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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种风光储耦合离网制氢微电网系统的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：CN115528708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211045805.9，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权一种风光储耦合离网制氢微电网系统的容量优化配置方法是由陈家伟;王鹏飞;王磊设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风光储耦合离网制氢微电网系统的容量优化配置方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风光储耦合离网制氢微电网系统的容量优化配置方法，属于微电网技术领域；该方法包括：1建立风光储耦合离网制氢微电网系统各单元的数学模型，风光储耦合离网制氢微电网系统包括直流母线、风力发电单元、光伏发电单元、电池储能单元、电解水制氢单元、氢气存储单元和直流负载单元；2建立风光储耦合离网制氢微电网系统的运行策略；3建立风光储耦合离网制氢微电网系统的容量优化配置目标函数；4以环境参数为加权变异粒子群优化算法的输入，运行加权变异粒子群优化算法，求解得到风光储耦合离网制氢微电网系统的最优容量配比。本发明充分考虑了新能源发电的波动性与碱式电解水制氢设备的动态特性，能提高系统的经济效益。

本发明授权一种风光储耦合离网制氢微电网系统的容量优化配置方法在权利要求书中公布了：1.一种风光储耦合离网制氢微电网系统的容量优化配置方法，其特征在于：包括以下步骤： 1建立风光储耦合离网制氢微电网系统各单元的数学模型，所述风光储耦合离网制氢微电网系统包括直流母线、风力发电单元、光伏发电单元、电池储能单元、电解水制氢单元、氢气存储单元和直流负载单元；所述风力发电单元包括风力发电机和连接风力发电机与直流母线的ACDC整流器；所述光伏发电单元包括光伏电池和连接光伏电池与直流母线的单向DCDC变换器，所述电池储能单元包括储能锂电池和连接储能锂电池与直流母线的双向DCDC变换器；所述电解水制氢单元包括碱式电解槽和连接碱式电解槽与直流母线的单向DCDC变换器；所述氢气存储单元包括储氢罐和将碱式电解槽产生的氢气加压存入储氢罐的氢气压缩机；所述直流负载单元包括直流负载和连接直流负载与直流母线的单向DCDC变换器； 风力发电单元的数学模型为： 其中，PWT_t为风力发电机的发电功率，Pwt_rated为风力发电机的额定功，vt为t时刻的风速，vcut_in、vcut_out、vrated分别为风力发电机的切入风速、切出风速和额定风速； 光伏发电单元的数学模型为： 其中，PPV_t为光伏电池的发电功率，PPV_rated为光伏电池在标准条件下的额定输出功率，Gt为t时刻太阳光照强度，GSTC为标准光照测试强度，k为光伏电池功率温度系数，Tct为光伏电池表面温度，TSTC为标准测试温度； 储能锂电池充电过程SOC模型为： SOCt+1＝SOCt+PBAT_t·Δt·ηcC 其中，SOCt+1、SOCt分别为储能锂电池t+1时刻、t时刻的SOC；PBAT_t为储能锂电池t时刻的功率，充电为正，放电为负；ηc为储能锂电池充电效率，C为储能锂电池容量； 储能锂电池放电过程SOC模型为： 其中，ηd为储能锂电池放电效率； 储氢罐的储氢SOC模型为： SOCTANKt+1＝SOCTANKt+QH2_tQmax 其中，SOCTANKt+1、SOCTANKt分别为储氢罐在t时刻和t+1时刻的储氢量SOC，Qmax为储氢罐最大储氢量； 