上海輕環能源科技有限公司樊融獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉上海輕環能源科技有限公司申請的專利新能源場站儲能控制系統及方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120237697B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510713523.9,技術領域涉及:H02J3/32;該發明授權新能源場站儲能控制系統及方法是由樊融;陳向陽;朱莉莉;黃夢遙;賈棟云設計研發完成,并于2025-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。
本新能源場站儲能控制系統及方法在說明書摘要公布了:本發明提供了一種新能源場站儲能控制系統及方法,系統包括新能源出力高精度預測模塊,用于融合本地激光雷達與數值天氣預報數據,輸出出力預測值;SOC曲線初始化模塊,基于所述出力預測值和日前市場電價信息,初始化儲能SOC參考曲線;實時節點電價預測模塊,用于預測實時電價走勢;儲能系統的滾動優化控制模塊,與其他模塊連接,根據出力預測值、儲能SOC參考曲線以及實時節點電價預測模塊的電價預測值,動態優化充放電指令與SOC狀態。本發明通過融合多源預測結果與實時市場信息,在滿足各類運行與市場約束條件的前提下,構建了高度自適應的儲能動態優化調控機制,為新能源場站在現貨市場環境下的經濟性運行提供了關鍵支撐。
本發明授權新能源場站儲能控制系統及方法在權利要求書中公布了:1.一種新能源場站儲能控制方法,其特征在于,基于以下模塊完成控制步驟: 新能源出力高精度預測模塊,用于融合本地激光雷達與數值天氣預報數據,輸出出力預測值; SOC曲線初始化模塊,基于所述出力預測值和日前市場電價信息,初始化儲能SOC參考曲線; 實時節點電價預測模塊,用于預測新能源場站所在節點在運行日內的實時電價走勢; 儲能系統的滾動優化控制模塊,與其他模塊連接,根據出力預測值、儲能SOC參考曲線以及實時節點電價預測模塊的電價預測值,動態優化充放電指令與SOC狀態; 所述新能源出力高精度預測模塊通過部署于新能源發電場站的激光雷達設備,周期性采集覆蓋預測區域的三維風場與云層光學特性數據,并通過物理建模與數據處理方法提取關鍵時間序列特征; 所述SOC曲線初始化模塊在現貨市場運行前,基于日前市場電價信息、預測新能源出力曲線以及申報的發電功率曲線,初始化儲能SOC參考曲線;所述儲能SOC參考曲線為后續調度模塊提供初始運行邊界,并作為輔助決策依據指導申報策略的優化; 所述實時節點電價預測模塊基于電網運行數據,構建實時節點電價預測模型;通過綜合電網公布的運行參數,結合日前已知的競價空間與實時運行數據,預測出新能源場站所在節點在運行日內的實時電價走勢; 所述儲能系統的滾動優化控制模塊融合了以下輸入信息: -新能源出力高精度預測模塊的新能源高精度預測出力序列; -SOC曲線初始化模塊的初始化SOC曲線與初步運行策略的時序序列、; -實時節點電價預測模塊的節點實時電價預測曲線; 在上述基礎上以收益最大化為目標,針對每一個未來滾動控制窗口,重新求解充放電功率序列和更新后的SOC狀態序列; 控制步驟包括: 步驟S1:通過融合部署于新能源場站的激光雷達數據與數值天氣預報數據,輸出新能源出力預測值; 所述步驟S1包括以下子步驟: 步驟S1.1:使用多普勒激光雷達執行立體掃描,采用PPI與RHI兩種模式組合獲取雷達體積掃描數據; 基于VAD算法反演水平方向與垂直方向風速: 其中,是水平方向風速,是垂直方向風速,是雷達與風速方向之間的夾角; 通過積分后向散射系數獲得光學厚度: 其中,是光學厚度,表示大氣層的散射能力;是后向散射系數; 構建特征矩陣: 其中,為時間窗口長度;為垂直層數; 步驟S1.2:對數值天氣預報數據進行時間插值、空間降尺度與物理量標準化,使其與激光雷達數據在時間與空間維度上完全對齊; 針對原始NWP數據1小時的時間更新頻率,采用三次樣條插值方法,將其補全至與雷達數據一致的5分鐘間隔: 其中,為插值后的氣象變量,為原始時間點,為插值系數,由整日小時氣象數據值擬合求出; 通過空間維度降尺度以提升空間分辨率: 使用雙線性插值或高階插值將NWP數據映射至雷達視場內的高分辨率網格,確保各空間點特征對齊: 其中,是變換后的局部氣象變量,為插值權重,為NWP原始網格點; 構建最終融合特征張量: 將處理后的NWP特征與雷達提取的五維光學和風場特征按時間與空間點對齊,構建統一輸入張量: 其中,為時間步數,為空間采樣點數量,為融合后的特征維度; 步驟S1.3:基于LSTM長短期記憶網絡構建融合型預測模型以實施風功率精準預測;所述融合型預測模型設計采用多通道混合結構,將激光雷達數據和處理后的數值天氣預報數據分別輸入兩個并行的LSTM網絡通道,用以捕捉不同源數據的時序特征和演化趨勢; 步驟S2:基于新能源出力預測值以及日前現貨電價,建立以收益最大化為目標的優化模型,求解初始充放電功率序列及對應的SOC狀態曲線; 步驟S3:根據電網發布的運行數據和歷史節點電價信息,輸出電價預測值; 步驟S4:根據出力預測值、SOC狀態曲線以及電價預測值,動態更新充放電功率指令與SOC狀態。
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