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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利基于大数据分析的微电网储能优化方法及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：CN120414653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510884087.1，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权基于大数据分析的微电网储能优化方法及系统是由李澄江;张伟;杨静;许国腾;梁亮;时云洪;赵杭;杨勇;陈庆设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的微电网储能优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能电网技术领域，一种基于大数据分析的微电网储能优化方法及系统，包括：利用预测分段时间、风力发电机集及太阳能发电机集获取综合预测发电量，基于所述预测分段时间、综合预测发电量获取分析电量，获取储能电池参数集，若分析电量大于等于存储电量阈值，则利用储能电池参数集在储能电池组中检索出目标存储电池组，对目标存储电池组进行主动均衡充电，得到更新存储电池组，若分析电量小于供给电量阈值，确认利用分析电量及储能电池参数集在储能电池组中进行检索出预设的目标供能电池组后，则利用目标供能电池组进行供电，得到更新供电电池组。本发明可准确且智能地实现对微电网的储能进行优化。

本发明授权基于大数据分析的微电网储能优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的微电网储能优化方法，其特征在于，所述方法包括： 接收储能优化指令，基于所述储能优化指令确认出待进行储能优化的初始微电网，其中，初始微电网包括风力发电机集、燃油发电机集、太阳能发电机集及储能电池组，其中，风力发电机集中包括多个风力发电机，太阳能发电机集中包括多个太阳能发电机，储能电池组中包括多个储能电池，燃油发电机集中包括多种燃油发电机； 利用预确认的预测分段时间、风力发电机集及太阳能发电机集获取综合预测发电量； 基于所述预测分段时间获取初始微电网的预测消耗电量，计算综合预测发电量与预测消耗电量的差值，得到分析电量； 获取储能电池组的储能电池参数集，其中，储能电池参数集中包括多个储能电池参数，且储能电池参数与储能电池一一对应，储能电池参数包括：电池SOH值、剩余存储电量、电池额定功率及电池SOC值； 若分析电量大于等于预设的存储电量阈值，则利用储能电池参数集在储能电池组中检索出目标存储电池组，对目标存储电池组进行主动均衡充电，得到更新存储电池组； 若分析电量小于预设的供给电量阈值，则利用分析电量及储能电池参数集在储能电池组中进行检索，若在储能电池组中检索出预设的目标供能电池组，则利用目标供能电池组进行供电，得到更新供电电池组； 若在储能电池组中无法检索出目标供能电池组，则利用预测消耗电量及燃油发电机集获取目标燃油供电量，以所述目标燃油供电量为分析电量，返回所述获取储能电池组的储能电池参数集的步骤，基于更新存储电池组或更新供电电池组实现对初始微电网的储能优化。

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