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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种用于光伏制氢容量配置优化系统的加速算法和装置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：CN119382242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411478225.8，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种用于光伏制氢容量配置优化系统的加速算法和装置是由秦江;张海雯;王静贻;赵宇;冷爽设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于光伏制氢容量配置优化系统的加速算法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于光伏制氢容量配置优化系统的加速算法和装置，包括以下步骤：建立光伏制氢系统的双层优化模型，该双层优化模型的上层模型以全生命周期单位制氢成本最小为上层目标函数，下层模型以弃电率最小为下层目标函数；所述光伏制氢系统至少包括光伏发电系统、质子交换膜PEM电解制氢系统、碱性电解制氢系统、储能电池和储氢罐；求解所述双层优化模型获得所述光伏制氢系统的最优容量配置；其中，对所述上层模型采用差分粒子群混合优化加速算法求解，对所述下层模型采用线性规划问题求解方法求解。通过原算法基础上的一系列加速算法，能够有效减少光伏制氢容量配置优化系统的算法运行时间，提高容量配置优化效率。

本发明授权一种用于光伏制氢容量配置优化系统的加速算法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于光伏制氢容量配置优化系统的加速算法，其特征在于，包括： 建立光伏制氢系统的双层优化模型，该双层优化模型的上层模型以全生命周期单位制氢成本最小为上层目标函数，下层模型以弃电率最小为下层目标函数；所述光伏制氢系统至少包括光伏发电系统、质子交换膜PEM电解制氢系统、碱性电解制氢系统、储能电池和储氢罐； 求解所述双层优化模型获得所述光伏制氢系统的最优容量配置；其中，对所述上层模型采用差分粒子群混合优化算法求解，对所述下层模型采用线性规划问题求解方法求解；所述采用差分粒子群混合优化算法求解，包括采用以下三种加速算法之一求解： 加速算法一：减少迭代图输出、短暂暂停以更新图形、采用向量化操作、简化位置和速度的限制处理的改进的差分粒子群混合优化算法； 加速算法二：在所述加速算法一的基础上结合GPU并行的优化算法； 加速算法三：在所述加速算法一的基础上结合并行计算的优化算法； 其中，所述求解所述双层优化模型获得所述光伏制氢系统的最优容量配置，包括： 设置当次计算下的光伏制氢系统的设备容量参数，并将所述设备容量参数传入所述下层模型； 对所述下层模型进行参数设置，所述参数至少包括设备容量参数和光伏典型日输出数据； 调用CPLEX对所述下层模型进行优化求解，获得所述碱性电解制氢系统和所述PEM电解制氢系统各个时刻的最优运行功率，并将该最优运行功率返回所述上层模型； 上层模型以全生命周期单位制氢成本最小为上层目标函数，计算种群粒子的个体适应度值，并进行种群粒子更新； 在达到最大迭代次数的情况下，停止迭代，输出所述光伏制氢系统的最优容量配置；否则返回执行对所述下层模型进行参数设置； 其中，所述上层目标函数公式如下： ； 其中，代表碱性电解制氢系统的全生命周期总成本，单位是元；代表PEM电解制氢系统的全生命周期总成本，单位是元；代表储能电池的全生命周期总成本，单位是元；代表储氢罐的全生命周期总成本，单位是元；代表弃电惩罚成本，单位是元；代表系统全生命周期总制氢量，单位是Nm3； 其中，所述下层目标函数公式如下： ； 其中，代表光伏发电系统的输出功率，单位是kW；代表光伏发电系统的额定功率，单位是kW；代表光伏发电系统的发电效率；代表温度系数；和代表实际太阳辐照度及参照辐照度，单位是Wm2；和代表实际工作温度及参考温度，单位是K；代表碱性电解制氢系统在t时刻的输入功率，单位是kW；代表PEM电解制氢系统在t时刻的输入功率，单位是kW。

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