華東交通大學鄧芳明獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉華東交通大學申請的專利一種多能互補發電系統儲能容量優化配置方法及系統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:CN120262484B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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:202510741175.6,技術領域涉及:H02J3/28;該發明授權一種多能互補發電系統儲能容量優化配置方法及系統是由鄧芳明;周勁超;韋寶泉;李澤文;徐在德;韓建;高波;李冬昱;辛建波;周子健設計研發完成,并于2025-06-05向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種多能互補發電系統儲能容量優化配置方法及系統在說明書摘要公布了:本發明提供了一種多能互補發電系統儲能容量優化配置方法及系統,方法包括對風力、光伏輸出功率原始數據進行聚類處理,以得到風力光伏功率代表數據;對風力光伏功率代表數據進行變增益卡爾曼濾波處理,以得到高頻數據與低頻數據,將高頻數據在混合儲能系統內進行分配,以得到分配數據;構建多能互補發電系統儲能容量優化配置層次化模型;確定上層模型與下層模型的約束條件,將分配數據輸入上層模型與下層模型中并根據約束條件進行迭代更新求解,以得到多能互補發電系統儲能容量最優配置方案,本發明充分利用風光及混合儲能之間的優勢互補,在保證容量優化方案具有較好經濟效益的同時,使電力輸出更平穩、可靠性更高。
本發明授權一種多能互補發電系統儲能容量優化配置方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種多能互補發電系統儲能容量優化配置方法,其特征在于,包括: 獲取目標所在地的風力、光伏輸出功率原始數據,對所述風力、光伏輸出功率原始數據進行聚類處理,以得到風力光伏功率代表數據; 對所述風力光伏功率代表數據進行變增益卡爾曼濾波處理,以得到高頻數據與低頻數據,選用鋰離子電池與超級電容器組成混合儲能系統,將所述低頻數據作為并網功率的參考值,將所述高頻數據在所述混合儲能系統內進行分配,以得到分配數據; 基于所述分配數據構建多能互補發電系統儲能容量優化配置層次化模型,所述多能互補發電系統儲能容量優化配置層次化模型包括上層模型、下層模型; 確定所述上層模型與所述下層模型的約束條件,將所述分配數據輸入所述上層模型與所述下層模型中并根據所述約束條件進行迭代更新求解,以得到多能互補發電系統儲能容量最優配置方案; 其中,所述上層模型為: ; 式中,為風光波動率,為并網周期,為時刻經混合儲能補償后的風力光伏輸出功率,為時刻經混合儲能補償后的風力光伏輸出功率; 所述下層模型為: ; ; ; 式中,為系統并網收益,為混合儲能單元全壽命周期成本,為初始投資成本,為運行維護成本,為報廢處理成本,為棄風棄光懲罰成本,、分別為混合儲能系統中超級電容、鋰離子電池單位容量價格,、分別為混合儲能系統中超級電容、鋰離子電池單位功率的運行維護成本,、分別為混合儲能系統中超級電容、鋰離子電池的容量,是超級電容器輸出功率,是鋰離子電池輸出功率,、分別為混合儲能系統中超級電容、鋰離子電池的處理系數,為棄風棄光懲罰系數,為第年的棄風棄光電量,為貼現率,為風光并網消納及儲能系統的環境收益,為上網電價,為并網功率瞬時值,為混合儲能環境收益系數,是時刻混合儲能輸出功率,為光伏環境收益系數,為風力環境收益系數,為時刻光伏電站出力,為時刻風力機組出力,為系統全壽命周期內運行效益; 其中,所述上層模型的約束條件包括: 鋰離子電池荷電狀態約束: ; 式中,分別表示鋰離子電池荷電狀態下限、上限,為鋰離子電池荷電狀態; 超級電容器端電壓約束: ; 式中,分別表示超級電容器端電壓下限、上限,為超級電容器端電壓; 混合儲能充放電功率約束: ; 式中,為最大瞬時功率缺失,、分別為超級電容器充放電功率下限、上限,、分別為鋰離子電池充放電功率下限、上限,是時刻超級電容器輸出功率,是時刻鋰離子電池輸出功率,是超級電容器輸出功率,是鋰離子電池輸出功率; 并網波動率約束: ;; 式中,為并網功率標準差,為并網功率瞬時值,為并網功率平均值,為并網功率變化率,、分別為并網周期內功率最大、最小值,為并網功率標準差的上限,為電網能承受的最大功率變化率,為并網周期; 所述下層模型的約束條件包括: 系統功率平衡約束: ; 式中,為時刻混合儲能系統放電功率,為時刻風光互補發電系統滿足的負荷,為時刻混合儲能系統充電功率,為時刻光伏電站出力,為時刻風力機組出力; 風光出力約束: ; 式中,為風力、光伏t時刻最大出力。
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