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龙图腾网获悉江苏电子信息职业学院申请的专利一种考虑混合储能荷电状态的微电网双层调度控制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：CN114492209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210354102.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种考虑混合储能荷电状态的微电网双层调度控制方法是由刘晓艳;刘乔;严贵辰;蒋宇设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑混合储能荷电状态的微电网双层调度控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及微电网能量管理与调度控制领域，公开了一种考虑混合储能荷电状态的微电网双层调度控制方法，包括：获取光伏、风力发电功率、负荷功率需求的历史数据，混合储能功率限值、混合储能荷电状态限值；上层控制中采用灰色GM1,N与BP神经网络组合预测方法，建立微电网上层MPC模型；估算日前调度下混合储能荷电状态初值，将其用于下层控制中；下层控制中采用动态规划算法优化混合储能充放电功率控制，将混合储能的荷电状态输出给上层控制中作为状态变量；根据目标函数与约束条件，求解微电网上层MPC模型。与现有技术相比，本发明实现了对可再生能力出力及负荷需求预测，微电网并网的滚动优化调度，有效降低并网功率波动。

本发明授权一种考虑混合储能荷电状态的微电网双层调度控制方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑混合储能荷电状态的微电网双层调度控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取光伏、风力发电功率、负荷功率需求的历史数据，混合储能功率限值、混合储能荷电状态限值； S2：上层控制中采用灰色GM1,N与BP神经网络组合预测方法，建立微电网上层预测控制模型，即微电网上层MPC模型，所述微电网上层MPC模型中的混合储能系统HESS总功率PCk用于指导下层控制中的混合储能充放电功率控制； 采用灰色GM1,N与BP神经网络组合预测方法，得到前瞻预测周期内光伏和风电功率预测值，预测周期TS内，预测模型接收光伏、风电功率预测值，预测周期内有N次滚动优化，微电网上层MPC模型状态空间表达式为： 其中，微电网上层MPC模型前瞻预测周期为TS，预测时间间隔为Δt，前瞻预测周期内有N个采样点，根据微电网功率平衡方程，考虑HESS的SOC变化，建立MPC状态空间模型，其中选取从当前时刻k的并网功率PGk、HESS总功率PCk、HESS的SOC值SCk为状态变量xk，HESS功率变化量ΔPCk为控制变量uk，取光伏、风电出力超短期功率变化量ΔPPVk、ΔPWTk以及负荷需求超短期变化量ΔPLk为扰动变量dk，EBC、ESC分别为蓄电池和超级电容的容量，SBCk、SSCk分别是当前采样时刻蓄电池和超级电容的SOC值； S3：估算日前调度下混合储能荷电状态初值SOC0，将所述混合储能荷电状态初值用于步骤S4的下层控制中； 混合储能荷电状态初值公式为： 其中，SOCk为HESS第k时刻的荷电状态，EC,0为HESS初始时刻的容量值； S4：下层控制中采用动态规划算法优化混合储能充放电功率控制，将混合储能的荷电状态SCk输出给步骤S2中的上层控制中作为状态变量； S5：根据目标函数与约束限值条件，求解微电网上层MPC模型。

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