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龙图腾网获悉湖州工业控制技术研究院;浙江大学申请的专利离网型风光制绿氢的多目标层次滚动优化调度方法及系统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：CN120150132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510597583.9，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权离网型风光制绿氢的多目标层次滚动优化调度方法及系统是由杨光辉;冯雄峰;邵之江设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本离网型风光制绿氢的多目标层次滚动优化调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种离网型风光制绿氢的多目标层次滚动优化调度方法及系统。该方法首先建立离网型风光制氢场景的总功率平衡模型，其次，分别建立储能装置的充、放电模型，并引入0、1整数状态变量将独立的充、放电模型进行统一描述，然后分别设置物理约束。最后，该方法通过建立多目标层次优化命题并依据前述步骤中建立的模型、约束、以及实时风光发电功率、未来功率预测数据，采用混合0‑1整数的非线性规划算法进行优化求解。基于该方法所研发的系统能够基于实时和预测的风光发电功率数据，根据运行人员设置的高、低优先级优化目标，通过预测模型和优化滚动更新调度计划，确保调度策略的动态优化，并实时为风光制氢调度人员提供可靠的操作指导。

本发明授权离网型风光制绿氢的多目标层次滚动优化调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种离网型风光制绿氢的多目标层次滚动优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）建立离网型风光制氢场景的总功率平衡模型，所述该总功率平衡模型用于描述离网型风光制氢场景； （2）建立储能装置的动态模型，并引入变量将独立的充、放电模型描述为统一的数学模型； （3）结合实际风光制氢场景要求，为动态模型中涉及的储能装置的决策变量设置物理约束； （4）结合实际风光制氢场景需求，设置覆盖层次优化命题的目标，包括最少弃电功率、最大制氢量以及能源高利用，并为优化目标设置优先级； （5）通过工业通讯协议读取实时风光发电功率以及上游提供的未来多步的功率预测数据； （6）根据步骤（5）所读取到的数据、步骤（4）中设置的优化命题以及步骤（2）中的模型和步骤（3）中各决策变量物理约束，使用混合0-1整数的非线性规划算法进行优化求解，所求解出来的优化调度指令包含多拍，但只有第一拍会被执行，获得第一拍最优调度决策指令； （7）执行步骤（6）中的第一拍优化调度指令，在下一个优化周期，根据最新的制氢反馈数据进行重新优化求解，实现持续优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖州工业控制技术研究院;浙江大学，其通讯地址为：313098 浙江省湖州市南太湖新区西塞山科学谷2号楼、15号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。