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龙图腾网获悉国网山西省电力公司经济技术研究院申请的专利一种面向源网荷储一体化项目的优化调度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：CN119272937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411384036.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种面向源网荷储一体化项目的优化调度方法是由胡恩德;申泽渊;武中;胡泽升;王尧;李强;张知;吉喆;李琦;张翔宇设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向源网荷储一体化项目的优化调度方法在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统运行调度技术领域，具体涉及一种面向源网荷储一体化项目的优化调度方法，包括下列步骤：对结合源网荷储区域给定数据序列周期的可再生能源输出功率和负荷的历史数据进行预处理，并据此分别构建和训练用于预测的季节性自回归积分移动平均模型和灰色预测模型GM1,1，进而对两种预测数据通过加权平均获取未来可再生能源的输出功率和负荷的最终预测结果；构建考虑逆变器提供辅助服务的源网荷储协同调度模型，将预测数据输入到协同调度模型中，得到初始调度方案；最后采用改进的树种优化算法对源网荷储中配网及能源优化进行调度。本发明通过优化配网安全调度以达到市场交易总成本最小化，从而提升源网荷储一体化项目的经济性。

本发明授权一种面向源网荷储一体化项目的优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种面向源网荷储一体化项目的优化调度方法，其特征在于，包括下列步骤： S1、以固定数据序列周期收集历史数据，并对历史数据集进行预处理，其中，所述历史数据集包括风光电站在历史时段记录的光照强度数据、光伏功率数据、风电功率数据、电动汽车负荷数据、环境温度数据、环境湿度数据、风速、风向、大气压强、辐照度、云量和电动汽车的交通流量； S2、将经过预处理后历史数据输入到SARIMA模型和灰色预测模型GM1,1中，其中SARIMA计算和分析真实数据和预测数据的均值、方差和残差置信度等参数，并以此训练模型以获取其初始最优参数，进而预测未来时间段的可再生能源输出功率和负荷数据，当后续预测数据误差不满足要求时，动态更新m个历史数据并重新优化SARIMA模型参数，提升受季节影响的数据预测精度，而GM1,1实现短期波动较大的可再生能源输出功率和负荷的数据预测，通过分析均方差比值和小误差概率的变化情况可重新优化GM1,1模型参数；为改善受季节影响和短期气候影响的预测精度，结合SARIMA模型和灰色预测模型GM1,1的输出，通过加权平均获取最终的可再生能源未来的输出功率和负荷量； S3、将分布式发电设备安装电力电子控制器，构建考虑逆变器提供辅助服务的源网荷储协同调度模型，将可再生能源输出功率和负荷数据输入到源网荷储协同调度模型中，得到初始调度方案；所述S3中考虑逆变器提供辅助服务的方式时，分布式发电的运行状态通过下垂控制模型调控，具体公式如下： 其中，分布式发电机中逆变器输出的有功和无功功率分别设为PG,i和QG,i，设定逆变器稳定运行时的输出电压相位角为δ；E为逆变器输出电压的幅值，V为分布式发电并网节点的节点电压幅值；Z为分布式发电的自阻抗； 逆变器输出的有功和电压的相位呈正比关系，输出的无功与电压幅值成正比关系，通过计算每个分布式发电中逆变器的有功和无功功率输出，实现对输出电压的调控； S4、构建日前出清模型，将考虑逆变器提供辅助服务的源网荷储协同调度结果输入到模型中，以验证调度方案的经济性； S5、结合协调调度模型和日前出清模型，采用改进的树种优化算法优化调度以实现市场交易总成本最小化并使配网满足安全性校验； 所述S5中基于协调调度模型和日前出清模型，采用改进的树种优化算法优化调度配网及储能的具体步骤为： S51、构建改进的树种优化算法的自适应搜索策略为： 其中，ST表示自适应搜索策略，k表示当前迭代次数，kmax为最大迭代次数； S52、构建改进的树种优化算法的变异因子α为： α＝Nμ,σ2 其中，μ为个体最优位置与全局最优位置的中点，σ2为个体最优位置与全局最优位置间的偏差； S53、改进后的树种优化算法表达式为： r＝-1+2*r1 其中，X为当前个体的位置，r1是一个[0，1]范围内的随机数，Xbest表示当前个体最优值，Xrand表示种群内选取的随机个体位置，N表示引入变异因子； S54、初始化改进的树种优化算法的参数；即将调度模型中的可再生能源发电机的有功输出和无功输出及节点电压作为种群； S55、获取当前种群的最优树种，以此树种展开优化调度并对调度结果进行安全性校验，校验通过则得到最优的配电网调度方案，否则返回S54。

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