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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种SOC自适应调节的混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：CN118367582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410371081.X，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权一种SOC自适应调节的混合储能优化配置方法是由王一振;李佳潼;雷鸣;裴艾斐;王之谦;宗家兴设计研发完成，并于2024-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种SOC自适应调节的混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SOC自适应调节的混合储能优化配置方法，包括以下步骤：计算系统在最大扰动下的频率响应，根据频率稳定性指标，确定储能最小支援功率；根据新能源波动平抑标准，对新能源波动进行平抑，得到新能源并网功率和储能动作指令；根据功率支援需求对SOC下限进行自适应调节，建立混合储能优化配置模型；根据储能动作指令和优化配置模型，对混合储能内部功率进行分配，并得到优化配置结果。本发明综合考虑储能紧急功率支援和新能源波动平抑需求，且根据经济性对储能容量进行优化配置，综合考虑多种因素的储能配置结果更具加贴合工程实际需要。本发明根据混合储能优化配置模型将储能动作指令分配给不同的储能，充分发挥了不同储能的特性。

本发明授权一种SOC自适应调节的混合储能优化配置方法在权利要求书中公布了：1.一种SOC自适应调节的混合储能优化配置方法，其特征在于：包括以下步骤： A.计算系统在最大扰动下的频率响应，根据频率稳定性指标，确定储能最小支援功率； B.根据新能源波动平抑标准，对新能源波动进行平抑，得到新能源并网功率和储能动作指令； C.根据功率支援需求对SOC下限进行自适应调节，建立混合储能优化配置模型； D.根据储能动作指令和优化配置模型，对混合储能内部功率进行分配，并得到优化配置结果； 步骤C根据功率支援需求对SOC下限进行自适应调节，建立混合储能优化配置模型，包括建立目标函数和建立约束条件； 建立目标函数，具体过程如下： 考虑HESS的初期投资成本、运行维护成本、报废回收成本和功率缺额成本，建立HESS全寿命周期模型，以全寿命周期最低投资作为优化配置的目标函数满足下列方程： minC＝Ci+Cm+Cd+Cr+Cq 式中，Ci是初期投资成本，Cm是运行维护成本，Cd是更新置换成本，Cr是报废回收成本，Cq是功率缺额成本； 建立约束条件，具体过程如下： 首先，储能装置充放电功率不可大于其配置功率，HESS充放电功率约束满足下列方程： -Pbm≤Pbt≤Pbm -Pcm≤Pct≤Pcm 式中，Pbt和Pct分别为磷酸铁锂电池和超级电容在t时刻的充放电功率，其值为正时，该储能装置处于充电状态，其值为负时，该储能装置处于放电状态；Pbm和Pcm分别为磷酸铁锂电池和超级电容的配置功率； 然后，磷酸铁锂电池承担紧急功率支援任务，当功率扰动发生使系统频率低于门槛值时，磷酸铁锂电池储能立刻以最大功率放电，因此配置功率不可低于支援功率最小值，故该约束满足下列方程： Pbm≥Psmin 式中，Psmin是储能最小支援功率； 再后，当储能装置处于充电状态时，其在t时刻的SOC满足下列方程： 式中，SOCb和SOCc分别为磷酸铁锂电池和超级电容的SOC，Δt为单位时间，ηb和ηc分别为磷酸铁锂电池和超级电容的充放电效率；Ebm和Ecm分别为磷酸铁锂电池和超级电容的配置容量； 再后，当储能装置处于放电状态时，其在t时刻的SOC满足下列方程： 再后，为了防止HESS过充过放，则SOC满足下列方程： 式中，和分别为磷酸铁锂电池的SOC上下限，和分别为超级电容的SOC上下限； 再后，磷酸铁锂电池需额外承担紧急功率支援任务，其SOC下限作为优化变量处理，受到频率支撑功率最小值约束，其满足下列方程： 式中，为额定放电深度下磷酸铁锂电池的SOC下限，Tfsup为储能装置需提供紧急功率支援的时长。

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