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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于储能健康状态预测的多能互补系统滚动运行规划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：CN119482632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510073540.0，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权基于储能健康状态预测的多能互补系统滚动运行规划方法是由丁小益;毛陈延;郭鹏程;孙龙刚;张浩;孙帅辉;王雄力;杨智鹏设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于储能健康状态预测的多能互补系统滚动运行规划方法在说明书摘要公布了：本发明属于多能源互补发电技术领域，公开了基于储能健康状态预测的多能互补系统滚动运行规划方法，包括由光伏子系统、风力机组子系统和锂电池储能子系统组成的多能互补系统，多能互补系统与电网连接，实现二者间电力的相互传输；还包括由上层系统运行优化模型和下层储能容量衰减预测模型构成的风光储能容量衰减双层优化模型。本发明利用光伏子系统、风力机组子系统和储能子系统组成多能互补系统，并建立风光储能容量衰减双层优化模型，通过研究系统分配与电池容量衰减机理，实现联合系统经济性和可再生能源消纳率最优，从而实现面向多能互补系统的运行规划。

本发明授权基于储能健康状态预测的多能互补系统滚动运行规划方法在权利要求书中公布了：1.基于储能健康状态预测的多能互补系统滚动运行规划方法，其特征在于，所述方法包括： 由光伏子系统、风力机组子系统和锂电池储能子系统组成的多能互补系统，多能互补系统与电网连接，实现二者间电力的相互传输；其中，光伏子系统和风力机组子系统互补发电满足基本负荷，锂电池储能子系统负责调节发电量与负荷之间的缺额，存储整个系统产生的多余电力，并在电力缺额时放电； 由上层系统运行优化模型、下层储能容量衰减预测模型构成的风光储能容量衰减双层优化模型；其中，上层系统运行优化模型输出结果为下层储能容量衰减预测模型的运行优化提供运行参数，下层储能容量衰减预测模型为上层系统运行优化模型提供考虑储能容量衰减的运行方案；二者基于多能互补基地实时双向调度策略，上层系统运行优化模型和下层储能容量衰减预测模型通过年度滚动优化、反复迭代、实时双向调度，以获得最终结果； 在上层系统运行优化模型中，在确保满足负荷的前提下提高系统收益，并为下层储能容量衰减预测模型提供电池吞吐电量、荷电状态、循环圈数和充放电倍率以计算电池衰减率，以其风能光伏发电以及电池供电所卖电的总收入减去风电光伏系统运维成本、弃电缺电惩罚、因为缺电导致的买电成本、电池运行成本和折旧成本，总差值即为系统运行日收益； 在上层系统运行优化模型中，通过对功率平衡、能量守恒、风电上网、储能电池容量及充放电和储能电池SOC的约束，确保系统能量平衡进行； 下层储能容量衰减预测模型用于制定并优化储能电池的充放电策略，保证电能外送的稳定性，减少系统弃风弃光及缺电的概率，同时降低储能电池的容量衰减，减少锂电池综合运营成本；其具体方法为：先基于模型-数据结合的方法对Arrhenius半经验公式进行改进，引入考虑内阻的影响因子，并结合实验数据进行参数识别，得到更加精确的容量循环衰减模型；然后综合考虑电池的循环、日历衰减，得到综合衰减模型； 综合衰减模型包括储能电池容量循环衰减模型、储能电池容量日历衰减模型和储能电池综合容量衰减模型； 其中，储能电池容量循环衰减模型为： ； 式中，Crate为充放电倍率；T为温度；Ah电池吞吐量，与循环次数，放电深度有关； 储能电池容量日历衰减模型： ； 式中：Qloss-cal为日历衰减率，%；T为电池储存温度，K；t为存储时间，天；z为指数因子，取值为0.5；SOC为剩余电量与额定容量的比值； 储能电池综合容量衰减模型： ； 其中，a、b、c、d、e、f、g、h为拟合参数； 在下层储能容量衰减预测模型中，储能电池运行综合成本最低的目标函数为： ； 式中，为电池日维护成本；CBA为电池投资成本，CZH为电池置换成本； 其中，分为日运维成本和日折旧成本，其函数为： ； 式中，Ce为锂电池储能系统单位容量投资成本，元MWh；E为储能系统初始容量MWh；0.08为运维系数； 投资成本CBA的函数为： ； 式中，NE为蓄电池年均充放电次数；NB为电池循环寿命；PB为电池额定功率；EB为电池额定容量；UBP为电池单位功率成本；UBE为电池单位能量成本; 置换成本CZH的函数为： ； 式中，为电池成本的年均下降比例，k为电池更换次数，n为电池寿命，为电池容量。

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