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龍圖騰網恭喜西安熱工研究院有限公司;華能伊敏煤電有限責任公司申請的專利一種超級電容儲能調頻的自適應式優化方法及相關產品獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119627984B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510171358.9，技術領域涉及：H02J3/24；該發明授權一種超級電容儲能調頻的自適應式優化方法及相關產品是由李志鵬;王小輝;王華衛;鄭安;姜楠;李廣山;李剛;穆凱;楊德明;袁樹斌;孫國輝;馬靜波;陳雁凱;桂圓;秦繼偉;吳顯鋼;卞圣珺;劉向亮;于妍妍;周家寧;韓博文設計研發完成，并于2025-02-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種超級電容儲能調頻的自適應式優化方法及相關產品在說明書摘要公布了：本發明公開了一種超級電容儲能調頻的自適應式優化方法及相關產品，屬于風力發電技術領域。本發明提供的超級電容儲能調頻的自適應式優化方法，通過采集風速數據并建立原始風速序列，將原始風速序列分為預測集和驗證集，基于驗證集風速序列中的實際值和預測值，調整修正風速序列的原始數據；通過計算差值誤差和比例誤差，并據此計算糾正參數，實現對預測模型的自適應調整，通過迭代優化預測結果，實現更有效地挖掘利用風速序列原始數據的內在規律和特征，進而提高風速預測的準確性和可靠性，確保風速預測的精度，為超容儲能系統提供精度更高的數據基礎，減少因風能波動而導致的能源浪費。

本發明授權一種超級電容儲能調頻的自適應式優化方法及相關產品在權利要求書中公布了：1.一種超級電容儲能調頻的自適應式優化方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一、采集風速數據，建立原始風速序列，將原始風速序列按照先后順序和預設比例分為預測集風速序列和驗證集風速序列；將預測集風速序列按序輸入至訓練好的神經網絡模型進行預測，得到預測值風速序列Yi，i為循環次數；基于預測值風速序列Yi中的預測值和驗證集風速序列中的實際值，計算得到第i次循環的差值誤差W1i和比例誤差W2i；基于第i次循環的差值誤差W1i和比例誤差W2i，計算得到糾正參數Qi；步驟二、判斷糾正參數Qi是否大于1，若判斷為是，則重新排列糾正參數Qi對應的輸入至訓練好的神經網絡模型進行預測的風速序列，得到重新排列后的風速序列；若判斷為否，則修正糾正參數Qi對應的輸入至訓練好的神經網絡模型進行預測的風速序列，得到修正后的風速序列；步驟三、令i=i+1，將步驟二得到的重新排列后的風速序列或修正后的風速序列按序輸入至訓練好的神經網絡模型進行預測，得到預測值風速序列Yi，基于預測值風速序列Yi和驗證集風速序列中的實際值，計算得到第i次循環的差值誤差W1i和比例誤差W2i，并執行步驟四；步驟四、判斷差值誤差W1i和比例誤差W2i是否同時滿足條件一和條件二，所述條件一為： 所述條件二為： 若判斷為否，則基于差值誤差W1i和比例誤差W2i，計算得到當前循環次數對應的糾正參數Qi并返回步驟二；若判斷為是，則當前循環次數對應的預測值風速序列Yi為最終風速預測結果；步驟五、根據最終風速預測結果計算風電場向電網發送的預測功率，獲取風電場向電網發送的實際功率，計算預測功率與實際功率的差值，當差值為正數時，將風電場出口處接入的超容儲能系統調整為充電狀態；當差值為0時，風電場出口處接入的超容儲能系統保持當前狀態不變；當差值為負數時，將風電場出口處接入的超容儲能系統調整為放電狀態。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安熱工研究院有限公司;華能伊敏煤電有限責任公司，其通訊地址為：710048 陜西省西安市碑林區興慶路136號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。