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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种多能互补发电系统储能容量优化配置方法及系统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：CN120262484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510741175.6，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权一种多能互补发电系统储能容量优化配置方法及系统是由邓芳明;周劲超;韦宝泉;李泽文;徐在德;韩建;高波;李冬昱;辛建波;周子健设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多能互补发电系统储能容量优化配置方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多能互补发电系统储能容量优化配置方法及系统，方法包括对风力、光伏输出功率原始数据进行聚类处理，以得到风力光伏功率代表数据；对风力光伏功率代表数据进行变增益卡尔曼滤波处理，以得到高频数据与低频数据，将高频数据在混合储能系统内进行分配，以得到分配数据；构建多能互补发电系统储能容量优化配置层次化模型；确定上层模型与下层模型的约束条件，将分配数据输入上层模型与下层模型中并根据约束条件进行迭代更新求解，以得到多能互补发电系统储能容量最优配置方案，本发明充分利用风光及混合储能之间的优势互补，在保证容量优化方案具有较好经济效益的同时，使电力输出更平稳、可靠性更高。

本发明授权一种多能互补发电系统储能容量优化配置方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多能互补发电系统储能容量优化配置方法，其特征在于，包括： 获取目标所在地的风力、光伏输出功率原始数据，对所述风力、光伏输出功率原始数据进行聚类处理，以得到风力光伏功率代表数据； 对所述风力光伏功率代表数据进行变增益卡尔曼滤波处理，以得到高频数据与低频数据，选用锂离子电池与超级电容器组成混合储能系统，将所述低频数据作为并网功率的参考值，将所述高频数据在所述混合储能系统内进行分配，以得到分配数据； 基于所述分配数据构建多能互补发电系统储能容量优化配置层次化模型，所述多能互补发电系统储能容量优化配置层次化模型包括上层模型、下层模型； 确定所述上层模型与所述下层模型的约束条件，将所述分配数据输入所述上层模型与所述下层模型中并根据所述约束条件进行迭代更新求解，以得到多能互补发电系统储能容量最优配置方案； 其中，所述上层模型为： ； 式中，为风光波动率，为并网周期，为时刻经混合储能补偿后的风力光伏输出功率，为时刻经混合储能补偿后的风力光伏输出功率； 所述下层模型为： ； ； ； 式中，为系统并网收益，为混合储能单元全寿命周期成本，为初始投资成本，为运行维护成本，为报废处理成本，为弃风弃光惩罚成本，、分别为混合储能系统中超级电容、锂离子电池单位容量价格，、分别为混合储能系统中超级电容、锂离子电池单位功率的运行维护成本，、分别为混合储能系统中超级电容、锂离子电池的容量，是超级电容器输出功率，是锂离子电池输出功率，、分别为混合储能系统中超级电容、锂离子电池的处理系数，为弃风弃光惩罚系数，为第年的弃风弃光电量，为贴现率，为风光并网消纳及储能系统的环境收益，为上网电价，为并网功率瞬时值，为混合储能环境收益系数，是时刻混合储能输出功率，为光伏环境收益系数，为风力环境收益系数，为时刻光伏电站出力，为时刻风力机组出力，为系统全寿命周期内运行效益； 其中，所述上层模型的约束条件包括： 锂离子电池荷电状态约束： ； 式中，分别表示锂离子电池荷电状态下限、上限，为锂离子电池荷电状态； 超级电容器端电压约束： ； 式中，分别表示超级电容器端电压下限、上限，为超级电容器端电压； 混合储能充放电功率约束： ； 式中，为最大瞬时功率缺失，、分别为超级电容器充放电功率下限、上限，、分别为锂离子电池充放电功率下限、上限，是时刻超级电容器输出功率，是时刻锂离子电池输出功率，是超级电容器输出功率，是锂离子电池输出功率； 并网波动率约束： ；； 式中，为并网功率标准差，为并网功率瞬时值，为并网功率平均值，为并网功率变化率，、分别为并网周期内功率最大、最小值，为并网功率标准差的上限，为电网能承受的最大功率变化率，为并网周期； 所述下层模型的约束条件包括： 系统功率平衡约束： ； 式中，为时刻混合储能系统放电功率，为时刻风光互补发电系统满足的负荷，为时刻混合储能系统充电功率，为时刻光伏电站出力，为时刻风力机组出力； 风光出力约束： ； 式中，为风力、光伏t时刻最大出力。

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