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龙图腾网恭喜国网湖南综合能源服务有限公司申请的专利用于聚散型储能系统的能源出力预测方法、系统及介质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：CN118504773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202410762419.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权用于聚散型储能系统的能源出力预测方法、系统及介质是由俞乾;谢学渊;陈浩;谢林瑾;徐勇;黄博文;吴香;向运琨;曾麟;刘学;邓毅波设计研发完成，并于2024-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于聚散型储能系统的能源出力预测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于聚散型储能系统的能源出力预测方法、系统及介质，本发明方法包括针对聚散型储能系统中影响聚散型储能系统能源出力的储能设备类型，提取各个储能设备类型能源出力的储能设备特征向量；采用门控循环单元GRU根据历史典型日的聚散型储能系统能源出力数据提取时序特征，得到当前时刻t的历史特征向量；综合储能设备特征向量和当前时刻t的历史特征向量，利用通过AO天鹰优化算法预先训练好的贝叶斯神经网络BNN预测得到聚散型储能系统能源出力的概率分布。本发明旨在解决传统用于聚散型储能系统的能源出力预测模型的能源出力预测方法中存在预测准确度低、稳定性差、超参数调优难度大的问题。

本发明授权用于聚散型储能系统的能源出力预测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于聚散型储能系统的能源出力预测方法，其特征在于，包括下述步骤：S101，针对聚散型储能系统中影响聚散型储能系统能源出力的储能设备类型，提取各个储能设备类型能源出力的储能设备特征向量；采用门控循环单元GRU根据历史典型日的聚散型储能系统能源出力数据提取时序特征，得到当前时刻t的历史特征向量；S102，综合储能设备特征向量和当前时刻t的历史特征向量，利用通过AO天鹰优化算法预先训练好的贝叶斯神经网络BNN预测得到聚散型储能系统能源出力的概率分布；步骤S101之前还包括分析获取聚散型储能系统中影响聚散型储能系统能源出力的储能设备类型的步骤：分别计算聚散型储能系统中各种储能设备类型与聚散型储能系统的能源出力的相关系数，确定相关系数超过预设阈值的储能设备类型并将其出力数据生成储能设备特征，所述相关系数的计算函数表达式为： ，上式中，为第类储能设备类型与聚散型储能系统的能源出力之间的相关系数，为第类储能设备类型与聚散型储能系统的能源出力之间的直接相关系数，为第类储能设备类型与聚散型储能系统的能源出力之间的间接相关系数，其中： ， ，上式中，为偏回归系数，T为每天的时刻数量，为第个时刻的第类储能设备出力数据，为第类储能设备在T个时刻的出力数据平均值，为聚散型储能系统的能源出力，为聚散型储能系统在T个时刻的能源出力平均值，为第类与第类数值储能设备出力数据之间的相关系数，为第k类储能设备类型与聚散型储能系统的能源出力之间的直接相关系数，为第个时刻的第类储能设备出力数据，为第k类储能设备在T个时刻的出力数据平均值。

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