电解槽的产量模型为： QH2_t＝Pin_t·Δt·ηtHHV 其中，QH2_t为电解槽t时间段内的产氢量，Pin_t为t时间段内微电网的输入功率，ηt为电解槽产氢效率，HHV为氢气高位热值； 2在步骤1的基础上建立风光储耦合离网制氢微电网系统的运行策略，运行策略包括以下步骤： 2.1首先判断当前储氢罐是否装满，若当前储氢罐已满，则更换空储氢罐装载氢气；读取每个时间段Δt内风力发电机发电功率PWT_t与光伏电池发电功率PPV_t，两者之和即为微电网在该时间段内的输入功率Pin_t； 2.2判断微电网输入功率Pin_t是否小于碱式电解槽启动功率阈值，若Pin_t小于碱式电解槽启动功率阈值，再判断储能锂电池是否有电，若储能锂电池有电，由储能锂电池为电解槽提供缺额功率，使电解槽运行在碱式电解槽启动功率阈值处，否则碱式电解槽不运行，再判断储能锂电池SOC是否满，若电池SOC未满则微电网功率给电池充电，否则微电网功率通过直流负载消耗；若Pin_t大于或等于碱式电解槽启动功率阈值，转入步骤2.3； 2.3判断微电网源侧输入功率Pin_t是否大于电解槽额定功率PAEL，若Pin_t≤PAEL，则源侧功率全部注入碱式电解槽用于制氢；若Pin_tPAEL，则碱式电解槽输入功率为其额定功率，电网的超额功率给储能锂电池充电或通过直流负载消耗；并计算当前时间段内碱式电解槽的产氢量、储能锂电池SOC和储氢罐SOC； 3根据风光储耦合离网制氢微电网系统的数学模型、环境参数、运行策略，建立容量优化配置目标函数： 其中，其中，maxPRO为风光储耦合离网制氢微电网系统全生命周期内的最大经济效益，RH2为系统产氢收益，PAEL为碱式电解槽的额定功率，C为储能锂电池的容量，NTANK为储氢罐的个数，CAEL、CBAT、CTANK、CWT、CPV、CYS分别为电解槽、储能锂电池、储氢罐、风力发电机、光伏电池和氢气压缩机的成本； 其中，SH2为氢气售价，CAELinv、CAELom分别为碱式电解槽的单位建设成本和运营维护成本，aelss为碱式电解槽运行过程中的实际启停次数，AELss为碱式电解槽的允许启停次数； 4以加权变异粒子群优化算法为风光储耦合离网制氢微电网系统的容量配置优化算法，设置风光储耦合离网制氢微电网系统容量配置的优化目标、决策变量、约束条件和碱性电解槽全生命周期内的停机时间，设置加权变异粒子群优化算法的迭代终止条件，具体包括： 设置优化目标为maxPRO； 设置的决策变量为碱式电解槽的额定功率PAEL、储能锂电池的容量C和储氢罐的个数NTANK 设置的风光储耦合离网制氢微电网系统容量配置约束条件包括： 系统功率平衡约束： in_t+Pload_t＝PWT_t+PPV_t+PBAT_t 其中，Pin_t为碱式电解槽的输入功率，Pload_t为直流负载功率，PWT_t为风力发电机的发电功率，PPV_t为光伏电池发电功率，PBAT_t为电池功率； 碱式电解槽容量约束： 0＜PAEL＜PWT_rated+PPV_rated 其中，PAEL为碱式电解槽的额定功率，PWT_rated为风力发电机的额定发电功率，PPV_rated为光伏电池的额定发电功率； 储能锂电池SOC约束： SOCmin≤SOCt≤SOCmax 其中，SOCt为储能锂电池在t时刻的实时电量，SOCmin和SOCmax分别为储能锂电池电量的下限和上限； 储氢罐SOC约束： 0.05≤SOCTANKt≤1 对于储氢罐，由于需保持罐体内部压力为正值，因此此处设置储罐SOCTANK下限为其额定容量的5％；储罐容量不超过其额定容量； 设置碱性电解槽全生命周期内的停机时间； 设置迭代终止条件为允许的迭代次数； 根据步骤2中所述运行策略，以环境参数为加权变异粒子群优化算法的输入，运行加权变异粒子群优化算法，重复迭代，求解得到风光储耦合离网制氢微电网系统的最优容量配比。

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