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龙图腾网恭喜北京浒辰科技有限公司申请的专利一种用于混合储能系统的能量协调控制系统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：CN119010338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411082197.8，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种用于混合储能系统的能量协调控制系统是由齐炜煜设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于混合储能系统的能量协调控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于混合储能系统的能量协调控制系统，包括储能设备接口模块、数据处理与分析模块、能量协调与分配模块、能量管理控制模块、系统运行与维护模块、用户接口模块，储能设备接口模块用于连接和管理各种储能设备，数据处理与分析模块用于采集和处理数据，能量协调与分配模块用于协调和分配能量，能量管理控制模块用于实施控制策略并监测能量流动，系统运行与维护模块用于检测故障并维护，用户接口模块用于用户与系统交互，本发明一种用于混合储能系统的能量协调控制系统，提出基于模型预测控制的能量协调算法对混合能量存储系统进行能量预测与协调，提出基于神经网络的混合能量存储系统智能控制算法对能量进行实时检测与智能控制。

本发明授权一种用于混合储能系统的能量协调控制系统在权利要求书中公布了：1.一种用于混合储能系统的能量协调控制系统，包括储能设备接口模块、数据处理与分析模块、能量协调与分配模块、能量管理控制模块、系统运行与维护模块、用户接口模块，其特征在于：所述储能设备接口模块用于连接和管理混合储能设备，确保设备能够与系统进行有效通信，所述数据处理与分析模块用于采集、处理和分析来自混合储能设备的数据信息，以支持后续模块的决策与策略实施，所述能量协调与分配模块包括能量预测协调单元和能量优化分配单元，所述能量预测协调单元提出基于模型预测控制的能量协调算法用于预测未来的能量需求和储能设备的运行状态，以进行预先的能力协调操作，所述能量优化分配单元用于根据实时数据和预测结果，优化能量在不同储能设备之间的分配，所述能量管理控制模块包括能量监控与检测单元和能量智能控制单元，所述能量监控与检测单元用于实时监控和检测储能系统的各项参数，确保系统在最佳状态下运行，所述能量智能控制单元提出基于神经网络的混合能量存储系统智能控制算法用于智能地控制调整能量流动和使用策略，确保系统的高效运行和稳定性，所述系统运行与维护模块用于监控系统状态、检测故障并进行自动维护，保证系统的可靠性和安全性，所述用户接口模块用于提供用户与系统之间的交互界面，显示关键参数并支持用户配置和管理系统；首先，构建混合储能系统中的能量存储设备模型，能量存储设备模型考虑了能量存储设备在连续时间步之间的能量变化以及待机能量损失，通过能量存储设备模型准确地计算出在每个时间步的能量交换量，为后续的能量预测和协调提供基础，构建的能量存储设备模型具体公式表示为： 其中，Mαk表示为在时间步k的功率交换量，α表示为能量存储设备索引，k表示为离散时间步，Eαk表示为在离散时间步k时能量存储设备α存储的能量，Eαk-1表示为在离散时间步k-1时能量存储设备α存储的能量，Δt表示为时间步k和k-1之间的时间间隔，表示为能量存储设备α在每个时间步k必须覆盖的待机能量损失量，然后，通过考虑系统历史数据与当前的系统状态以及的未来趋势来构建预测模型，包括负荷需求、电价以及可再生能源的输出，具体公式表示为： 其中，Ppredk表示为预测负荷，代表在特定时间步k对未来负荷的估计值，Phistk表示为历史负荷，基于历史数据和已知模式计算出的负荷预测，∈k表示为预测误差，代表预测模型的不确定性和预测精度，通过建立准确的预测模型，系统能够在预测的基础上进行优化决策，从而实现更有效的能量管理和成本控制，其次，通过实施模型预测控制策略，在考虑系统动态和预测不确定性的情况下，实现对混合储能系统中能量流动的最优协调，优化能量存储设备的运行进而最小化操作成本，同时确保系统在各种不确定性条件下的稳定运行，模型预测控制策略具体公式表示为： 其中，JMPC表示为模型预测控制函数，cPk+1表示为在时间步k+1的电力成本，p表示电力标识，cEk+1表示为在时间步k+1的能量成本，E表示为能量标识，PGk+1表示为在时间步k+1的发电与负荷需求，G表示为负荷标识，Estbk+1表示为在时间步k+1的能源存储设备的能量水平，N表示为预测时间范围的长度，1表示为从当前时间步k开始的预测步骤的索引，i表示为控制变量的索引，Ω表示为系统中所有控制变量的集合，c∈表示为偏差惩罚因子,cSched表示为调度惩罚因子，∈ik+12表示为控制变量i在时间步k+1的预测偏差，PSched,ik+1表示为预调度计算的控制变量i在时间步k+1的值，PMPC,ik+1表示为模型预测控制策略计算的控制变量i在时间步k+1的值，然后，通过在线调度与实时调整应对预测误差和实际运行中的突发情况，确保系统在实时运行中能够灵活调整，以适应不断变化的负荷和可再生能源输入，在线调度与实时调整具体公式表示为： 其中，uMPCk表示为时间步k的控制输入，表示为使得目标函数取最小值时的变量值，uk表示为控制输入，PG,Schedk+1表示为预调度的发电机设置，PG,MPCk+1表示为模型预测控制器的发电机设置，模型预测控制器根据当前的系统状态和预测数据，计算出最优的控制输入uMPCk，通过与预调度设置的偏差，并引入了调度惩罚因子cSched来最小化偏差，通过这种方式在实时运行中灵活调整系统，以适应不断变化的负荷和可再生能源输入，最后， 其中，JSYS表示为系统实施目标函数，Φ表示为存储设备集合，j表示为遍历集合j中的每一个元素，∈jk表示为时间步k的存储设备偏差，表示为第j个存储设备在模型预测控制预测中的能量值，表示第j个存储设备在系统实际运行中的能量值，表示为第j个控制变量在模型预测控制预测中的值，表示为第j个控制变量在系统实际运行中的值，cMPC表示为控制偏差惩罚因子，基于模型预测控制的能量协调算法在系统运行中引入了惩罚因子，最小化控制变量与预调度设置的偏差，确保系统在实际运行中的优化控制效果，通过这种方式，系统能够在各种复杂的运行条件下保持高效、稳定的运行状态，实现良好的能量协调效果。

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