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龙图腾网获悉上海轻环能源科技有限公司申请的专利新能源场站储能控制系统及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：CN120237697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510713523.9，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权新能源场站储能控制系统及方法是由樊融;陈向阳;朱莉莉;黄梦遥;贾栋云设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本新能源场站储能控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种新能源场站储能控制系统及方法，系统包括新能源出力高精度预测模块，用于融合本地激光雷达与数值天气预报数据，输出出力预测值；SOC曲线初始化模块，基于所述出力预测值和日前市场电价信息，初始化储能SOC参考曲线；实时节点电价预测模块，用于预测实时电价走势；储能系统的滚动优化控制模块，与其他模块连接，根据出力预测值、储能SOC参考曲线以及实时节点电价预测模块的电价预测值，动态优化充放电指令与SOC状态。本发明通过融合多源预测结果与实时市场信息，在满足各类运行与市场约束条件的前提下，构建了高度自适应的储能动态优化调控机制，为新能源场站在现货市场环境下的经济性运行提供了关键支撑。

本发明授权新能源场站储能控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种新能源场站储能控制方法，其特征在于，基于以下模块完成控制步骤： 新能源出力高精度预测模块，用于融合本地激光雷达与数值天气预报数据，输出出力预测值； SOC曲线初始化模块，基于所述出力预测值和日前市场电价信息，初始化储能SOC参考曲线； 实时节点电价预测模块，用于预测新能源场站所在节点在运行日内的实时电价走势； 储能系统的滚动优化控制模块，与其他模块连接，根据出力预测值、储能SOC参考曲线以及实时节点电价预测模块的电价预测值，动态优化充放电指令与SOC状态； 所述新能源出力高精度预测模块通过部署于新能源发电场站的激光雷达设备，周期性采集覆盖预测区域的三维风场与云层光学特性数据，并通过物理建模与数据处理方法提取关键时间序列特征； 所述SOC曲线初始化模块在现货市场运行前，基于日前市场电价信息、预测新能源出力曲线以及申报的发电功率曲线，初始化储能SOC参考曲线；所述储能SOC参考曲线为后续调度模块提供初始运行边界，并作为辅助决策依据指导申报策略的优化； 所述实时节点电价预测模块基于电网运行数据，构建实时节点电价预测模型；通过综合电网公布的运行参数，结合日前已知的竞价空间与实时运行数据，预测出新能源场站所在节点在运行日内的实时电价走势； 所述储能系统的滚动优化控制模块融合了以下输入信息： -新能源出力高精度预测模块的新能源高精度预测出力序列； -SOC曲线初始化模块的初始化SOC曲线与初步运行策略的时序序列、； -实时节点电价预测模块的节点实时电价预测曲线； 在上述基础上以收益最大化为目标，针对每一个未来滚动控制窗口，重新求解充放电功率序列和更新后的SOC状态序列； 控制步骤包括： 步骤S1：通过融合部署于新能源场站的激光雷达数据与数值天气预报数据，输出新能源出力预测值； 所述步骤S1包括以下子步骤： 步骤S1.1：使用多普勒激光雷达执行立体扫描，采用PPI与RHI两种模式组合获取雷达体积扫描数据； 基于VAD算法反演水平方向与垂直方向风速： 其中，是水平方向风速，是垂直方向风速，是雷达与风速方向之间的夹角； 通过积分后向散射系数获得光学厚度： 其中，是光学厚度，表示大气层的散射能力；是后向散射系数； 构建特征矩阵： 其中，为时间窗口长度；为垂直层数； 步骤S1.2：对数值天气预报数据进行时间插值、空间降尺度与物理量标准化，使其与激光雷达数据在时间与空间维度上完全对齐； 针对原始NWP数据1小时的时间更新频率，采用三次样条插值方法，将其补全至与雷达数据一致的5分钟间隔： 其中，为插值后的气象变量，为原始时间点，为插值系数，由整日小时气象数据值拟合求出； 通过空间维度降尺度以提升空间分辨率： 使用双线性插值或高阶插值将NWP数据映射至雷达视场内的高分辨率网格，确保各空间点特征对齐： 其中，是变换后的局部气象变量，为插值权重，为NWP原始网格点； 构建最终融合特征张量： 将处理后的NWP特征与雷达提取的五维光学和风场特征按时间与空间点对齐，构建统一输入张量： 其中，为时间步数，为空间采样点数量，为融合后的特征维度； 步骤S1.3：基于LSTM长短期记忆网络构建融合型预测模型以实施风功率精准预测；所述融合型预测模型设计采用多通道混合结构，将激光雷达数据和处理后的数值天气预报数据分别输入两个并行的LSTM网络通道，用以捕捉不同源数据的时序特征和演化趋势； 步骤S2：基于新能源出力预测值以及日前现货电价，建立以收益最大化为目标的优化模型，求解初始充放电功率序列及对应的SOC状态曲线； 步骤S3：根据电网发布的运行数据和历史节点电价信息，输出电价预测值； 步骤S4：根据出力预测值、SOC状态曲线以及电价预测值，动态更新充放电功率指令与SOC状态。

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