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龙图腾网恭喜西安热工研究院有限公司;华能伊敏煤电有限责任公司申请的专利一种超级电容储能调频的优化方法、介质、程序产品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：CN119651678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510183544.4，技术领域涉及：H02J3/24；该发明授权一种超级电容储能调频的优化方法、介质、程序产品是由李志鹏;王小辉;王华卫;郑安;姜楠;李广山;李刚;穆凯;杨德明;袁树斌;孙国辉;马静波;陈雁凯;桂圆;秦继伟;吴显钢;卞圣珺;刘向亮;于妍妍;周家宁;韩博文设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超级电容储能调频的优化方法、介质、程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种超级电容储能调频的优化方法、介质、程序产品，属于风力发电技术领域。本发明提供的超级电容储能调频的优化方法，通过迭代构造风速序列，并结合sigmoid和tanh激活函数，根据比值风速序列的特性进行动态调整，能够逐步逼近真实风速变化，提高了风速预测的精度，为风电场和电网的协调运行提供了坚实的基础。同时，根据风速预测结果，能够实时调整风电场向电网发送的功率，并通过超容储能系统的充电和放电状态来实现功率的平衡。不仅避免了电能的浪费，还提高了储能系统的利用效率，延长了储能设备的使用寿命。

本发明授权一种超级电容储能调频的优化方法、介质、程序产品在权利要求书中公布了：1.一种超级电容储能调频的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、采集风速数据，建立原始风速序列；将原始风速序列按照预设比例分为预测集风速序列和验证集风速序列；预测集风速序列为X0t=[X01,X02,X03,...,X0N]，N为预测集风速序列中子序列的个数，X01,X02,X03,...,X0N分别为预测集风速序列中的第1,2,3,…,N个子序列；将预测集风速序列输入至训练好的神经网络模型进行预测，得到预测值，基于预测值和验证集风速序列中的实际值，计算得到基准预测误差W；步骤二、计算预测集风速序列X0t中后一个与前一个子序列的比值，得到比值风速序列q（t）=[q1,q2,q3,...,qN-1]，q1,q2,q3,...,qN-1分别为预测集风速序列X0t中第2个子序列与第1个子序列，第3个子序列与第2个子序列，…，第N个子序列与第N-1个子序列的比值；统计比值风速序列中小于等于1的子序列数量A和大于1的子序列数量B，B=N-1-A；令L=1，L为构造风速序列的轮次，采用预测集风速序列X0t作为第1轮次构造风速序列；步骤三、基于第L轮次构造风速序列和比值风速序列q（t），通过构造法得到第L+1轮次构造风速序列；所述构造法具体包括以下步骤：基于第L轮次构造风速序列的第一个子序列，得到第L+1轮次构造风速序列的第一个子序列，当A≥B时，使用sigmoid激活函数，计算第L+1轮次构造风速序列的剩余子序列；当A＜B时，使用tanh激活函数，计算第L+1轮次构造风速序列的剩余子序列，汇总第L+1轮次构造风速序列的第一个子序列和剩余子序列，得到第L+1轮次构造风速序列；步骤四、基于预测集风速序列X0t和步骤三得到的所有轮次构造风速序列，计算本轮次残差风速序列，本轮次残差风速序列=第1轮次构造风速序列-步骤三得到的所有轮次构造风速序列；步骤五、将本轮次残差风速序列带入训练好的神经网络模型进行预测，得到本轮次预测误差；判断本轮次预测误差是否≥0.1倍基准预测误差W，当判断结果为是时，令L=L+1，返回步骤三；当判断结果为否时，将步骤三得到的所有轮次构造风速序列和本轮次残差风速序列带入训练好的神经网络模型进行预测，得到最终风速预测结果；步骤六、根据最终风速预测结果计算风电场向电网发送的预测功率，获取风电场向电网发送的实际功率，计算预测功率与实际功率的差值，当差值为正数时，将风电场出口处接入的超容储能系统调整为充电状态；当差值为0时，风电场出口处接入的超容储能系统保持当前状态不变；当差值为负数时，将风电场出口处接入的超容储能系统调整为放电状态。

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