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龍圖騰網獲悉天津天與光能新能源科技發展有限公司申請的專利一種太陽能發電儲能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：CN120090175B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510212637.5，技術領域涉及：H02J3/00；該發明授權一種太陽能發電儲能系統及方法是由楊平設計研發完成，并于2025-02-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種太陽能發電儲能系統及方法在說明書摘要公布了：本發明涉及太陽能儲能技術領域，公開了一種太陽能發電儲能系統及方法，該方法包括以下步驟：采集歷史天氣數據、歷史用電數據和用戶太陽能設備數據；分析歷史天氣數據，獲得調整系數；分析歷史用電數據，構建用戶的用電行為模型，預測該用戶未來72小時內的用戶的電負荷數據；根據氣象部門提供的未來72小時內的天氣預報數據，獲得未來72小時的光伏發電量集合；構建充放電決策優化模型，將一組充放電策略中成本最低的充放電策略作為優化后的充放電策略進行執行；本發明通過精確預測光伏發電量和用戶電負荷，系統可以優化儲能設備的充放電策略，確保盡可能多地使用自己產生的電力，減少對電網的依賴，降低用戶的電費支出。

本發明授權一種太陽能發電儲能系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種太陽能發電儲能方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟101，采集歷史天氣數據、歷史用電數據和用戶太陽能設備數據； 步驟102，分析歷史天氣數據，獲得影響光伏板發電效率的關鍵因素，結合該用戶太陽能發電設備所在地區的天氣特點，獲得該地區的季節性變化規律，根據該地區的季節性變化規律，為每個季節設定相應的調整系數； 步驟103，分析歷史用電數據，構建用戶的用電行為模型，預測該用戶未來72小時內的用戶的電負荷數據； 步驟104，根據氣象部門提供的未來72小時內的天氣預報數據，天氣預報數據包括每小時的日照時間信息、太陽輻射強度信息和環境溫度信息，將天氣預報數據輸入到光伏發電模型中，獲得預測的未來每小時的光伏發電量，根據步驟102中的調整系數，修正預測的未來每小時的光伏發電量，獲得未來72小時的光伏發電量集合； 步驟105，構建充放電決策優化模型，將預測的該用戶未來72小時內的用戶的電負荷數據和未來72小時內的每小時的光伏發電量值進行編碼后輸入到充放電決策優化模型中，充放電決策優化模型輸出一組充放電策略，一個充放電策略包括未來72小時內太陽能儲能設備每小時對應的總充電量和總放電量，將一組充放電策略中成本最低的充放電策略作為優化后的充放電策略進行執行； 構建充放電決策優化模型的方法，包括以下步驟： 步驟201，編碼輸入數據； 首先，將預測的該用戶未來72小時內的用戶的電負荷數據和未來72小時內的每小時的光伏發電量值進行編碼； 光伏發電量的編碼形式如下：P’t，t＝1到72； 用戶的電負荷數據：Dt，t＝1到72，表示用戶在時間t的需求電量； 步驟202，定義充放電決策變量； 定義兩個充放電決策變量來描述儲能設備的行為： Ct表示時間t的充電量； Dst表示時間t的放電量； 步驟203，設定目標函數，優化目標是找到一個充放電策略，使得總成本最小，其中，成本包括從電網購買電力的成本和儲能設備的運營成本； 計算充放電策略中最小化成本的目標函數為： 其中，yi表示第i個充放電策略的總成本，min表示取最小值的函數，Cgridt表示時間t的電價，Dt表示在時間t的用戶的需求電量，P’t表示在時間t的光伏發電量，表示第i個充放電策略在時間t的放電量，Cit表示第i個充放電策略在時間t的充電量，表示第i個充放電策略中儲能設備的運營成本； 儲能設備的運營成本的計算公式為： 其中，表示第i個充放電策略中儲能設備的運營成本，表示第i個充放電策略在時間t的儲能設備的充電的成本，表示第i個充放電策略在時間t的儲能設備的充電的成本，Cit表示第i個充放電策略在時間t的儲能設備的充電的能量，t表示第i個充放電策略在時間t的儲能設備的放電的能量； 步驟204，設置約束條件，約束條件包括： 一、 P’t+Ct＝Dt+Dst 其中，Dt表示在時間t的用戶的電負荷數據，P’t表示在時間t的光伏發電量，Dst表示在時間t的放電量，Ct表示在時間t的充電量； 二、 0≤SOCt≤SOCmax 其中，SOC表示儲能狀態，SOCmax表示最大容量； 三、 0≤Ct≤Cmax 0≤Dst≤Ds，max 其中，Ct、Dst分別表示在時間t的充電量和放電量，Cmax、Ds，max分別表示充電和放電的最大功率； 步驟205，根據線性規劃或混合整數線性規劃優化算法獲得成本最低的充放電策略。

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