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龙图腾网获悉国网山东省电力公司济南供电公司申请的专利一种储能低频低压转放电控制方法与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：CN119813164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411813182.4，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种储能低频低压转放电控制方法与系统是由刘昭;胥明凯;刘军;乔荣飞;阚常涛;李莉;林山;李广;顾世龙;董新;李嫣然;戴振亚;巩晓静;沈倩;李晓琦;张雨薇设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能低频低压转放电控制方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力控制技术领域，尤其涉及一种储能低频低压转放电控制方法与系统，该方法分别获取目标时间周期之前的至少两个连续历史时间周期内电网的初始负荷数据序列，获取每个历史时间周期对于目标时间周期的数据拟合权重；根据数据拟合权重和初始负荷数据序列，构建目标时间周期的负荷数据变化预测曲线，将负荷数据变化预测曲线划分为至少两个子曲线，获取子曲线的负荷变化趋势因子；针对目标时间周期内的任一采样时刻，根据任一采样时刻的实际负荷数据以及所属子曲线的负荷变化趋势因子，获取电网负荷压力指标，以对电网的储能设备进行实时转放电控制，通过预测的负荷数据和实际的负荷数据的结合，提高了储能设备对电网充放电的准确性。

本发明授权一种储能低频低压转放电控制方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种储能低频低压转放电控制方法，其特征在于，所述方法包括： 分别获取目标时间周期之前的至少两个连续历史时间周期内电网的初始负荷数据序列，分别对每个所述初始负荷数据序列进行自适应平滑处理，得到对应的平滑数据序列； 构建每个所述平滑数据序列的负荷数据变化曲线，所述负荷数据变化曲线的横轴为时间，纵轴为负荷数据，根据每个所述历史时间周期与所述目标时间周期之间的周期间隔，以及每个所述负荷数据变化曲线，获取每个所述历史时间周期对于所述目标时间周期的数据拟合权重； 根据每个所述历史时间周期对于所述目标时间周期的数据拟合权重，构建所述目标时间周期的负荷数据变化预测曲线，根据所述负荷数据变化预测曲线中相邻数据点的差异，将所述负荷数据变化预测曲线划分为至少两个子曲线，根据每个所述子曲线中的数据差异，获取对应子曲线的负荷变化趋势因子； 针对所述目标时间周期内的任一采样时刻，根据所述任一采样时刻的实际负荷数据以及所述任一采样时刻所属子曲线的负荷变化趋势因子，获取所述任一采样时刻的电网负荷压力指标，根据所述任一采样时刻的电网负荷压力指标对电网的储能设备进行实时转放电控制； 所述根据每个所述历史时间周期对于所述目标时间周期的数据拟合权重，构建所述目标时间周期的负荷数据变化预测曲线，包括： 将每个所述历史时间周期对于所述目标时间周期的数据拟合权重作为对应平滑数据序列中的每个负荷数据的权重，针对所述目标时间周期内的任一采样时刻，在每个所述历史时间周期对应的平滑数据序列中获取与所述任一采样时刻属于相同采样时刻对应的负荷数据组成所述任一采样时刻的历史负荷数据序列，对所述历史负荷数据序列进行加权均值处理，得到所述任一采样时刻的负荷预测值； 获取所述目标时间周期内的每个采样时刻的负荷预测值，构建得到所述目标时间周期内的每个采样时刻的负荷预测值组成的负荷数据变化预测曲线，所述负荷数据变化预测曲线的横轴为时间，纵轴为负荷预测值； 所述根据所述负荷数据变化预测曲线中相邻数据点的差异，将所述负荷数据变化预测曲线划分为至少两个子曲线，包括： 针对所述负荷数据变化预测曲线上的任一数据点，在所述负荷数据变化预测曲线上获取所述任一数据点左侧的K个数据点组成左相邻数据序列，对所述左相邻数据序列进行一阶差分处理，对应得到一阶差分序列中的差分值均值，记为左差分值均值； 在所述负荷数据变化预测曲线上获取所述任一数据点右侧的K个数据点组成右相邻数据序列，对所述右相邻数据序列进行一阶差分处理，对应得到一阶差分序列中的差分值均值，记为右差分值均值； 若所述任一数据点不存在所述左差分值均值或所述右差分值均值，则设置所述任一数据点为拐点的置信度为0；若所述任一数据点存在所述左差分值均值和所述右差分值均值，则计算所述左差分值均值和所述右差分值均值之间的差值绝对值作为所述任一数据点为拐点的置信度； 获取所述任一数据点的左相邻数据点为拐点的置信度和右相邻数据点为拐点的置信度，若所述任一数据点为拐点的置信度同时大于所述左相邻数据点为拐点的置信度和所述右相邻数据点为拐点的置信度，则将所述任一数据点标记为拐点； 获取所述负荷数据变化预测曲线上的至少一个拐点，将所述拐点作为曲线分割点，将所述负荷数据变化预测曲线划分为至少两个子曲线； 所述根据每个所述子曲线中的数据差异，获取对应子曲线的负荷变化趋势因子，包括： 针对任一子曲线，在所述负荷数据变化预测曲线上获取所述任一子曲线上的每个数据点与其左相邻数据点之间的差值，将每个所述差值作为预设的指数函数的自变量，得到对应的指数函数结果，根据所有指数函数结果的均值，得到所述任一子曲线的负荷变化趋势因子。

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