Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
服务订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 国网甘肃省电力公司武威供电公司薛远天获国家专利权

国网甘肃省电力公司武威供电公司薛远天获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司武威供电公司申请的专利一种面向沙漠区域的混合储能与风光预测协同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:CN119154403B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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:202411468495.0,技术领域涉及:H02J3/46;该发明授权一种面向沙漠区域的混合储能与风光预测协同优化方法是由薛远天;张宏甜;朱生前;司英莲;杨晨来;李超胜;魏鑫鑫;苏睿;俞圭山设计研发完成,并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

一种面向沙漠区域的混合储能与风光预测协同优化方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种面向沙漠区域的混合储能与风光预测协同优化方法,首先针对多能互补系统,包括风力发电、光伏发电、混合储能系统等,进行设备建模约束;采用粒子群算法优化的BP神经网络分类预测建立风光预测模型;利用差异化创造性搜索算法,将风能和光照的预测模型与含混合储能的多能互补系统优化模型进行联合优化,将风能和光照的预测结果作为含混合储能的多能互补系统优化模型的输入,得到最佳的能源供应和储能调度方案。本发明具有减低碳的排放量、促进新能源的消纳、降低综合能源系统的运营成本和减少供能的压力等优点。

本发明授权一种面向沙漠区域的混合储能与风光预测协同优化方法在权利要求书中公布了:1.一种面向沙漠区域的混合储能与风光预测协同优化方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1:建立多能互补系统模型: 多能互补系统模型包括风力发电模块、光伏发电模块、混合储能模块、用户负载模块、燃气锅炉模块、热电联产机组模块、电网购售电模块,风力发电模块和光伏发电模块将可再生能源转化为电能,直接供给用户负载模块或通过电网购售电模块进行交易,燃气锅炉模块、热电联产机组模块向用户负载模块提供满足用户的热负荷需求的热能;混合储能模块中包括BESS模块、HES模块、TES模块,混合储能模块在电能过剩时存储剩余的电力; 步骤S2:建立风光预测模型:风光预测模型由风光出力不确定性模块与BP神经网络组成;风光出力不确定性模型生成的出力不确定度与风速、光照强度作为输入特征一起输入到BP神经网络; 风光出力不确定性建模 (1) (2) 式中,和为不确定的参数,为风力机组和光伏机组的净输出功率;和为风机机组、光伏机组预测出力值;表示为在预测风力机组、光伏机组的出力时的不确定度,它的范围是0到1之间;k1和k2分别为风力机组和光伏机组实际输出与预测输出之间误差在整体不确定性中的影响程度; 步骤S3:将风光预测模型与多能互补系统模型级联,利用差异化创造性搜索算法联合优化,得到最佳的能源供应和储能调度方案,包括以下步骤: 步骤S3-1:初始化参数:首先,设定种群数量和决策变量的范围,然后随机生成初始种群,初始种群由1个以上个体组成;所述个体包含的变量包括:HES中电解槽制氢电功率,BESS的充电功率,HES中电解槽获取的电功率,HES中电解槽制氢电功率,HES中燃料电池获取的电功率,HES中燃料电池产生的电功率,TES的蓄热功率,TES的放热功率,热电联产机组输出电功率,风电机组实际输出功率,光伏机组的实际输出功率,目标函数为多能互补系统的总运行成本: (3) 式中,表示第个候选解的第d个参数,D为候选解的参数数量;候选解的个数为NP;表示区间上的均匀分布,和分别表示第d个参数的下界和上界; 步骤S3-2:适应度评估:以每个个体对应的目标函数值作为初始适应度值: (4) 步骤S3-3:选择与最小适应度值对应的个体作为最佳个体; 步骤S3-4:差异化知识获取:随机选择两个个体、计算和系数: η系数的计算方法为: (5) (6) 系数的计算方法为: (7) (8) 式中,t为迭代次数;符号[]代表取整计算,是第个个体在第t次迭代开始时的秩; 更新参数: (9) (10) 式中:和是在两个个体、的第d个参数值;为第i个个体第d个参数值的更新值; 步骤S3-5:知识整合与新解生成: 计算收敛因子: (11) 式中,是在第t次迭代时的收敛因子;表示在第t次迭代时函数计算的当前次数,表示函数计算的最大次数; 更新个体位置: (12) 式中,是当前迭代中最佳个体的第d个参数; 使用林尼克分布生成随机数更新个体位置: (13) 式中,是个体的第d个参数,表示控制参数为α和σ的林尼克分布随机数生成器; 步骤S3-6:个体多样化:随机生成N个新个体: (14) 式中,是第np个新个体,LB和UB是下界和上界; 步骤S3-7:回顾性评估:用新个体替换筛选出的个体: (15) (16) 式中,表示X在t+1次迭代时中的第i个个体;表示X在t次迭代时的最优解; 步骤S3-8:判断是否到达最大迭代次数或满足停止条件,如果是,输出最终的最优解及其对应的最优适应度值;否则,转向步骤S3-7。

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甘肃省电力公司武威供电公司,其通讯地址为:733099 甘肃省武威市凉州区南关中路77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”。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。