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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于MPSO的风光氢储微电网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：CN119813292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510088094.0，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权基于MPSO的风光氢储微电网系统容量优化配置方法是由崔淦泉设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MPSO的风光氢储微电网系统容量优化配置方法在说明书摘要公布了：本发明涉及储能系统技术领域，具体涉及基于MPSO的风光氢储微电网系统容量优化配置方法，包括设定参数采集周期，在风力发电装置和光伏发电装置中基于采集周期采集发电参数，同步基于采集周期采集联络线功率参数；将采集到的发电参数及联络线功率参数进行滤波处理；获取滤波处理后的发电参数及联络线功率参数，结合二者通过MPSO算法搭建学习模型；本发明可以对风光氢储微电网系统进行更为合理的容量配置，针对具体情况，对装置的发电功率、储氢系统参数、负荷需求等情况进行可靠测量，建立改进的多目标优化粒子群算法模型，将各方整体收益、微网系统运行的经济性和可靠性作为优化目标，对此种微网系统进行可靠的容量优化配置。

本发明授权基于MPSO的风光氢储微电网系统容量优化配置方法在权利要求书中公布了：1.基于MPSO的风光氢储微电网系统容量优化配置方法，其特征在于，包括： 设定参数采集周期，在风力发电装置和光伏发电装置中基于采集周期采集发电参数，同步基于采集周期采集联络线功率参数； 将采集到的发电参数及联络线功率参数进行滤波处理； 获取滤波处理后的发电参数及联络线功率参数，结合二者通过MPSO算法搭建学习模型； 设定风光氢储微电网系统容量配置目标，将配置目标的参数导入到学习模型中； 启动学习模型，重复粒子群的迭代搜索过程，连续寻找满足目标的最优容量配置方案； 所述发电参数包括风力发电参数及光伏发电参数，风力发电参数包括风速、风向、风轮转速、功率输出、空气密度及湍流强度，光伏发电参数包括光强、温度、光伏电池的开路电压、短路电流、最大功率点功率、填充因子，所述联络线功率参数包括有功功率、功率方向、功率波动率、功率因数； 其中，参数采集周期基于历史发电参数进行设定； 所述参数采集周期的设定逻辑表示为： ； 式中：Tcollect为参数采集周期；ω、、γ为权重；F为发电设备波动因子；R为发电设备响应因子；S为基于存储限制的因子； 其中，权重ω、、γ均为正数，且权重ω、、γ之和为1，权重取值由用户端自定义，权重初始设置为0.5、0.3、0.2； 所述F、R、S的计算公式为： ； 式中：α、β为权重；σw、σs为风力发电功率波动标准差、光伏发电功率波动标准差；为风力发电在历史时间段内的平均功率、光伏发电在历史时间段内的平均功率；Tw、Ts为风力发电设备的累积响应时间、光伏发电设备的累积响应时间；Mmax为可接受的单位时间内最大数据存储量；m为单个数据点的平均存储字节数；Ttolal为风力发电与光伏发电各自历史时间段并集的对应时长； 其中，权重α、β取值由用户端用户自定义，权重α、β均处[0，1]范围内，风力发电在历史时间段、光伏发电在历史时间段由用户端自定义，Mmax、m来源于发电参数在采集后使用的储存设备； 所述滤波处理后的发电参数及联络线功率参数在被MPSO算法处理时，通过引入动态惯性权重或添加高斯扰动的方式进行优化，待MPSO算法完成优化后，再执行相应学习模型的搭建； 其中，MPSO算法的优化优先采用引入动态惯性权重的方式进行优化，优化步骤包括： 设定动态惯性权重函数： ω′＝ωmax-ωmax-ωmin*iteritermax； 式中：ω′为当前的惯性权重；ωmax为设定的惯性权重最大值；ωmin为设定的惯性权重最小值；iter为当前迭代次数；itermax为总的最大迭代次数； 进一步将基于动态惯性权重函数求取的动态惯性权重嵌入到MPSO算法中粒子速度更新的部分，也即引入到粒子速度更新公式中： ； 式中：v[i][j]为第i个粒子在第j维空间的速度；c1、c2为学习因子；rand为随机数生成函数；pbest[i][j]、gbest[i][j]为第i个粒子的个体最优位置在第j维的分量、群体最优位置在第j维的分量；x[i][j]为第i个粒子当前位置在第j维的分量； 其中，rand、ωmax、ωmin由用户端自定义。

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