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龙图腾网获悉东北电力大学申请的专利一种用于风储联合发电系统的混合储能容量配置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：CN120377326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510863768.X，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权一种用于风储联合发电系统的混合储能容量配置方法是由张伟;古继晨;吕滨洋;刘鸿鹏;张书鑫设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于风储联合发电系统的混合储能容量配置方法在说明书摘要公布了：本发明适用于风储联合发电系统技术领域，提供了一种用于风储联合发电系统的混合储能容量配置方法，采用改进卡尔曼滤波寻找最优Q、R参数，平抑风功率波动；利用开普勒算法优化VMD分解参数，实现蓄电池与超级电容的功率分配；基于充放电效率及SOC约束计算储能额定功率与容量。该方法有效降低储能配置成本50%以上，适用于大规模风电并网的储能优化。

本发明授权一种用于风储联合发电系统的混合储能容量配置方法在权利要求书中公布了：1.一种用于风储联合发电系统的混合储能容量配置方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采用改进卡尔曼滤波算法平抑波动得到目标并网功率； 步骤2：采用KOA-VMD算法实现计及蓄电池和超级电容储能装置特性的功率分配； 步骤3：根据充放电功率及储能效率，计算混合储能的额定功率与容量，完成配置； 所述步骤1包括以下具体步骤： 步骤1.1：建立时间更新方程与状态更新方程； 步骤1.2：寻找最优Q和R值； 步骤1.3：采用KOA-VMD算法进行风功率波动平抑，滤波过程中寻找最优Q和R，对风功率波动进行初步平抑，得到风电并网功率后，混合储能系统目标功率即为并网功率与风电原始输出功率的差值； 所述步骤2包括以下具体步骤： 步骤2.1：开普勒算法优化VMD参数； VMD通过预设模态分解数K和惩罚因子，自适应地分解非平稳信号，将输入信号f分解为K个具有特定稀疏特性的离散子信号，引入开普勒优化算法进行VMD的参数优化，寻求最佳参数组合； 步骤2.2：采用KOA-VMD算法实现功率分配； KOA算法对VMD参数进行寻优，设置最大迭代次数，寻找参数的最优解；基于寻优得到的分解参数，对Phess进行分解，分解混合储能目标功率为多个模态分量，低频分量分配至蓄电池，高频分量分配至超级电容； 所述步骤3包括以下具体步骤： 进行容量配置时只考虑对混合储能装置的额定功率和额定容量进行配置；由于混合储能系统在充放电过程中能量转换效率并非100%，对储能系统额定功率进行配置时需要做出如下调整： ； 式中：为额定功率，单位：MW；t 0为初始采样时刻；T为采样周期；为储能装置t时刻充电功率，单位：MW；为储能装置t时刻放电功率，单位：MW；为储能装置充电效率；为储能装置放电效率； 获得储能系统在各时刻的充放电功率后，计算各时刻累计储能容量；考虑储能荷电状态的变化范围，采样周期内计算混合储能系统的额定容量： ； ； 式中：E BN为蓄电池额定容量；E SN为超级电容额定容量；E bat为t时刻蓄电池的累计储能容量；E sct为t时刻超级电容的累计储能容量；SOC max为储能装置允许达到的最大荷电状态；SOC min为储能装置允许达到的最小荷电状态。

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