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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利一种储能系统和分布式发电的最优选址定容的规划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：CN119298135B 。

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：202411365342.3，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种储能系统和分布式发电的最优选址定容的规划方法是由孙杰懿;沈阳武;伍红;张军;盛锴;郝露茜;胡果莉;曾宪东;叶建兴设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能系统和分布式发电的最优选址定容的规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种储能系统和分布式发电的最优选址定容的规划方法，包括：通过决策向量表示电力系统拓扑图中每个节点安装储能和分布式电源的情况；根据电力系统的拓扑图建立导纳矩阵，进而进行变换得到节点的阻抗矩阵；以运行成本最低作为目标函数并结合约束条件，通过结合阻抗矩阵的灵敏度分析和模拟退火算法对决策向量进行优化得到储能系统和分布式发电的最优选址定容方案。所述方法更多地考虑电网的整体运行环境和设备的物理限制，包括对变压器容量的考虑，确保在增加BESS和DG的同时，不会超出变压器的安全运行范围；提供更大的灵活性，允许动态调整储能和发电设施的数量和规模。

本发明授权一种储能系统和分布式发电的最优选址定容的规划方法在权利要求书中公布了：1.一种储能系统和分布式发电的最优选址定容的规划方法，其特征在于，包括： S1：通过决策向量表示电力系统拓扑图中每个节点安装储能和分布式电源的情况；其中，节点对应的决策变量值为非零时，表明该节点已安装储能或分布式电源；节点对应的决策变量为零时，表明该节点未安装储能和分布式电源； S2：根据电力系统的拓扑图建立导纳矩阵，进而进行变换得到节点的阻抗矩阵； S3：以决策向量对应的选址定容方案的运行成本最低作为目标函数并结合约束条件，通过结合阻抗矩阵的灵敏度分析和模拟退火算法对决策向量进行优化得到储能系统和分布式发电的最优选址定容方案；其中约束条件包括：储能的充放电约束、储能的容量上下限约束、光伏出力上下限约束、光伏出力上下限约束、节点有功功率平衡约束、节点无功功率平衡约束、网络欧姆定律约束、网络潮流二阶锥约束、节点电压约束、发电机功率约束、支路功率约束； 其中，所述S3中，通过结合阻抗矩阵的灵敏度分析和模拟退火算法对决策向量进行优化得到储能系统和分布式发电的最优选址定容的具体过程为： S31：设置模拟退火算法的初始温度、冷却速度、停止温度和初始决策向量；其中，初始决策向量包含每个节点的储能和分布式发电的初始配置； S32：对当前决策向量进行随机扰动，扰动前后决策向量表达式如下： ； ； 其中，X为扰动前的决策向量，即当前决策向量；为扰动后的决策向量，即新决策向量；xi为使用阻抗矩阵灵敏度分析得到的减小网损的最佳节点对应的决策值；为根据预设的扰动范围生成的扰动值，其表达式如下： ； 式中，为扰动的最大幅度；2rand0,1-1是一个在-1和1之间的随机数； S33：基于约束条件和目标函数，使用求解器求解新决策向量对应选址定容方案的运行成本； S34：基于运行成本和选址定容方案对应的总安装成本的折现年成本计算当前决策向量对应的选址定容方案与新决策向量对应的选址定容方案的总成本差，表达式为： ； ； ； ； 其中，为当前决策向量对应的选址定容方案与新决策向量对应的选址定容的总成本差；为当前决策向量对应的选址定容方案的总成本；为新决策向量对应的选址定容方案的总成本；W为选址定容方案对应的总安装成本；σ%为折现率；N为设备的寿命；为运行成本，包括网损成本和调度成本；为支路电流的平方；为支路l的电阻值；为时段t的网损成本；为支路数；为调度周期；为安装的储能数量；为第i个储能时段t的充电量；为第i个储能时段t的放电量；为储能充放单位电量的折旧成本；为安装的光伏设备数量；为第i个光伏时段t的出力；为光伏出力的单位成本； 若总成本差大于或等于0，则接受新决策向量；若成本差小于0，则依概率选择是否接受新决策向量对应的选址定容方案： 随机抽取一个[0，1]内的随机数； 若随机数小于概率，则接受新决策向量对应的选址定容方案； 若随机数大于或等于概率，则不接受新决策向量对应的选址定容方案，进入S35； S35：完成一次退火后，降低温度，判断当前温度是否收敛或达到预设温度阈值：若是，则输出最终决策向量，即储能和光伏的最优选址定容方案；若否；则返回S32；其中，降低温度的表达式如下： ； 其中，Tem为退火前的温度，a为退火系数。

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