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龙图腾网获悉广东水电二局集团有限公司;广东省建筑工程集团股份有限公司;广东粤水电能源投资集团有限公司申请的专利一种光储充系统最优设计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：CN120218548B 。

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：202510366286.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种光储充系统最优设计方法是由谢子宁;马铂浩;杜令;黄炜;贺文山;杨玉冰;韦沁岩;李隆科;刘沃历;张思帆;余慧凤设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光储充系统最优设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种光储充系统最优设计方法，属于新能源发电与储能技术领域。本发明引入改进的NSGA‑II优化算法，进行光伏与储能系统容量的优化设计，通过精确计算在不同规模下的年收益与回本周期，寻求出最优的光伏与储能容量组合，并结合人工计算方法进行交叉验证以保证结果的可靠性。此外，本发明对传统NSGA‑II算法的初始化种群、非支配排序、拥挤度计算、交叉和变异操作等关键环节进行了改进，使得优化后的算法在效率、准确性等方面显著提升。本发明通过优化系统的光伏与储能规模建设，实现最大化年收益的同时保证最小化回本时间，显著提升了系统的经济效益，缩短投资回本期，提高年收益。

本发明授权一种光储充系统最优设计方法在权利要求书中公布了：1.一种光储充系统最优设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：收集某地区的光伏发电和储能系统的相关数据，并设定光伏与储能系统的规模范围； 步骤S2：设定以回本时间与年收益为目标函数，采用NSGA-II算法进行多目标迭代优化，输出光伏与储能系统容量的最优配置方案； 步骤S2，设定以回本时间与年收益为目标函数，采用NSGA-II算法进行多目标迭代优化，输出光伏与储能系统容量的最优配置方案，具体包括以下步骤： 步骤S21：初始化种群，生成个体为光伏容量和储能容量组合的初始种群； 步骤S22：将初始种群作为父代种群，根据设定的目标函数计算父代种群中每个个体的目标函数值，并根据目标函数值对父代种群中个体进行非支配排序，将父代种群划分为多个非支配等级； 步骤S23：对非支配等级中每个个体计算拥挤度距离并进行排序； 步骤S24：根据非支配等级和拥挤度距离结果，从父代种群中挑选优良的父代个体进行交叉操作和变异操作，生成新个体以构成子代种群； 步骤S25：将父代种群与子代种群合并，重新计算非支配排序、拥挤度距离，选取优良个体组成新父代种群； 步骤S26：判断若达到预设迭代次数或满足终止条件，输出最优解，输出的最优解即为光伏与储能系统容量的最优配置；否则返回第S24步骤继续迭代； 在步骤S26的NSGA-II算法不断迭代过程中，通过动态调整收敛性权重wc和多样性权重wd，实现算法在不同迭代阶段对收敛性和多样性的动态调控，表达公式如下： Snext＝argmaxwc·Cconvergence+wd·fdiversity 其中，Snext为下一代被选中的种群，Cconvergence用于衡量种群整体与当前最优解之间的偏离程度，计算公式为： 其中，fi为第i代个体的目标值；fbest为当前最优解的目标值；N为种群代数；fdiversity表示种群中解的分布程度，通过相邻解之间的差异度衡量分布的均匀程度，fdiversity计算公式为： wc为收敛性权重，随着迭代次数的增加而逐渐增大；wd为多样性权重，随着迭代次数的增加而逐渐减小，计算公式为： wd＝1-wc 其中，gen为NSGA-II算法的迭代次数，max_gen为NSGA-II算法的最大迭代次数； 步骤S3：根据收集的相关数据及光伏与储能系统的规模范围，计算不同规模范围下的年收益和回本时间，并根据计算结果绘制曲线； 步骤S4：将步骤S3人工计算结果和步骤S2NSGA-II算法自动输出结果进行对比，调整NSGA-II算法输出结果，输出最优的光伏与储能系统容量的配置方案。

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