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龙图腾网恭喜国网综合能源服务集团有限公司申请的专利分布式储能网络资源调控决策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：CN119582206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510111964.1，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权分布式储能网络资源调控决策方法是由周喜超;王楠;杨斌;彭勇;李振;赵锦;张卫卫;曲玉珊设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式储能网络资源调控决策方法在说明书摘要公布了：本发明属于储能资源调控技术领域，具体涉及分布式储能网络资源调控决策方法，包括以下步骤：多层次数据采集与处理；建立与用户端的双向互动机制，采集用户用电需求和储能意愿，在电力紧张或电价波动时，向用户发送需求响应信号，鼓励用户调整用电行为；基于多层次数据和用户需求响应结果，构建分布式储能网络的动态能量路由模型，预测未来的能量需求和供应情况。本发明能够综合利用多层次数据，提高能量需求预测的准确性，增强调控策略的灵活性和智能化水平，采用全局优化方法进行资源调控，并提升系统的鲁棒性和可靠性。

本发明授权分布式储能网络资源调控决策方法在权利要求书中公布了：1.分布式储能网络资源调控决策方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、多层次数据采集与处理：采集分布式储能系统的多层次数据，包括微观层次的设备运行数据、中观层次的区域电网数据和宏观层次的全网数据，对多层次数据进行同步处理；S2、双向互动式用户需求响应：建立与用户端的双向互动机制，采集用户用电需求和储能意愿，在电力紧张或电价波动时，向用户发送需求响应信号，鼓励用户调整用电行为，并给予相应的经济激励；S3、动态能量路由优化：基于多层次数据和用户需求响应结果，构建分布式储能网络的动态能量路由模型，预测未来的能量需求和供应情况，动态能量路由模型的建立包括：S31、能量需求预测：基于历史能量需求和供应数据，考虑各层次的数据以及用户需求响应的反馈，构建基于机器学习算法的能量需求预测模型，输入特征包括历史负荷、电价波动、用户响应数据，将预处理后的多层次数据和用户需求响应数据作为模型输入，进行联合训练；S32、用户需求响应分析：分析用户响应数据，预测在不同电价和需求响应信号下用户的行为变化，建立用户响应模型，量化用户在不同情境下的储能充放电行为；S33、动态优化算法：构建以最小化能量传输损耗和充放电损耗为目标的动态优化模型，使用分布式算法来求解优化问题，确保计算效率和实时性；S34、动态能量路由模型：基于能量需求预测和动态优化模型，建立能量路由模型，基于实时采集的数据和预测结果，动态调整能量的传输路径，优化储能系统的充放电策略，确保能量高效传输和使用。

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