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龙图腾网获悉中国电建集团福建省电力勘测设计院有限公司申请的专利一种基于改进Rafflesia算法的复合储能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：CN118523386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410584765.8，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权一种基于改进Rafflesia算法的复合储能优化配置方法是由蔡小玲;陈旭海;陈佳桥;文本颖;罗湘梅;叶恒志设计研发完成，并于2024-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Rafflesia算法的复合储能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改进Rafflesia算法的复合储能优化配置方法，本方案根据现有技术的不足之处而提供一种可用于多种储能优化配置的基于改进Rafflesia算法的复合储能优化配置方法；本方案提供的优化配置方法包括：通过构建基于二维混沌映射改进的Rafflesia算法的模型，求解储能容量优化模型，容量优化模型考虑储能系统经济性、自消纳能力和新能源渗透度，以系统等年值成本与年需求负荷总量之商最小为目标，本方案不仅实施可靠、且能够应对各类储能配置问题，具有较强的适应性和泛化能力。

本发明授权一种基于改进Rafflesia算法的复合储能优化配置方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Rafflesia算法的复合储能优化配置方法，其特征在于，其包括： S01、根据预设储能单元特性，构建充放电模型，再基于此构建储能管理策略，以进行充放电管理合理设置； S02、构建以储能设备年投资成本和年需求负荷总量最小为目的的储能系统容量配置模型； S03、将二维混沌映射计算与Rafflesia算法相结合，构建改进Rafflesia算法模型，其包括： 第一阶段：初始化参数和种群生成，计算种群适度函数，对其进行排序，以选出最优个体，其通过引入二维混沌映射，增强该阶段的随机性和探索能力，计算公式如下所示： 式中：χt和是二维混沌映射的两个混沌映射变量，即混沌序列；和η为控制参数；Xi，k为第i个体的第k维变量；D为变量维数；Xbest,k为最优个体位置的第k维变量；d为变量距离；Xworst为适应度最差个体； 第二阶段：对适应度较好个体位置进行更新，公式如下： 式中：v1和v2分别表示平移速度和旋转速度；w0和w1分别表示扑翼和侧扑翼的频率周期，其值均为0.025；C为影响因素；r为0到1的随机变量； 第二阶段策略为经过一段时间的迭代后，将群体中适应度最差的个体即Xworst消除，种群个数减一，从而保证最优实体的质量； 第三阶段：据前两阶段处理后所得种群个体，寻找适应度最优解，公式如下： 式中：iter为当前循环数；Max_iter为最大循环数；rd为个体分布范围；ub和lb分别表示个体上下限；rand为0到1随机数；sign取-1或1； S04、采集预设区域的风电场、光电厂年度风光电出力数据，结合改进Rafflesia算法模型对以用于对储能系统容量配置模型进行参数寻优，以获得最优储能容量配置方案。

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