提出了改进的蝙蝠算法，采用混沌映射初始化、引入自适应步长更新和柯西变异因子，显著提高了算法的收敛速度和全局搜索能力，更能有效规避局部最优陷阱。基于改进蝙蝠算法制定的调度方案，充分释放抽水储能的调峰能力，增强了可再生能源的接纳能力，又减轻了对常规火电机组的冲击。

本发明授权基于改进蝙蝠算法的风-光-抽水储能联合发电调度方法在权利要求书中公布了：1.基于改进蝙蝠算法的风-光-抽水储能联合发电调度方法，其特征在于：包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行： 步骤一：构建包含风电、光伏、火电和抽水储能机组的联合发电系统，所述抽水储能机组包括水泵和水轮机； 步骤二：对抽水储能机组的损耗机制进行分析与建模； 步骤三：进行联合发电系统的不确定性建模、场景生成和随机优化，以确保联合发电系统的调度和分配过程在不同的不确定性场景下的稳健性； 步骤四：所述联合发电系统还包括瞬态分析模块，所述瞬态分析模块通过物理模型和数学公式对电力系统的动态行为进行建模，用于实时监控和分析联合发电系统的动态响应，并为调度提供依据； 步骤五：以联合发电系统的总收益最大化为目标建立调度模型，所述调度模型包括各类发电机组的发电收益、运行成本、抽水储能的抽水费用以及火电机组的发电成本和污染物排放惩罚成本，对联合发电系统进行条件约束，确保调度过程的合理性与可行性； 步骤六：利用改进蝙蝠算法求解调度模型，优化各发电机组的出力调度; 所述调度模型的目标函数考虑了不同场景概率分布的最大化期望收益，公式如下： ； 式中，为联合发电系统的最大化期望收益；为第个场景；为场景的概率；为场景下的收益；为场景总数；为含风电、光伏、火电机组以及抽水储能机组的联合发电系统发电收益；为风电、光伏机组运行成本；为抽水储能机组的抽水费用；为火电机组发电成本；为污染物排放的惩罚成本； 其中，含风电、光伏、火电机组以及抽水储能机组的联合发电系统发电收益为以下部分之和： 光伏上网电价乘以光伏机组的输出功率； 风电上网电价乘以风电机组的输出功率； 抽水储能上网电价乘以抽水储能机组的输出功率； 火电机组上网电价乘以火电机组的输出功率； 其中，所述场景为使用场景生成技术创建多个可能的风电、光伏机组发电输出场景，每个场景基于风速和光照强度的概率分布随机生成，反映不同天气条件和时间段的发电量波动，从而提升调度模型的稳健性和准确性，第个场景如下所示： ； 其中，和分别为第个场景下风电机组和光伏机组在t时刻的输出功率; 所述瞬态分析模块对以下几部分进行动态仿真模型的建立： 基于发电机的机械和电磁特性，发电机的瞬态模型表示为： ； 式中，为发电机的转动惯量；为机械角速度；和分别为机械输入扭矩和电磁输出扭矩；为阻尼系数； ； 式中：是定子电压；是定子电阻；是定子电流；是定子电感；是发电机的暂态电动势；为定子侧电气角频率； 为了确保电力供需突变期间的系统稳定性，通过电压响应和频率响应建模以应对故障突发事件，为描述故障后的电压恢复过程，电压响应建模为： ； 式中，是故障前电压；是衰减系数；是阻尼振荡频率；是相位角；为故障发生后的时间变量； 频率响应用于描述系统频率在扰动后的变化，通过以下方程建模： ； 其中，是频率偏移的最大值；是自然振荡频率; 抽水储能可有效调节电力系统的产、供、消之间的动态平衡，抽水储能机组的集成，能够根据电网的需要控制充放电过程，从而形成风光储一体化系统，在风光储一体化系统中，使用平台控制模式，该平台集成了模型预测控制MPC算法，利用系统的数学模型预测未来的系统行为，并基于预测结果生成最优控制策略，MPC专注于优化储能系统的调度和能量管理，以最大化经济效益并确保电网稳定，在每个控制周期，MPC优化目标函数表示为： ； 式中，表示系统状态；为控制输入；为参考轨迹，是在第个离散控制时刻的系统参考状态向量；和为权重矩阵；为预测时域长度；为时间步序号; 系统状态空间模型通常表达为以下线性或非线性离散时间系统： ； ； 其中，、、和为系统矩阵参数；为外部扰动如负荷变化或天气变化，表示在第个离散控制时刻作用于系统的扰动向量；为系统输出，表示在第个离散控制时刻的系统输出向量；为在第个离散控制时刻的系统状态向量，表示在第个离散控制时刻施加的控制输入向量；为扰动输入矩阵;分别表示MPC中的状态变量和控制变量； 在MPC中，通过预测的天气数据对未来的发电量进行估计，并据此调整储能系统的操作策略，天气数据对储能系统的影响表示为： ； 式中，为预测发电量；和分为在时刻t的风速预测值和太阳辐照度也称光照强度预测值；为将气象预测量、映射为发电功率预测值的非线性函数; 在每个控制周期内，MPC算法会监测系统状态，并检测是否存在超出设定范围的扰动，一旦检测到扰动，MPC会根据新的状态重新计算最优控制策略，扰动模型和自适应控制策略表示为： ； ； 其中，为第个离散控制时刻状态偏差；为第个离散控制时刻控制调整量；为第个离散控制时刻扰动量；为第个离散控制时刻自适应控制输入；为自适应增益矩阵，确保在扰动发生后，系统能够快速恢复至正常运行状态；为第个离散控制时刻自适应控制输入调整参数; 为了应对突发变化，MPC算法采用实时优化和迭代更新策略，通过在线求解优化问题，MPC能够在每个时刻生成新的控制策略，以应对最新的系统状态和外部条件，迭代优化公式为： ； 其中，为第个离散控制时刻的控制输入；为在第个离散控制时刻的系统状态向量；为在第个离散控制时刻的系统参考状态向量; 所述改进蝙蝠算法包括以下步骤： a.使用混沌映射初始化种群，增加初始解空间的覆盖率； 蝙蝠算法初期使用随机方式进行种群初始化操作，不能够覆盖整个解空间，因此，采用混沌映射的方法进行种群初始化操作，提高初始解空间的覆盖率，计算公式为： ； 式中，为混沌序列，；为序列的轮次；为初始化种群维度；为初始化种群数量，面对进行逆映操作获取解空间初始化种群对，计算公式为： ； 式中；和分别为变量取值范围的最小值和最大值；表示第只蝙蝠在轮次的位置； b.引入自适应步长更新方法，加速算法的收敛过程； 所述自适应步长更新方法的初始步长大，从而提高了收敛速度，在算法的后期，步长变小，搜索得到细化，所述基于自适应步长的蝙蝠速度更新方法的公式如下： ； ； 式中，、分别为第只蝙蝠在和轮次的飞行速度；为自适应步长；为处于最佳位置的个体；为最小步长，为最大的迭代次数，为调节因子；为自然常数； c.在搜索过程中加入柯西变异因子，增强算法跳出局部最优解的能力； 对t时刻的蝙蝠飞行速度变量加入柯西变异因子，改变蝙蝠飞行速度，增强跳出局部最优的能力，变异公式如下所示： ； ； 式中，为第i只蝙蝠在轮次的位置；为区间[0,1]内一个均匀分布的随机数；为系数向量，为从2到0线性递减的向量；为区间[0,1]内一个均匀分布的随机向量。

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