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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司厦门供电公司申请的专利一种基于神经网络预测的共享储能容量优化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：CN115496256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210779393.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于神经网络预测的共享储能容量优化方法是由刘文亮;熊军;张颖;彭晖;廖晔设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络预测的共享储能容量优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络预测的共享储能容量优化方法，包括如下步骤：构建基于GRU结构的长时序预测模型；获取电网结构中的历史负荷数据以及微网中各类型机组的历史处理数据，通过长时序预测模型实现对未来一段时间的预测，得到预测数据；建立基于多能源形式组合的共享储能容量配置的双层优化模型，其中双层优化模型的上层模型为共享储能收益最大化，下层模型为总体发电成本与运营成本总和最小；通过启发算法对上层模型进行求解，得到上层求解结果，采用CPLEX求解器求解下层模型，得到下层求解结果；根据上层求解结果和下层求解结果进行多微网结构的储能容量进行调度，得到储能最优化出力策略。

本发明授权一种基于神经网络预测的共享储能容量优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络预测的共享储能容量优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一，构建基于GRU结构的长时序预测模型； 步骤二，获取电网结构中的历史负荷数据以及微网中各机组的历史出力数据，包括光伏与风力发电机组的出力数据，通过长时序预测模型对设定时间段内的光伏和风力发电的预测，得到光伏和风力发电的出力预测数据； 步骤三，建立基于多能源形式组合的共享储能容量配置的双层优化模型，其中双层优化模型的上层模型为共享储能收益最大化，下层模型为总体发电成本与运营成本总和最小； 步骤四，通过启发算法对上层模型进行求解，得到上层求解结果，采用CPLEX求解器求解下层模型，得到下层求解结果； 步骤五，根据上层求解结果和下层求解结果进行多微网结构的储能容量进行调度，得到储能最优化出力策略； 所述的建立基于多能源形式组合的共享储能容量配置的双层优化模型，其中双层优化模型的上层模型为共享储能收益最大化，下层模型为总体发电成本与运营成本总和最小，包括： 上层模型目标函数设置为： 式中：为研究时段；为微电网使用共享储能服务下单位充放电容量需要缴纳的费用；为所研究场景下微网的数量；、分别为微网在时段使用共享储能的充、放电功率；、分别为共享储能的功率成本与容量成本；、分别为共享储能的功率极限与额定容量； 下层模型目标函数设置为： 式中为汽轮机运行成本；为与电网交易的购电成本；为切除负荷的成本；微网i在t时段内使用共享储能需要缴纳的费用。

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福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司厦门供电公司，其通讯地址为：350000 福建省福州市鼓楼区五四路257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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