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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利基于ε约束法的并网双储能系统容量优化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：CN114117930B 。

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：202111461824.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于ε约束法的并网双储能系统容量优化配置方法是由袁志鑫;杨晓辉;李昭辉;臧紫坤;温泉炜;曾俊萍;黄超设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ε约束法的并网双储能系统容量优化配置方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ε约束法的并网双储能系统容量优化配置方法。首先对双储能系统中的组件建模，然后根据可逆式水轮机在不同工作模式下的最低运行功率建立能量管理策略，以经济成本最低、碳排放量最小为优化目标，使用基于ε约束法的PSO算法对系统模型进行求解，最后使用模糊决策法得出系统的最佳容量配置方案。本发明提出的方法可以在系统为海岛地区电负荷稳定供电的同时，有效提升系统的能源利用率，并降低经济成本，减少对环境的污染。

本发明授权基于ε约束法的并网双储能系统容量优化配置方法在权利要求书中公布了：1.基于ε约束法的并网双储能系统容量优化配置方法，其特征在于，包括如下步骤： （1）对双储能系统的组件建模； （2）建立系统的能量管理策略； （3）建立系统的多目标优化模型； （4）运用基于ε约束法的PSO算法处理系统容量配置的多目标优化问题； （5）运用数学模糊决策法得出系统的最佳容量配置； 所述步骤（4）中基于ε约束法的PSO算法中的ε约束法，具体为： ε约束法的主要思路：先确定一个“主级”目标函数，其余作为“次级”目标函数，并将次级目标函数添加至约束条件中，通过对约束进行多次调整，最终可得到多目标问题的Pareto解集； 考虑具有目标函数的多目标优化问题， ， 通过ε约束法将目标函数转化以下公式， ， ， 式中：为一个很小的常数，取10-5,为松弛变量，表示第目标函数的取值范围，、为第个目标函数的所能求得的最大值和最小值，为目标函数范围被划分的段数；按照一定的步长不断变化，通过求解每一次改变后的模型，就能得到最终的帕累托最优解集； 所述步骤（4）基于ε约束法的PSO算法，将ε约束法嵌入PSO算法中，搜寻最优决策变量，求解每次转化后的模型，得到一组最佳的Pareto解集，具体步骤如下： （4-1）设置粒子群种群数量、最大迭代次数、学习因子c1、c2、惯性权重w，初始化粒子的位置即系统内各组件的初始容量； （4-2）迭代数据初始化，设置拉格朗日罚函数乘子初始值； （4-3）根据要求单独求解目标函数以求解出“次级”目标函数的取值范围，依据范围划分段数，使目标函数和约束条件不断变化，令迭代次数k=1； （4-4）每更新一次目标函数和约束条件，则k的值增加1，即根据新的约束条件及目标函数进行容量优化问题求解； （4-5）判断k是否大于g，若k大于g，结束求解，若k不大于g，返回步骤（4-4）； 所述步骤（5）运用数学模糊决策法得出系统的最佳容量配置，具体为： ， ， 式中：为目标函数的序号，设有两个目标函数，故；为模糊化后的目标函数值，为解集中解的组数，、为第1个目标函数和第2个目标函数的加权权重，为解集中解的序号，为解集中的第组解的目标函数的加权值。

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