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龙图腾网获悉湖南西来客储能装置管理系统有限公司申请的专利多种储能技术融合的集控链储能电网辅助服务系统及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：CN118412899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202410852700.7，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权多种储能技术融合的集控链储能电网辅助服务系统及方法是由赵荣;周元;梁辅雄;张仁;肖洪明设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本多种储能技术融合的集控链储能电网辅助服务系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于储能电网辅助技术领域，本发明公开了多种储能技术融合的集控链储能电网辅助服务系统及方法；方法包括：配置M种不同类型的储能技术单元；连接M种储能技术单元间的通信和数据传输；采集M种储能技术单元的储能特性数据，并计算对应的储能效率；预测电网能量需求值，并结合M种储能技术单元的储能效率，对M种储能技术单元进行协同管理；M种储能技术单元与电网互联互通，提供电网辅助服务；本发明实现对多种储能技术单元的统一管理和能源配置优化，以提高储能技术单元的能量利用效率，从而避免电网辅助过程中储存效率低的储能技术单元存储能量不足，造成临时能源紧缺的情况，有效提高电网的可靠性和运行效率。

本发明授权多种储能技术融合的集控链储能电网辅助服务系统及方法在权利要求书中公布了：1.多种储能技术融合的集控链储能电网辅助服务方法，其特征在于，包括：配置M种不同类型的储能技术单元，M为大于1的整数；连接M种储能技术单元间的通信和数据传输；采集M种储能技术单元的储能特性数据，并计算对应的储能效率；所述储能特性数据包括充电时间、充电效率、放电效率、自放电效率、循环次数和总循环次数；储能效率的计算方法包括： ；式中，为储能效率，为总循环次数，为循环次数，为充电时间，为充电效率，为自放电效率，、、为预设权重系数；预测电网能量需求值，并结合M种储能技术单元的储能效率，对M种储能技术单元进行协同管理；所述对M种储能技术单元进行协同管理的步骤包括：步骤1：将M种储能技术单元进行随机组合，构成R个单元集合，；其中每个单元集合中包括h种储能技术单元，，且每个单元集合都不相同；对R个单元集合设置数字标签，数字标签范围为，将单元集合的数字标签标记为集合标签；步骤2：对集合标签进行编码，获取染色体，构建初始种群；步骤3：确定适应度函数；适应度函数的表达式为：；式中，为第i个染色体对应的适应度，为第q种储能技术单元的放电效率，为第q种储能技术单元的储能效率，，；步骤4：对种群中的染色体进行自然选择；步骤5：对种群中的染色体进行交叉重组；步骤6：对种群中的染色体进行变异；步骤7：获取新种群，预设种群代数为F，适应度阈值为S，F为大于0的整数，S为大于0的实数；循环步骤4－步骤6，直至新种群对应的代数为F或新种群中存在染色体对应的适应度大于或等于适应度阈值S时，循环结束，将新种群中每个染色体对应的适应度进行排序，并生成第一排序表；步骤8：根据第一排序表正序获取对应的染色体对应的集合标签，根据集合标签获取对应的单元集合，根据单元集合获取对应的储能技术单元，并标记为选取单元；实时获取选取单元的剩余能量；将选取单元对应的剩余能量进行相加获取剩余能量总和；步骤9：根据预测顺序，选取出一个未被标记为已选能量的预测能量，将剩余能量总和与选取出的预测能量进行对比，若剩余能量总和大于或等于预测能量，则将选取出的预测能量标记为已选能量，并循环步骤2－步骤9，直至预测能量均被标记为已选能量，循环结束；若剩余能量总和小于选取出的预测能量，则将对应的适应度从第一排序表中去除，并循环步骤8－步骤9；步骤10：判断是否将第一预测能量对应的选取单元处于工作状态，第一预测能量为第一个预测出的预测能量；所述步骤10中，从其余个预测能量对应的选取单元中，筛选出与第一预测能量对应每个选取单元相邻的选取单元；计算每个预测能量对应的每个选取单元的输出能量，将相同选取单元作为一组分析集合；将每组分析集合的输出能量相加，获取每组分析集合的相邻能量总和；再计算每组分析集合对应的储存能量，将剩余能量总和加上储存能量再减去相邻能量总和，获取每组分析集合的残余能量；若每组分析集合的残余能量均大于或等于0，则将第一预测能量对应的选取单元处于工作状态；若存在分析集合的残余能量小于0，则将残余能量小于0对应的选取单元标记为删除单元，将删除单元对应的适应度从第一排序表中删除，并循环步骤8－步骤10，其中仅对第一预测能量重新获取对应的选取单元；储存能量的表达式为：；式中，为储存能量，为分析集合中两个选取单元对应预测能量间的预测能量数量，为采集间隔；M种储能技术单元与电网互联互通，提供电网辅助服务；电网辅助服务包括电网扩容、削峰填谷、需求响应和电网调频；所述削峰填谷的方法包括：预设采样频率，根据采样频率采集多个电网负荷，电网负荷为电网所承载的功率负荷；根据采集到的多个电网负荷绘制负荷曲线，根据负荷曲线获取电网负荷的峰值和谷值；当电网负荷上升至峰值时，M种储能技术单元向电网输送电能，降低电网负荷峰值；当电网负荷下降至谷值时，电网向M种储能技术单元输送电能，提升电网负荷谷值；需求响应为M种储能技术单元根据接收到电网实时的调度指令，调整工作状态；电网调频的方法包括：当电网系统频率下降时，即电网供给的电能不足以满足电网负荷需求，电网调度中心向M种储能技术单元发出放电指令；M种储能技术单元根据放电指令，将存储的电能输送至电网，通过电磁感应效应增加电网系统频率；当电网系统频率升高时，即电网供给的电能超过电网负荷需求，电网调度中心发出充电指令；电网根据充电指令，将电能输送至M种储能技术单元，降低电网系统频率；还包括从M种储能技术单元中筛选出适宜的储能技术单元替换删除单元；将第一预测能量对应的选取单元标记为第一单元，将M种储能技术单元中不为第一单元的储能技术单元标记为第一备选单元；获取每个第一备选单元对应的剩余能量，将剩余能量大于删除单元对应输出能量的备选单元标记为第二备选单元；将每个第二备选单元的放电效率和储能效率以及删除单元的放电效率和储能效率作为一组分析数据；将每组分析数据分别输入训练好的概率分析模型，获取每组分析数据对应的相似概率；预设概率阈值，将每个相似概率和概率阈值从大到小进行排序，将排在概率阈值前面并且排在第一个的相似概率所对应的第二备选单元标记为正选单元，使用正选单元替换删除单元；若每个相似概率均排在概率阈值后面，则将删除单元对应的适应度从第一排序表中删除，并循环步骤8－步骤10，其中仅对第一预测能量重新获取对应的选取单元；概率分析模型的训练过程包括：预先收集a组分析数据以及a组分析数据对应的相似概率，a为大于1的整数；将分析数据与对应的相似概率转换为对应的一组特征向量；将每组特征向量作为概率分析模型的输入，所述概率分析模型以每组分析数据对应的一组预测相似概率作为输出，以每组分析数据对应的实际相似概率作为预测目标，实际相似概率即为预先设置的与分析数据对应的相似概率；以最小化所有分析数据的预测误差之和作为训练目标；对概率分析模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止训练；所述概率分析模型为深度神经网络模型。

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