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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种考虑用户疲劳效应的分布式储能聚合调度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：CN121390962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511948888.6，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种考虑用户疲劳效应的分布式储能聚合调度方法及系统是由韩汝帅;王杰;张远实;马刚;胡秦然;吴在军设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑用户疲劳效应的分布式储能聚合调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑用户疲劳效应的分布式储能聚合调度方法及系统，方法包括：基于部分可观测马尔可夫决策过程，建立考虑用户长期响应偏好与短期疲劳的用户响应行为模型；建立基于最大似然估计的用户响应状态在线推断策略，推断用户不可观测状态；基于用户响应行为模型和用户响应状态在线推断策略，建立结合分布式储能单元运行状态约束的在线学习聚合调度方法，实现分布式储能聚合调度。本发明综合考虑用户响应不确定性、疲劳水平与储能设备实际响应能力，为聚合调度提供可靠的模型依据，并实现目标功率的有效跟踪，从而提高聚合调度的精度与可靠性。

本发明授权一种考虑用户疲劳效应的分布式储能聚合调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑用户疲劳效应的分布式储能聚合调度方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：基于部分可观测马尔可夫决策过程，建立考虑用户长期响应偏好与短期疲劳的用户响应行为模型； S2：建立基于最大似然估计的用户响应状态在线推断策略，推断用户不可观测状态； S3：基于步骤S1建立的用户响应行为模型和步骤S2建立的用户响应状态在线推断策略，建立结合分布式储能单元运行状态约束的在线学习聚合调度方法，实现分布式储能聚合调度； 步骤S1的用户响应行为模型中用户的响应行为由可观测状态与不可观测状态共同构成，其中，为储能容量，为储能荷电状态，为稳定响应偏好，为疲劳度，为实际响应概率； 步骤S2中调度中心需根据用户响应历史记录猜测用户的不可观测状态，形成推测的不可观测状态，使其最大可能地接近用户真实的不可观测的状态；基于初始不可观测，根据用户响应行为模型递推猜测用户接下来的响应概率； 步骤S3中结合分布式储能单元运行状态约束的在线学习聚合调度方法的调度过程包括： A1：构建分布式储能运行约束； A2：在分布式储能运行约束下，建立各用户的响应排序指标： 7； 8； 其中，和分别为放电指令和充电指令的用户响应排序指标；tn是参与聚合的持续时间；是历史被选择的次数；是调节参数；是分布式储能i的容量；是第t轮算法预估的用户i的响应概率；是第t轮算法预估的用户i的疲劳度； A3：调度中心计算所需的聚合目标功率，执行聚合； A4：基于分布式储能聚合调度策略，计算每个用户i的响应排序指标： 9； A5：根据按降序排列用户； A6：按顺序选择m个用户，直到满足以下条件： 10； 如果满足： 11； 则令m=n，n为用户的总数；其中，和分别代表分布式储能充电目标功率和放电目标功率； A7：输出选择的用户组，基于其响应结果得到实际的聚合功率； A8：更新用户响应状态：基于步骤S2的方法更新初始不可观测；更新用户疲劳度和响应概率；根据分布式储能运行约束更新分布式储能的状态信息； A9：调度中心计算下一轮聚合目标功率，执行下一次聚合，重复步骤A4~A8。

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