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龙图腾网获悉江苏龙源风力发电有限公司申请的专利电力系统联合规划方法及可读存储介质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：CN115481781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202210994533.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权电力系统联合规划方法及可读存储介质是由保伟中;张葛军;戎树全;郭继军;吴翠翠设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力系统联合规划方法及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种电力系统联合规划方法，包括根据电力系统的拓扑关系建立共享储能联合规划模型以及以所述电力系统的综合经济性最优为上层优化目标，并以典型场景下所述电力系统中的储能系统的运行效果为下层优化目标，采用双层优化方法求解所述共享储能联合规划模型得到所述储能系统的运行计划的步骤。其中的共享储能联合规划模型使用电网信息流与能量流连接基于模糊机会约束规划法描述风电机组出力的源端模型、描述价格激励影响用户需求负荷响应的荷端模型和考虑储能电站使用寿命的储端模型。本申请考虑电力系统的源端与荷端运行的随机性与不确定性，从而实现电力系统的调度平衡，提高能源利用效率并降低系统综合成本投入。

本发明授权电力系统联合规划方法及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电力系统联合规划方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、根据电力系统的拓扑关系建立共享储能联合规划模型； 所述S100、根据电力系统的拓扑关系建立共享储能联合规划模型步骤包括： S110、建立源端模型，通过对所述风电机组的出力预测误差间接描述风电机组出力的不确定性：包括： S111、采用模糊理论对出力预测误差εwind建模： ， 式中p'wind、pwind分别表示风电预测出力和实际出力；预测误差有两种表现形式，若实际出力高于预测出力，则为正误差，若实际出力低于预测出力，则为负误差； S113、利用柯西分布计算预测误差的隶属度μwind： ， 式中，E+wind、E-wind分别表示正误差和负误差的统计平均值；σ为权重； S114、建立以预测误差ξ的可信性测度Crξ≤εwind表示的风电机组出力的源端模型： ； 所述S100根据电力系统的拓扑关系建立共享储能联合规划模型步骤包括： S120、建立荷端模型，步骤包括： S121、建立基于激励价格的需求响应模型，若负荷参与需求侧响应的需求响应系数的上界为ρup、下界为ρdown，均与激励价格x呈线性关系，表达式如下： ， ； 则激励价格x下的需求响应ρ0∈[ρdown,ρup], S122、计算在激励价格下参与需求响应的响应负荷总量S： ， 其中，记用户参与需求响应为事件j，参与的用户数量为Nj，激励价格为xj，为用户参与需求响应的响应系数，其取值范围为，Sj为某一用户的需求负荷总量； S123、计算在激励价格x下的总激励成本支出Cs： ； S124、建立激励价格对负荷参与需求响应的影响模型，负荷参与响应的形式分为转移、削减、中断三种，分别对应可转移负荷模型、可削减负荷模型以及可中断负荷模型；将一天分为N个调控负荷时段T，则： 可削减负荷模型： ， 式中，ρLAr，t为t时刻负荷可削减的系数；St为t时刻用户负荷容量；PLAr，t为t时刻负荷削减功率；WLAr，T为可削减负荷在T时段的削减量；与分别为负荷削减的起始和终止时间；与分别为T时段负荷可削减容量的下限和上限； 可转移负荷模型： ， 式中，ρLAs，t为t时刻负荷的可转移系数；PLAs，t为t时刻负荷可转移功率；与为负荷转移的起止时刻，WLAs，T为T时段负荷的可转移量；与分别为T时段负荷可转移容量的上下限； 可中断负荷模型： ， PLAt，t为t时刻负荷的可中断功率；ρLAt，t为t时刻负荷的可中断系数；与为负荷中断的起止时刻；WLAt，T为T时段负荷的可中断量；与分别为可中断负荷中断容量的上下限； 所述S100根据电力系统的拓扑关系建立共享储能联合规划模型步骤包括： S130、建立储端模型以描述充放电过程对电池寿命的影响，在经历了n次放电行为后，电池的实际电量表达式为： ， 其中，i为放电次数的计数，是无量纲系数、储能系统的额定寿命，为第i次放电过程的损耗量： ， 式中，Di表示某次储能工作在非额定状态下的放电深度；表示与Di对应的放电功率，IR表示储能电池在额定状态下的放电电流；PR表示额定状态下储能电池的功率，a、b、c均为影响影响系数； S200、以所述电力系统的综合经济性最优为上层优化目标，并以典型场景下所述电力系统中的储能系统的运行效果为下层优化目标，采用双层优化方法求解所述共享储能联合规划模型得到所述储能系统的运行计划； 所述共享储能联合规划模型使用电网信息流与能量流连接以下子模型： 基于模糊机会约束规划法描述风电机组出力的源端模型； 描述价格激励影响用户需求负荷响应的荷端模型； 考虑储能电站使用寿命的储端模型； 所述S200、以所述电力系统的综合经济性最优为上层优化目标，并以典型场景下所述电力系统中的储能系统的运行效果为下层优化目标，采用双层优化方法求解所述共享储能联合规划模型得到所述储能系统的日运行计划步骤包括： S210、以综合经济性最优确定上层优化优化目标的目标函数，为： ， 式中，Fupper为上层决策模型目标函数；Cdinv、、CdFOM分别为储能系统日均投资费用和固定维护费用；εsc为场景sc的发生概率；为典型运行场景sc下储能系统的可变维护费用；为电网在典型运行场景sc下的运行费用；为延缓电网设备投资升级收益；Cs为需求响应成本； S220、确定下层目标优化的目标函数，包括： 优化目标1，电网净负荷方差最小； 优化目标2，电网净负荷变化量平方最小； 优化目标3，储能系统在电网故障时所能提供的功率支持水平最大； 所述S200、以所述电力系统的综合经济性最优为上层优化目标，并以典型场景下所述电力系统中的储能系统的运行效果为下层优化目标，采用双层优化方法求解所述共享储能联合规划模型得到所述储能系统的日运行计划步骤包括： S230、以多种群分层混沌差分粒子群作为基本架构，求解上层决策模型，求解最优综合运行费用； S240、使用模糊满意度最大法对下层三个目标进行寻优；求取多目标线性隶属度，采用降半梯形隶属度函数曲线分别求取下层决策模型的三个目标函数线性隶属度，以评估相应目标函数的满意度，计算得到最大模糊满意度，作为下层决策模型的目标函数，求取储能系统在不同典型运行场景下最优运行计划。

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