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龙图腾网获悉中建四局安装工程有限公司;中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种基于多目标优化的重力储能系统的调度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：CN120824747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511255453.3，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种基于多目标优化的重力储能系统的调度方法是由王丽;杨之乐;王熙康;杨有明;郭媛君;何伟;王飒;陈泽豪设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标优化的重力储能系统的调度方法在说明书摘要公布了：本发明属于储能系统的充放电调度技术领域，为解决传统技术所存在的调度效果差的问题，公开了一种基于多目标优化的重力储能系统的调度方法，本发明构建出了储能系统的多优化目标的储能优化函数，而后，利用多个充放电策略，生成初始种群；接着，采用改进后的非支配排序遗传算法，来对初始种群进行迭代遗传操作，从而得到储能优化函数的帕累托最优解集；最后，根据帕累托最优解集，则可确定出最优充放电策略；其中，采用改进后的非支配排序算法，能够提高得出的充放电策略的有效性，可在最大程度上使系统的经济收益最大化、充放电次数最小化，且同时保证负荷平衡，因此，本方法提高了重力储能系统的充放电调度效果。

本发明授权一种基于多目标优化的重力储能系统的调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化的重力储能系统的调度方法，其特征在于，包括： 获取重力储能系统的储能参数； 根据储能参数，构建出以负荷平衡、最大化运行效益以及最小化充放电次数为优化目标的储能优化函数； 生成重力储能系统的多个充放电策略，并利用多个充放电策略，生成初始种群； 采用改进后的非支配排序遗传算法，对初始种群进行迭代遗传操作，以在迭代遗传操作后，得到储能优化函数的帕累托最优解集，其中，在进行每次迭代遗传操作时，基于储能优化函数，计算出支配容忍度和各个个体的储能优化函数值，并根据支配容忍度和各个个体的储能优化函数值，来对每次迭代时的种群进行非支配排序，以及根据各个个体，与各个个体对应的近邻个体的储能优化函数值的差异度和结构状态矩阵的差异度，计算出各个个体的联合拥挤度，以在非支配排序后，基于联合拥挤度进行个体选择，得到下一次迭代时的种群，且任一近邻个体的结构状态矩阵，用于表征重力储能系统在执行该任一近邻个体对应的充放电策略后，重力储能系统中重力块的堆积状态矩阵； 基于帕累托最优解集，确定出重力储能系统的最优充放电策略，以基于所述最优充放电策略，控制重力储能系统运行。

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