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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司酒泉供电公司申请的专利高比例可再生能源接入下储能系统多场景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：CN120728687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511198028.5，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权高比例可再生能源接入下储能系统多场景优化方法及系统是由陈新;吕道鑫;李吉侗;向昱瑾;殷小军;王琴;王幼钧;赵元莘设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本高比例可再生能源接入下储能系统多场景优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了高比例可再生能源接入下储能系统多场景优化方法及系统，涉及电能存储技术领域，包括实时采集电网数据并进行预处理，构建标准化实时数据；使用多任务脉冲神经网络识别当前电网场景，生成当前电网场景下的最优充放电策略；执行最优充放电策略，利用阈值法监测电网实时状态，若检测到异常数据则触发保护机制；收集监测实时数据和异常数据，并反馈给多任务脉冲神经网络，并通过增量学习进行优化。本发明通过记录触发保护机制时的参数值并同步给多任务脉冲神经网络作为负样本，增强了异常数据的有效利用和策略的持续优化能力，增强鲁棒性和适应性。

本发明授权高比例可再生能源接入下储能系统多场景优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高比例可再生能源接入下储能系统多场景优化方法，其特征在于：包括，实时采集电网数据并进行预处理，构建标准化实时数据； 使用多任务脉冲神经网络识别当前电网场景，生成当前电网场景下的最优充放电策略； 执行最优充放电策略，利用阈值法监测电网实时状态，若检测到异常数据则触发保护机制； 记录触发保护机制时的参数值并同步给多任务脉冲神经网络作为负样本，并根据偏离程度定义优先级规则，输出负样本优化队列； 收集监测实时数据和异常数据，并反馈给多任务脉冲神经网络，并通过增量学习进行优化； 所述使用多任务脉冲神经网络识别当前电网场景，生成当前电网场景下的最优充放电策略，具体步骤如下，运用脉冲时序动态图注意力编码器将标准化实时数据构建成时间演化图，并结合脉冲触发进行特征融合，构建初始脉冲序列； 构建双层多任务脉冲神经网络，上下层分别采用神经元进行电网状态识别和充放电功率策略生成； 通过可微分反馈动态调整充放电功率策略，结合脉冲频率和幅值转换生成连续功率指令，获取当前电网场景下的最优充放电策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网甘肃省电力公司酒泉供电公司，其通讯地址为：735099 甘肃省酒泉市肃州区敦煌路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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